【摘 要】
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航空发动机叶片大多数为性能优良的钛合金制成,是航空发动机提供高推动力的核心部件,其长期服役于恶劣工况易会造成裂纹、涂层脱落等损伤。而现有常规无损检测技术受技术人员经验影响,易出现漏检、误检等现象,增加检测维修难度。因此,高效精准地检测出叶片近表面缺陷对于保证民用航空器的飞行安全具有重要意义。本文提出采用以热风为激励源的主动红外检测方法对航发叶片近表面缺陷进行检测。基于课题组设计的热风激励源航发叶片
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航空发动机叶片大多数为性能优良的钛合金制成,是航空发动机提供高推动力的核心部件,其长期服役于恶劣工况易会造成裂纹、涂层脱落等损伤。而现有常规无损检测技术受技术人员经验影响,易出现漏检、误检等现象,增加检测维修难度。因此,高效精准地检测出叶片近表面缺陷对于保证民用航空器的飞行安全具有重要意义。本文提出采用以热风为激励源的主动红外检测方法对航发叶片近表面缺陷进行检测。基于课题组设计的热风激励源航发叶片缺陷红外特征识别试验系统,标定了热风激励源的激励温度和激励风速,研究不同激励参数、缺陷特征和材料属性对试件缺陷区域激励后的红外检测效果;构建热风强制对流航发叶片模型,分析了施加热风后叶片表面的耦合机理和内部瞬态温度分布情况,并仿真了激励方式、激励时间、激励参数、缺陷特征与试件表面温度变化规律关系;借助GA-BP神经网络构建了热风红外检测参数与检测效果综合评分模型,自定义缺陷效果评价函数评估缺陷显著度和完整性,进行全局检测参数寻优,并进行外场维修车间的航发叶片检测验证。结果表明:GA-BP神经网络的R~2为0.99772,具有较高的精确性;同时实际和预测综合评分的平均误差为3.35%,在合理的误差范围内,也表明此热风主动红外检测参数优化方法是可行的。
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