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题名低温铣削航发叶片变形仿真及工艺参数优化
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作者
陈婷
胥云
张加虎
李磊
向传龙
罗辉
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机构
四川轻化工大学机械工程学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第17期193-200,共8页
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基金
四川省科技厅项目(2021YFG0343,2021YFG0050)。
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文摘
针对航发叶片铣削过程中因残余应力诱导变形问题,基于Deform与Abaqus完成叶片铣削模拟仿真,分析在残余应力作用下叶片整体变形量。将每齿进给量fz、主轴转速n、切深ap与射流温度T作为工艺参数,设计单因素控制方案和中心复合设计试验,研究射流温度单变量和工艺参数多变量对叶片变形量的影响。应用多元二次回归方法建立叶片变形预测模型,运用方差分析检验预测模型与试验数据的拟合值。以相对低的叶片变形量为优化目标,利用遗传算法获取最优工艺参数组。结果表明:单因素试验中,-180℃与20℃相比叶片变形量降低了35.66%,但叶片型面轮廓的余量超过允许范围(±0.05 mm)。故采用遗传算法对工艺参数进行优化,冷却温度区间为-196~-180℃,最大变形量为0.038 9 mm,满足叶片轮廓变形量误差要求。
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关键词
低温铣削
工艺参数
叶片变形仿真
叶片变形预测模型
遗传算法
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Keywords
low-temperature milling
process parameter
simulation of aircraft blade deformation
blade deformation prediction model
genetic algorithm
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名航发叶片铣削弹性变形量预测与工艺参数优化
被引量：1
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作者
李许庆
石艳
胥云
廖映华
皮浩
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机构
四川轻化工大学机械工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2021年第3期98-102,共5页
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基金
四川省科技厅科技计划项目(2020YFSY0036)
过程装备与控制工程四川省高校重点实验室项目(GK201813)
+1 种基金
四川省科技厅项目(2019ZH GG0021)
四川省大学生创新创业训练计划项目(S202010622095)。
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文摘
针对航发叶片半精铣型面工序存在轮廓加工精度超差问题(误差达±0.343 mm),基于Deform和ABAQUS平台建立叶片铣削数值模型,分析叶片热-力场中变形刀触点,采集叶片弹性变形量数据,设计正交试验方案,利用BP神经网络对数据集训练和预测,结合遗传算法(GA)对训练完成的BP神经网络求解最优值,并进行可行性验证。结果表明:BP-GA算法获取的叶片铣削弹性变形量优化解满足叶片型面轮廓公差±0.05 mm。
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关键词
叶片弹性变形仿真
BP神经网络
遗传算法
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Keywords
blade elastic deformation simulation
BP neural network
genetic algorithm
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG54
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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