【摘 要】
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叶片作为航空发动机的关键部件,其设计和制造水平直接影响发动机的性能、可靠性以及使用寿命。叶片通常具有扭曲程度大、叶片壁薄且刚性差、材料难加工等特点,为了保证发动机性能,叶片型面精度要求又较高,传统机械加工方式难以达到叶片型面精度要求。电解加工因具有加工效率高、不存在宏观切削力及工具阴极无损耗等特点,特别适合航空发动机叶片的加工。本文涉及的某型号叶片扭曲程度较大,电解加工间隙一致性难以控制,且工具阴
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叶片作为航空发动机的关键部件,其设计和制造水平直接影响发动机的性能、可靠性以及使用寿命。叶片通常具有扭曲程度大、叶片壁薄且刚性差、材料难加工等特点,为了保证发动机性能,叶片型面精度要求又较高,传统机械加工方式难以达到叶片型面精度要求。电解加工因具有加工效率高、不存在宏观切削力及工具阴极无损耗等特点,特别适合航空发动机叶片的加工。本文涉及的某型号叶片扭曲程度较大,电解加工间隙一致性难以控制,且工具阴极设计及修正周期较长、电解加工间隙难以精确计算等问题难以解决,制约着航空发动机叶片电解加工技术的进一步发展。本文基于大扭曲叶片电解加工方案分析,设计工装夹具和工具阴极,开据此开展叶片电解加工试验,根据试验结果优化阴极型面,最终加工出平均误差分别为0.1074mm和0.1195mm,且误差分布较为均匀的叶片叶盆、叶背型面。研究内容主要包括以下几个方面:1、基于改进的粒子群算法,设计、优化了阴极进给方向,基于UG软件二次开发了设计软件模块,使得进给方向与叶片型面法向夹角?分布较为均匀,有助于加工精度的提高。2、基于等入流角法则与cos?法设计工具阴极,并在自主研制的叶片电解加工设备上开展系列工艺试验,优化了阴极结构并提出一种复合型导流段设计方法,提高了加工区域的流速与流场稳定性。3、基于BP神经网络和多物理场耦合仿真,开发了阴极型面优化模块。能够有效减少叶片电解加工试验次数,提高阴极修正效率,且可以对电解加工间隙进行综合分析,从而预测加工间隙分布,对阴极型面进行迭代优化,加工出满足航发公司工序要求的叶片试件,目前已经用于某型叶片的生产中。
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