[發明專利]基于學習算法的航空發動機薄壁葉片加工誤差補償方法

有效

• 申請號: 201611251817.1
• 申請日: 2016-12-30
• 公開（公告）號: CN106709193B
• 公開（公告）日: 2019-07-19
• 發明（設計）人: 張定華;王奇;楊建華;張瑩;吳寶海;侯堯華
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

本發明公開了一種基于學習算法的航空發動機薄壁葉片加工誤差補償方法，用于解決現有薄壁葉片加工誤差補償方法加工效率低的技術問題。技術方案是采用泰勒展式、牛頓迭代、弦割法以及葉片工藝柔度相結合的算法，建立誤差補償算法，根據前一次加工后得到的測量數據通過誤差補償算法進行誤差補償的計算，能夠快速減少加工誤差，明顯減少了補償次數，提高了加工效率；同時，加工精度也得到明顯地提升。

技術領域

本發明涉及一種薄壁葉片加工誤差補償方法，特別涉及一種基于學習算法的航空發動機薄壁葉片加工誤差補償方法。

背景技術

航空航天復雜薄壁件在數控銑削的過程中，由于實際加工結果與理論尺寸的不一致，導致了加工誤差的存在，而加工誤差將降低零件的精度，進而直接影響其使用性能。尤其在航空發動機葉片的切削加工過程中，由于工件的薄壁弱剛度特征，加工變形引起的誤差更為劇烈地影響加工精度及表面質量，嚴重情況下容易導致零件報廢，進而影響航空發動機的整體制造水平和使用性能。

文獻“專利申請號是201210364066.X的中國發明專利”公開了一種薄壁葉片精密銑削加工變形補償方法，其中補償系數的標定是依賴離線測量數據中幾何參數，通過反向鏡像補償得出的，這一過程采用離線檢測，不僅降低了效率又會引入新的誤差，而且反向鏡像補償的方法補償次數較多，嚴重影響加工的效率。

發明內容

為了克服現有薄壁葉片加工誤差補償方法效率低的不足，本發明提供一種基于學習算法的航空發動機薄壁葉片加工誤差補償方法。該方法采用泰勒展式、牛頓迭代、弦割法以及葉片工藝柔度相結合的算法，建立誤差補償算法，根據前一次加工后得到的測量數據通過誤差補償算法進行誤差補償的計算，可以快速減少加工誤差，明顯減少補償次數，提高加工效率；同時，加工精度也得到明顯地提升。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案：一種基于學習算法的航空發動機薄壁葉片加工誤差補償方法，其特點是包括以下步驟：

步驟一、將葉片的葉背加工至設計尺寸，葉盆加工至余量U，將其作為葉片誤差補償的初始毛坯。

步驟二、構建基于泰勒展開的誤差補償模型：對初始毛坯進行加工，測量數據，計算補償系數。

Step 1以初始毛坯為基準進行一次加工得到名義切削深度a_p，對初始毛坯表面進行測量，得到實際切削深度a_real。

Step 2在葉片切削誤差補償加工過程中，y＝f(x)是名義切削深度-實際切削深度曲線，x₀是葉片的名義值，其對應的f(x₀)是實際切削深度，則對曲線在名義切削深度x＝x₀處進行n階泰勒公式展開，得：

采用一階泰勒展開并用牛頓迭代法求解則有：其中k,k≥0指誤差補償的次數；賦予葉片銑削加工的物理意義，誤差補償模型線性部分表示為：

其中，a_ec是切削深度的誤差補償值，a_p是切削深度的初始名義值，a_p,k是第k次誤差補償加工的切削深度名義值，a_real,k是第k次誤差補償加工的切削深度實際值。

Step 3采用弦割法進行誤差補償量求解：以x_k、x_k+1點處的一階差商來代替f′(x_k)，其中，k代表誤差補償加工次數，則有：

用拉格朗日余量表示誤差補償二次項，葉片的誤差補償模型為：