Создание цифрового двойника процесса сборки рабочего колеса компрессора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Разработан цифровой двойник процесса сборки рабочего колеса компрессора, позволяющий прогнозировать угловые развороты лопаток, возникающие при сборке. Вычисляемые углы характеризуют натяги в соединениях торцевых полок лопаток. На входе в цифровой двойник поступают данные по отклонениям геометрии с контрольных операций деталей. При реализации цифрового использован метод случайного леса, обучение которого производилось на множестве численных экспериментов, выполненных в среде ANSYS с использованием конечно-элементной модели собранного рабочего колеса. Результаты экспериментов показали, что погрешность расчетов с использованием цифрового двойника не превышает 15 угловых минут.

Об авторах

Екатерина Юрьевна Печенина

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: ek-ko@list.ru

аспирант, ассистент кафедры технологий производства двигателей

Россия, Самара

Список литературы

  1. Иноземцев А.А., Нихамкин М.А., Сандрацкий В.Л. Основы конструирования авиационных двигателей и энергетических установок / А.А. Иноземцев, М.А. Нихамкин, В.Л. Сандрацкий. – Т.2. – М.: Машиностроение, 2008. – 365 с.
  2. Непомилуев, В.В. Повышение качества сборки путем обеспечения статистической управляемости технологических процессов изготовлекния деталей / В.В. Непомилуев, И.В. Дюпин // Сборка в машиностроении, приборостроении. – 2008. – № 2. – C. 3-7.
  3. Kannan S.M., Asha A., Jayabalan V. A new method in selective assembly to minimize clearance variation for a radial assembly using genetic algorithm // Quality engineering. 2005. Vol. 17. №. 4. P. 595-607.doi: 10.1080/08982110500225398.
  4. Samper S., Adragna P-A., Favreliere H., Pillet M. Modeling of 2D and 3D assemblies taking into account form errors of plane surfaces // J Comput Inf Sci Eng. 2009. Vol. 9. No. 2. P. 1-12. doi: 10.1115/1.3249575.
  5. Vezzetti E. Computer aided inspection: design of customer-oriented benchmark for noncontact 3D scanner evaluation // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2009. No. 41. P.1140-1151. doi: 10.1007/s00170-008-1562-x.
  6. Chang H.-C., Li A.C. Automatic inspection of turbine blades using a 3-axis CMM together with a 2-axis dividing head // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2005. No.26. P.789-796. doi: 10.1007/s00170-003-1877-6.
  7. Savio E., Chiffre L. De., Schmitt R. Metrology of freeform shaped parts // CIRP Annals – ManufacturingTechnology. 2007. Vol. 56. No. 2. P. 810-835. doi: 10.1016/j.cirp.2007.10.008.
  8. Groch D., Poniatowska M. simulation tests of the accuracy of fi tting two freeform // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. 2019. Vol. 21. P. 23-30. DOI: 0.1007/s12541-019-00252-4.
  9. Zhang Z., Zhang Z., Jin X., Zhang Q. A novel modelling method of geometric errors for precision assembly // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018. Vol. 94. P. 1139–1160. doi: 10.1007/s00170-017-0936-3.
  10. Непомилуев В.В., Майорова Е.А. Оптимизация метода индивидуального подбора для многозвенных размерных цепей / В.В. Непомилуев, Е.А. Майорова // Известия МГТУ «МАМИ». – 2008. – № 2(6). – C. 302-309.
  11. Осипович Д.А., Ярушин С.Г., Макеев А.Б. Исследование алгоритмов подбора лопаток при сборке сопловых аппаратов газотурбинного двигателя / Д.А. Осипович, С.Г. Ярушин, А.Б. Макеев // Сборка в машиностроении, приборостроении. – 2018. – № 7(216). – C. 313-319.
  12. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. 2001. Vol. 45. No. 1. P. 5—32. doi: 10.1023/A:1010933404324.
  13. Cristianini N., Shawe-Taylor J. An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods // Cambridge University Press, 2000. doi: 10.1017/CBO9780511801389.
  14. Murphy K. P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective // The MIT Press. 2012. Сhapter 14.4.3, P. 492-493.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Печенина Е.Ю., 2023