飞机发动机叶片修复数字化建模研究

论文摘要

飞机发动机叶片在工作中要承受着高温高压的恶劣环境,发动机叶片未到使用寿命即损坏的事故时常发生。由于发动机叶片变形不能及时发现或修补不善导致的航空故障很多,因此如何能够精确的检测和修补发动机叶片越来越受到人们的关注。现阶段我国还没有完全掌握叶片的修复技术,一些还可以继续使用的叶片由于修补不当遭到了废弃,这样既增加了飞机的维护成本又造成了不必要的浪费。针对以上的问题,本论文利用激光跟踪仪获取的叶片三维数据点。获取数据点后,首先对叶片点云进行了数字化建模,而后对有缺陷的模型进行了数字化修复。激光跟踪仪获取的三维数据点十分庞大并含有大量的噪声点及坏点,本课题利用了高斯滤波的方法进行了去噪平滑,考虑到叶片曲率变化的特点使用曲率法进行点云精简的工作,提出了依曲率变步长的方法提取叶片点云的轮廓点。在得到预处理的点云信息后,首先采用了基于三次B样条曲线插值的方法对叶片的轮廓点进行拟合,得出了叶片的包络线模型。然后再利用B样条曲面逼近的方法得到叶片的型面,最后将包络线和型面利用曲面拼接的方法得出叶片的模型。根据叶片的型号,本文采用了不同的方法查询破损区域。若叶片型号相同,则运用种子栅格法确定叶片的破损区域,再利用边界处理完成叶片数字化修复。若叶片型号不同,则运用包络线曲率分析法确定叶片的破损区域,再利用曲线曲面插补法完成叶片数字化修复。最终,经过试验验证本文提出的数字化修补方法具有精确,光顺性好的特点。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 飞机发动机叶片修复的意义
• 1.2 国内外叶片检测方法
• 1.3 数字化建模方法
• 1.4 本课题工作内容及关键技术
• 第二章 叶片三维点云数据的处理
• 2.1 叶片三维点云数据信息的获取
• 2.1.1 激光跟踪仪的原理
• 2.1.2 现场采集数据实验
• 2.2 基于哈希表和高斯滤波法的叶片点云数据去噪平滑
• 2.2.1 噪声点的产生与识别
• 2.2.2 叶片点云的去噪平滑
• 2.3 基于曲率分析法的叶片点云数据精简
• 2.3.1 数据精简的要求
• 2.3.2 曲率法精简叶片点云数据
• 2.4 基于依曲率变步长法的叶片点云数据轮廓点提取
• 2.4.1 叶片点云数据的前后分割
• 2.4.2 依曲率变步长的算法
• 2.4.3 算法的验证过程
• 2.5 本章小结
• 第三章 发动机叶片数字化模型
• 3.1 模型重构技术
• 3.1.1 曲线拟合造型
• 3.2 基于三次B样条的叶片包络线建模
• 3.3 B样条曲面重构
• 3.3.1 B样条曲面方程
• 3.3.2 B样条曲面插值
• 3.3.3 B样条曲面逼近
• 3.4 基于曲线曲面拼接法的叶片数字化模型
• 3.4.1 曲面拼接
• 3.4.2 叶片数字化模型
• 3.4.3 叶片截面的主要技术指标
• 3.5 本章小结
• 第四章 发动机叶片数字化修复
• 4.1 相同型号叶片数字化修复
• 4.1.1 损坏区域查询综述
• 4.1.2 4D Shepard曲面的曲率估法
• 4.1.3 自动区域生长算法
• 4.1.4 边界处理
• 4.2 不同型号叶片数字化修复
• 4.2.1 叶片破损区域确定
• 4.2.2 叶片包络线曲率分析
• 4.2.3 叶片数字化修复
• 4.3 本章小结
• 第五章 叶片模型及数字化修复试验验证
• 5.1 叶片数字化模型验证
• 5.2 叶片数字化修复的验证
• 5.2.1 相同型号叶片数字化修复验证
• 5.2.2 不同型号叶片数字化修复验证
• 5.3 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 作者简介