[发明专利]航空发动机空心涡轮叶片气膜孔形位参数及孔深预测方法

权利要求书

1.航空发动机空心涡轮叶片气膜孔形位参数及孔深预测方法，其特征在于包括以下步骤：

1)叶片实际测量模型三维点云原始数据预处理；

2)对测量模型数据与设计模型数据进行三维配准；

3)将测量截面的二维点云数据进行样条拟合；

4)叶片二维型面弯曲、扭转变形分析；

5)计算叶片气膜孔设计中心点处收缩变形；

6)对叶片二维截面的弯曲、扭转及收缩变形进行补偿，得到叶片气膜孔形位参数及孔深预测结果。

2.如权利要求1所述航空发动机空心涡轮叶片气膜孔形位参数及孔深预测方法，其特征在于在步骤1)中，所述预处理的具体步骤为：

(1)通过点云滤波降噪的方法，滤除对分析计算有影响的噪声点；

(2)通过基于曲率的点云简化方法，在叶片轮廓曲率较大的区域进行多采样，在曲率较小的区域进行少采样，以此对三维点云原始数据进行简化，在保证计算精度的前提下提高分析计算效率；

(3)对有毛刺影响区域，进行基于最小二乘平移的点云平滑操作，以此得到易于分析且准确的叶片实际测量模型轮廓数据。

3.如权利要求1所述航空发动机空心涡轮叶片气膜孔形位参数及孔深预测方法，其特征在于在步骤2)中，所述对测量模型数据与设计模型数据进行三维配准的具体方法为：基于奇异值分解算法，采用人机交互拾取设计模型与测量模型对应特征点对的方法，进行两模型的预配准操作，使两模型的初始空间位姿尽量靠近；基于模型预配准效果，采用点对面的ICP改进算法对设计模型与测量模型进行精确配准，使叶片测量截面与对应设计截面的空间位姿差异在二维ICP算法的收敛域中。

4.如权利要求1所述航空发动机空心涡轮叶片气膜孔形位参数及孔深预测方法，其特征在于在步骤3)中，所述将测量截面的二维点云数据进行样条拟合的具体方法为：在气膜孔中心坐标Z值处截取测量模型型面的二维点云数据，采用基于距离阈值的冒泡排序算法、最小二乘算法对该数据进行样条曲线拟合处理。

5.如权利要求1所述航空发动机空心涡轮叶片气膜孔形位参数及孔深预测方法，其特征在于在步骤4)中，所述叶片二维型面弯曲、扭转变形分析的具体方法为：对相同Z值处的设计模型二维型面曲线进行等距离离散处理，并通过点到线的ICP配准算法对叶片设计模型点数据与实际测量模型二维型面曲线进行配准，由于经过三维配准后，叶片测量截面与对应设计截面的空间位姿差异在二维ICP算法的收敛域中，通过点到线的ICP算法配准所得的4×4矩阵即为测量模型与设计模型在该截面处的弯扭变形矩阵。

6.如权利要求1所述航空发动机空心涡轮叶片气膜孔形位参数及孔深预测方法，其特征在于在步骤5)中，所述计算叶片气膜孔设计中心点处收缩变形是对步骤4)中所得的弯扭变形进行补偿，计算设计截面线所有离散点到叶片测量截面线上最近点的相对位移，得到各点的收缩变形量。

7.如权利要求1所述航空发动机空心涡轮叶片气膜孔形位参数及孔深预测方法，其特征在于在步骤6)中，所述得到叶片气膜孔形位参数及孔深预测结果的具体步骤为：

(1)将步骤3)～5)所得的弯曲、扭转及收缩变形补偿，获得气膜孔实际加工的新形位参数；

(2)计算该截面处的原壁厚参数并将其进行收缩变形补偿，根据气膜孔孔法矢量设计参数，基于三角勾股定理计算气膜孔实际预测孔深，以此得到气膜孔实际加工的新孔深数据。