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【机情无限 精彩毕设】机械2023届毕业设计(论文)中期检查优秀案例分享第二十五期——航空发动机叶片机器人磨抛路径规划与离线编程算法研究

时间:2023-04-13     编辑:李艳梅     阅读:


学生姓名张淑滢

  机械2019-05

指导教师曹中清

毕设题目航空发动机叶片机器人磨抛路径规划与离线编程算法研究

一、概况

1.选题意义

航空发动机叶片是一种典型的薄壁结构,随着航空发动机涵道比、推重比以及服役寿命的不断提高,叶片类构件的结构更趋复杂,因此对叶片的制造技术提出了更高的要求。国内外均针对叶片制造技术进行研究,寻求低成本、低污染、兼顾质量和效率的叶片制造方法,其涉及的关键技术包含:叶片高效精密加工专用工装设计与制造技术、叶片加工过程颤振与变形控制技术、叶片高速切削技术、叶片自适应加工、叶片在机三维测量、叶片表面完整性控制、叶片高效精密数控加工专用工艺软件系统、叶片自动化及智能化生产线技术等各类技术,以上技术的突破能够实现航空发动机叶片制造水平质的提升。

机器人自动路径规划技术在很多领域已经成功应用,特别是在德国、日本等制造业强国。然而,机器人路径智能规划属于各应用厂家的核心技术,且根据不同的加工对象需采取不同的算法,现有的航空发动机叶片磨抛轨迹规划技术被外国封锁。国内对于机器人磨抛的研究起步较晚,在封闭的机器人控制器系统下,只能采用示教方法,技术较落后且精度不高。叶片零件加工质量直接关系到航空发动机等重大设备的运行情况和使用寿命,对于叶片磨抛加工的轨迹规划存在两个主要的问题需要解决,即加工精度和加工效率问题。因此,如何在轨迹规划中选择合适的轨迹生成方法,达到兼顾质量和效率的目的,是目前复杂曲面加工中急需解决的问题。

本文的研究对象是航空发动机待修复叶片,研究的核心问题是航空发动机待修复叶片变形与损伤随机,无法直接依据理论三维模型进行重建和修复,需研究不依赖理论模型的轨迹规划方法。

2.任务分解

根据上述核心问题,制定研究方案如图1所示。

1 研究方案

根据上述研究方案,分解为以下七个子任务,如图2所示。

2 任务分解

二、已完成工作

任务一:前期调研学习

针对叶片型面重构方法、点云处理流程、路径规划方式等进行论文阅读,并针对其中重点论文以及关键技术进行思维导图整理;完成外文文献翻译。在老师的带领下进行实地调研学习。

3 前期调研学习

任务二、任务三:C++以及PCL处理学习

主要精力放在PCL处理学习部分,利用PCL官网以及视频文字教程,对PCL的各模块进行了初步学习,便于任务四的开展。

4  PCL处理学习

任务四:叶片点云数据处理算法开发

1.将点云文件在单线程下进行预读取,拆分成若干个部分,然后利用多线程的方式批量读取文件,从而减少了每个分支的数据量,提高读取速度并避免了因数据量太大而卡死的情况,入图5为多线程原理图。

5 多线程

2.利用kd-tree建立离散点间的拓扑关系,实现基于邻域关系的快速查找。如图6所示,该过程为一递归过程,直到全部数据点都以节点的形式在内存中储存。如图7所示,为利用已构建拓扑结构的叶片模型进行近邻查找。

6 kd-tree结构

7 叶片近邻查询

3.设计KNN算法进行滤波,完成离群点的判断与去除。

4.由于激光扫描仪获取的点云数据,其空间坐标是基于扫描仪的测量坐标系的,测量坐标系绝对空间位姿未知,因此需设计合适的方法进行坐标变换。如图8为变换前后的叶片模型。可见叶片得以在世界坐标系下摆正,并处在一个利于加工的姿态。

8 叶片坐标变换前(蓝色)和变换后(绿色)

任务五:叶片机器人磨抛轨迹工艺设计

1.选用机器人磨抛方式,并设计切片算法。

主要有纵向、横向、横向螺旋三种轨迹,如图9所示。考虑叶片加工后的表面纹路对叶片工作性能的影响,为保证表面加工纹路与燃气流动方向的一致性,提高叶片的气动性能,选取横向螺旋轨迹。

9 机器人磨抛轨迹方式

设计切片算法,为后续轨迹规划做准备。

10 切片算法

任务七:论文写作

已完成论文写作框架设计,并完成了第一章和第三章的写作内容。

三、下一步工作计划

1.轨迹完整生成并进行光顺处理。

2.计算并优化机器人磨抛行距、步长、确定刀位点及刀轴姿态。进行机器人磨抛叶片试验,并进行表面质量检测、轮廓精度检测等,验证算法效果。

3.完成毕业论文写作。

问题一为什么要做切片?

回答采取的横向螺旋轨迹磨抛方式,其轨迹为一圈一圈形成,切片得到的薄片正是该形状,利用该切片进行后续的曲线拟合。

问题二基准是什么?如何评估效果?

回答本研究针对已经受损的叶片,其理论设计模型已无法作为基准去衡量最终的效果。而且修复的过程一般是先增材后减材,作为修复过程的最后阶段,本设计最终用加工表面质量作为最后评估的基准,参数符合要求,并无模型参考。

毕业设计已经进行了四个月左右,在这段时间里,我收获颇丰。在毕设初期,看不懂算法,理解不了模型,相关的技术论文与书籍浩如烟海,入门极为艰辛,好在老师和师兄师姐能够帮我解疑释惑,使得我能够抓住重点,针对核心问题开展相关学习。在整个过程中,我曾无数次遭遇瓶颈,调试报错代码、修正逻辑思路而头疼不已;但也因灵感迸发、找到解决问题出口而无比喜悦。这种模式与以往的课程学习以及做竞赛大为不同,它更倾向于是自己无数次地试错、主动查找解决办法、在反复修正中一步步探索着前进。在接下来的时间,可以预料到仍会有一些问题阻碍,但正因为前几个月的摸索和适应,使得我对接下来的进程充满信心。

非常感谢我的老师以及师兄师姐的帮助,感谢答辩老师提出的宝贵意见,我会继续努力,加快进度,高质量完成毕业设计。