CN110119553A - 一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法 - Google Patents
一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110119553A CN110119553A CN201910356075.6A CN201910356075A CN110119553A CN 110119553 A CN110119553 A CN 110119553A CN 201910356075 A CN201910356075 A CN 201910356075A CN 110119553 A CN110119553 A CN 110119553A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rotor
- seam allowance
- assembly
- face
- rotor component
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 27
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims abstract description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 18
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 10
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 9
- 125000003003 spiro group Chemical group 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 2
- 230000013011 mating Effects 0.000 abstract description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 241000234295 Musa Species 0.000 description 1
- 235000018290 Musa x paradisiaca Nutrition 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Turbine Rotor Nozzle Sealing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法,建立单级转子零件误差模型,以单级转子零件误差矩阵进行计算;以转子组件中第一个被安装的零件作为基件零件Q,以Q的下止口端面和柱面为测量基准、上止口端面和柱面为装配基准;重复上述步骤,直到所有转子零件安装完成,装配后第n级转子上止口端面累积偏心误差的计算;根据装配任务确定优化目标,即从现有零件中进行零件选配得到一台多级转子组件,使转子组件的装配同轴度最小;通过在零件配套前对转子组件的零件组合及各级零件周向位置的优化,减少反复拆装次数和零件调换次数,提高转子组件一次装配合格率和装配性能。
Description
技术领域
本发明属于航空发动机装配领域,涉及一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法,主要涉及一种面向航空发动机转子组件的零件选配优化方法。
背景技术
航空发动机装配是航空发动机制造过程中的最后环节,也是最为重要的制造环节之一。目前国内航空发动机装配依然采用传统的装配方法,即随机选件、试装、测量,若不合格则拆卸、再装配、再测量。在零件配套阶段,随机从现有的符合图号要求的合格零件中进行配套组合,未考虑零件个体差异性对转子组件装配质量的影响。由于加工误差的存在,每个零部件的轴向和径向都存在跳动、倾斜和偏心等误差,在装配过程中单级转子零件的加工误差将通过径向接触面和轴向接触面传递到下一级转子零件上,转子组件的装配误差会不断累积,如图1所示,很有可能使各级转子轴线形成类似于“香蕉型”的弯曲情况,产生同轴度超差问题。传统装配方法不仅耗费大量人力和工期,且由于每个转子零件的加工误差是不同的,导致不同零件组合下转子组件的装配误差不同,因此可能会产生因零件组合选取不当而导致零件拆卸调换的问题,一次装配成功率低、装配一致性差。
随着航空发动机装配测试技术的发展,许多研究人员提出航空发动机转子装配性能检测方法。哈工大提出了一种基于空间矢量投影的航空发动机转子装配方法与装置,该装置依据光栅尺确定转台的角度定位,通过测量每个零件径向装配面的径向误差和轴向装配面的倾斜误差,得到该转子对装配后转子同轴度的影响权重,将各权重进行矢量优化,实现转子安装角度的优化。但该方法只针对现有零件的周向安装角度优化,不能指导零件的配套,不能避免因零件组合不成功而导致的零件调换。
现阶段在零件选配优化的相关研究中,大多数研究都是利用装配尺寸链对零件二维公差尺寸进行分析,并没有考虑航空发动机转子零部件的尺寸形状、几何误差和装配工艺等因素对装配性能的影响。
发明内容
要解决的技术问题
为了避免现有技术的不足之处,本发明提出一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法,该方法在零件配套阶段就考虑了组合后的转子组件装配性能,对零件组合和各级转子零件的安装角度同时进行优化,提高转子组件一次装配合格率、减少零件调换次数、提高装配一致性。
技术方案
一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法,其特征在于:
步骤1、单级转子零件误差建模:
以欲装配的航空发动机气流方向为全局坐标系的Z轴正方向,且每一级转子零件局部坐标系的Z轴与全局坐标系的Z轴正方向一致;
每级转子零件的上极止口位于气流下游,下极止口位于气流上游;
以零件下止口端面上的任一螺栓孔位置为周向角度零点,记为序号孔1,并沿逆时针方向对其余螺栓孔位置标记为序号孔2、…;
以零件下止口端面为轴向位移零点,沿气流方向为Z轴正方向;
然后,利用航空发动机转子组件测量装置对零件进行测量,测量时以每个转子零件下止口端面为轴向安装基准面、下止口柱面为径向安装基准面;以每个转子零件上止口端面为轴向安装测量面、上止口柱面为径向安装测量面;
获得单级转子零件的几何误差值,其中包括零件径向测量面拟合圆心的偏心距e和偏心角θe、零件轴向安装测量面的垂直度h、轴向安装测量面拟合平面最高点所在角度θl以及轴向安装测量面的拟合半径r这5个参数,并计算零件上止口坐标系与下止口坐标系之间的变换矩阵,从而建立单级转子零件误差模型,以单级转子零件误差矩阵进行计算:
其中:
i为n级转子零件中每级转子的级数编号、i=1,2,…n;
j为m个零件中每个转子的零件编号、j=1,2,…,m;
Tideal-ij为第i级转子第j个零件上止口相对于下止口的理想变换矩阵;
Tlocation-ij为第i级转子第j个零件径向测量面圆心位置的误差矩阵;
Torientation-ij为第i级转子第j个零件轴向测量面相对于轴向基准面的旋转矩阵;
θl-ij为第i级转子第j个零件轴向基准面绕Z轴的旋转角度;
θt-ij为第i级转子第j个零件轴向基准面绕Y轴的旋转角度;
步骤2、装配误差传递建模:
以转子组件中第一个被安装的零件作为基件零件Q,以Q的下止口端面和柱面为测量基准、上止口端面和柱面为装配基准;
根据装配顺序选择当前被安装在基件零件上的转子零件P,转子零件P与零件Q的螺栓孔位置确定了这两级转子零件安装时的有限个周向安装角度,将零件Q的上止口端面与P的下止口端面相接触完成零件P的定位和安装;
利用坐标转换的方法计算装配后的两级转子组件上止口端面和柱面相对于测量基准的几何误差值:
式中:Sr-P为转子零件P绕Z轴旋转的旋转矩阵;
pP、pQ分别为转子零件P和零件Q径向测量面圆心的理想位置向量;
dpP、dpQ分别为转子零件P和零件Q径向测量面圆心位置的误差向量;
Sz-P、Sz-Q分别为转子零件P和零件Q轴向基准面绕Z轴的旋转矩阵;
Sy-P、Sy-Q分别为转子零件P和零件Q轴向基准面绕Y轴的旋转矩阵;
将已装配部分作为新的基件零件Q,根据装配顺序选择下一个被安装零件P,按照上述方法安装转子零件P,并计算装配后被安装零件P的上止口在测量基准下的累积误差;
重复上述步骤,直到所有转子零件安装完成,装配后第n级转子上止口端面累积偏心误差的计算公式为:
装配完成后各级转子零件的圆心位置向量表示为:
多级转子组件装配后同轴度的表达式为:
步骤3、零件选配优化:
对现有零件中每个转子零件进行编号,并将其几何误差值录入计算机中,使零件编号与几何误差值互相对应;
根据装配任务确定优化目标,即从现有零件中进行零件选配得到一台多级转子组件,使转子组件的装配同轴度最小;
对于一台转子组件而言,可能有上万种零件组合方式。利用步骤2的方法计算在每种零件组合方式下各级零件采用不同的周向安装角度进行装配时的转子组件同轴度,每级转子零件周向安装角度的变化将会直接导致转子组件装配同轴度的变换,计算在所有组合装配角度下的转子组件同轴度,比较同轴度的大小得到该组合下最佳的装配同轴度及相对应的各级零件周向安装角度;最后将所有零件组合下的最佳装配同轴度进行大小比较,得到装配同轴度最小的一种零件组合方式以及该组合下的各级转子零件安装角度,完成零件选配;
其中:
有益效果
本发明提出的一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法,建立单级转子零件误差模型,以单级转子零件误差矩阵进行计算;以转子组件中第一个被安装的零件作为基件零件Q,以Q的下止口端面和柱面为测量基准、上止口端面和柱面为装配基准;重复上述步骤,直到所有转子零件安装完成,装配后第n级转子上止口端面累积偏心误差的计算;根据装配任务确定优化目标,即从现有零件中进行零件选配得到一台多级转子组件,使转子组件的装配同轴度最小;通过在零件配套前对多台转子组件的零件组合及零件周向位置的优化,减少反复拆装次数和零件调换次数,提高装配件的一次装配合格率和装配精度。
附图说明
图1为转子组件装配图
图2为高压涡轮转子组件结构示意图。
图3为零件误差模型示意图。
图4为两级转子零件堆叠模型示意图。
图5为转子组件同轴度优化图
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述:
本方法在零件配套阶段就考虑了组合后的转子组件装配性能,对零件组合和各级转子零件的安装角度同时进行优化,提高转子组件一次装配合格率、减少零件调换次数、提高装配一致性。
本发明提出的零件选配优化方法包括以下步骤:
步骤1:单级转子零件误差建模。首先,根据航空发动机转子组件装配顺序和发动机气流方向确定转子组件装配的全局坐标系,全局坐标系的Z轴正方向为气流方向,且与第一级转子零件局部坐标系的Z轴正方向一致。通过气流方向可以确定每级转子零件的上下极止口,上极止口位于气流下游,如图3所示。其次,确定零件的周向角度零点和轴向位移零点。以零件下止口端面上的任一螺栓孔位置为周向角度零点,记为序号1,并沿逆时针方向对其余螺栓孔位置进行标记;以零件下止口端面为轴向位移零点,沿气流方向为Z轴正方向。然后,利用航空发动机转子组件测量装置对零件进行测量,测量时以每个转子零件下止口端面为轴向安装基准面、下止口柱面为径向安装基准面;以每个转子零件上止口端面为轴向安装测量面、上止口柱面为径向安装测量面。通过对零件表面实际轮廓形状的测量,可以获得单级转子零件的几何误差值,其中包括零件径向测量面拟合圆心的偏心距e和偏心角θe、零件轴向安装测量面的垂直度h、轴向安装测量面拟合平面最高点所在角度θl以及轴向安装测量面的拟合半径r这5个参数,并计算零件上极止口坐标系与下极止口坐标系之间的变换矩阵,从而建立单级转子零件误差模型。其单级转子零件误差矩阵计算公式为:
式中,
i为转子级数编号、i=1,2,…n;
j为每级转子的零件编号、j=1,2,…,m;
Tideal-ij为第i级转子第j个零件上止口相对于基准面的理想变换矩阵;
Tlocation-ij为第i级转子第j个零件上止口圆心位置的误差矩阵;
Torientation-ij为第i级转子第j个零件上止口相对于基准面的旋转矩阵;
pij为第i级转子第j个零件径向测量面圆心的理想位置向量;
dpij为第i级转子第j个零件径向测量面圆心位置的误差向量;
Sz-ij为第i级转子第j个零件基准面绕Z轴旋转θl-ij角度的旋转矩阵;
Sy-ij为第i级转子第j个零件基准面绕Y轴旋转θt-ij角度的旋转矩阵。
步骤2:装配误差传递建模。本节基于航空发动机转子组件装配工艺对多级转子组件装配过程中的误差传递机理进行分析,以转子组件中第一个被安装的零件作为基件零件Q,以Q的下止口端面和柱面为测量基准、上止口端面和柱面为装配基准。根据装配顺序选择当前被安装在基件零件上的转子零件P,螺栓孔的位置确定了两级转子零件安装时的有限个安装角度,通过零件Q的上止口端面与P的下止口端面相接触进行定位、安装零件P。利用坐标转换的方法计算装配后的转子组件上止口端面和柱面相对于测量基准的几何误差值,其计算公式可表示为:
式中,
Sr-P为转子零件P绕Z轴旋转θr-p角度的旋转矩阵;
将已装配部分作为新的基件零件Q,根据装配顺序选择下一个被安装零件P,按照上述方法安装转子零件P,并计算得到装配后被安装零件上止口在测量基准下的累积误差。
重复上述步骤,直到所有转子零件安装完成。装配后第i级转子上止口端面累积偏心误差的计算公式为:
则装配完成后各级转子零件的圆心位置向量可表示为:
那么,多级转子组件装配后同轴度的表达式为:
通过对多级转子组件装配过程中的误差传递计算可以得到在任意安装角度下转子组件装配同轴度和表面跳动,并基于此确定最优的各级转子零件安装角度。
步骤3:零件选配优化。随机从现有的符合图号要求的合格零件中进行配套组合,得到的装配体精度低、装配一致性差,可能会发生因组合不当而导致的零件调换。本节基于零件误差模型和装配误差传递模型在零件配套前对不同零件组合形式下转子组件装配性能进行预测,实现对零件组合的优化。
首先,对现有零件中每个转子零件进行编号,并将其几何误差值录入计算机中,使零件编号与几何误差值保持一致;
然后,根据装配任务确定优化目标,即利用现有零件中进行零件选配,得到一台多级转子组件,使组件的装配同轴度最小;
其次,确定优化变量。在零件配套前,采用计算机模拟的方法实现从现有零件中对转子组件的零件组合进行优化,同时对各级转子零件周向安装角度进行优化;
最后,确定优化目标函数。在满足发动机装配工艺要求的前提下使转子组件装配同轴度最小,采用遗传算法对转子组件的零件组合和各级转子零件安装角度进行优化,其优化目标函数为:
式中,
具体实施例:
本发明以一航空发动机高压涡轮转子组件为例进行说明,如图2所示,该高压涡轮转子组件包括鼓筒轴、前封严盘、涡轮盘、涡轮后轴及后封严环共5级转子零件,其中每两级转子之间通过止口进行定位、连接,通过16个螺栓传递扭矩,螺栓孔位置确定了每两级转子零件之间的16个可供选择的周向安装角度,用孔1、...孔16来表示。现有20个转子零件,每级转子零件各4个,需要从每级零件中选出1个零件,共得到5个零件,将其装配后得到一台高压涡轮转子组件。
步骤1:
单级转子零件误差建模。每个转子零件均存在加工误差,导致其零件实际表面轮廓相比于理想轮廓存在一定的几何误差。采用航空发动机转子测量装置对现有零件的表面轮廓进行测量,得到所有零件的几何误差值。每个转子零件均有16个螺栓孔,以其中任一个螺栓孔位置为周向角度零点,将该螺栓孔标记为1,并沿着逆时针方向对其余15个螺栓孔位置进行标记。然后,分别在零件下止口端面和上止口端面建立下止口基准坐标系和上止口实际坐标系,并利用零件的5个几何误差参数来表达两坐标系之间的变换矩阵,建立单级转子零件误差模型。
现有转子零件20个,共有5级转子,采用A、B、C、D、E来表示5级转子,每级转子包含4个零件,用A1、B3、E2、...表示,每个零件包含5个参数。所有零件的几何误差值如表1所示:
表1零件几何误差数据
步骤2:
装配误差传递建模。如图4所示,两级转子零件通过径向和轴向止口进行定位,下级转子的加工误差通过径向和轴向接触面进行传递到上级转子零件上,使得零件的径向误差和轴向误差不断累积。本节利用坐标变换的方法计算上级转子零件以任意安装角度堆叠在下级转子零件上时的误差传递,由式(2)可得到前两级转子零件装配误差的计算公式为:
考虑5级高压涡轮转子装配顺序,本节随机从20个转子零件中选出5个零件进行配套组合得到一台转子组件,组件中每级零件的周向安装角度由16个螺栓孔位置进行确定,随机从中选择零件的安装角度,结合公式(6)可以计算得到该零件组合下高压涡轮转子组件装配同轴度和各级转子零件同心度如表2所示:
表2转子组件同心度
步骤3:
零件选配优化。零件个体具有差异性,不同的零件组合装配后得到的转子组件装配性能不同。本节从20个转子零件中选出5个零件进行配套组合得到一台高压涡轮转子组件,共有4^5=1024种零件组合方式;每种零件组合方式下各级转子零件均有16个可供选择的周向安装角度,因此每种组合下5级转子零件的周向安装角度共有16^4=65536种安装方式,故在零件选配过程中考虑零件组合和各级转子零件周向安装角度时共有65536*1024=67108864种选配组合。如果采用枚举法对所有组合下的转子组件同轴度进行计算和比较,那么计算量将过于庞大,因此本节借助遗传算法工具进行优化。如图5利用遗传算法对高压涡轮转子组件的零件组合和各级零件的周向安装角度进行优化,染色体编码方式为:A1孔1、B2孔4、...,根据遗传算法“优胜劣汰”原则选出一组较好的零件组合和周向安装角度,使转子组件装配后的同轴度较小,其计算结果如表3所示。本节通过在零件发料前的零件组合优化和各级转子周向安装角度的优化,指导零件配套发料,避免因零件组合不当而导致的零件调换,提高一次装配合格率和装配效率。
表3零件组合和安装角度优化结果
Claims (1)
1.一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法,其特征在于:
步骤1、单级转子零件误差建模:
以欲装配的航空发动机气流方向为全局坐标系的Z轴正方向,且每一级转子零件局部坐标系的Z轴与全局坐标系的Z轴正方向一致;
每级转子零件的上极止口位于气流下游,下极止口位于气流上游;
以零件下止口端面上的任一螺栓孔位置为周向角度零点,记为序号孔1,并沿逆时针方向对其余螺栓孔位置标记为序号孔2、…;
以零件下止口端面为轴向位移零点,沿气流方向为Z轴正方向;
然后,利用航空发动机转子组件测量装置对零件进行测量,测量时以每个转子零件下止口端面为轴向安装基准面、下止口柱面为径向安装基准面;以每个转子零件上止口端面为轴向安装测量面、上止口柱面为径向安装测量面;
获得单级转子零件的几何误差值,其中包括零件径向测量面拟合圆心的偏心距e和偏心角θe、零件轴向安装测量面的垂直度h、轴向安装测量面拟合平面最高点所在角度θl以及轴向安装测量面的拟合半径r这5个参数,并计算零件上止口坐标系与下止口坐标系之间的变换矩阵,从而建立单级转子零件误差模型,以单级转子零件误差矩阵进行计算:
其中:
i为n级转子零件中每级转子的级数编号、i=1,2,…n;
j为m个零件中每个转子的零件编号、j=1,2,…,m;
Tideal-ij为第i级转子第j个零件上止口相对于下止口的理想变换矩阵;
Tlocation-ij为第i级转子第j个零件径向测量面圆心位置的误差矩阵;
Torientation-ij为第i级转子第j个零件轴向测量面相对于轴向基准面的旋转矩阵;
θl-ij为第i级转子第j个零件轴向基准面绕Z轴的旋转角度;
θt-ij为第i级转子第j个零件轴向基准面绕Y轴的旋转角度;
步骤2、装配误差传递建模:
以转子组件中第一个被安装的零件作为基件零件Q,以Q的下止口端面和柱面为测量基准、上止口端面和柱面为装配基准;
根据装配顺序选择当前被安装在基件零件上的转子零件P,转子零件P与零件Q的螺栓孔位置确定了这两级转子零件安装时的有限个周向安装角度,将零件Q的上止口端面与P的下止口端面相接触完成零件P的定位和安装;
利用坐标转换的方法计算装配后的两级转子组件上止口端面和柱面相对于测量基准的几何误差值:
式中:Sr-P为转子零件P绕Z轴旋转的旋转矩阵;
pP、pQ分别为转子零件P和零件Q径向测量面圆心的理想位置向量;
dpP、dpQ分别为转子零件P和零件Q径向测量面圆心位置的误差向量;
Sz-P、Sz-Q分别为转子零件P和零件Q轴向基准面绕Z轴的旋转矩阵;
Sy-P、Sy-Q分别为转子零件P和零件Q轴向基准面绕Y轴的旋转矩阵;
将已装配部分作为新的基件零件Q,根据装配顺序选择下一个被安装零件P,按照上述方法安装转子零件P,并计算装配后被安装零件P的上止口在测量基准下的累积误差;
重复上述步骤,直到所有转子零件安装完成,装配后第n级转子上止口端面累积偏心误差的计算公式为:
装配完成后各级转子零件的圆心位置向量表示为:
多级转子组件装配后同轴度的表达式为:
步骤3、零件选配优化:
对现有零件中每个转子零件进行编号,并将其几何误差值录入计算机中,使零件编号与几何误差值互相对应;
根据装配任务确定优化目标,即从现有零件中进行零件选配得到一台多级转子组件,使转子组件的装配同轴度最小;
对于一台转子组件的有上万种零件选配组合,利用步骤2的方法计算在每种零件组合方式下各级零件采用不同的周向安装角度进行装配时的转子组件同轴度,每级转子零件周向安装角度的变化将会导致转子组件装配同轴度的变换,计算在所有组合装配角度下的转子组件同轴度,比较同轴度的大小得到该组合下最佳的装配同轴度及相对应的各级零件周向安装角度;最后将所有零件组合下的最佳装配同轴度进行大小比较,得到装配同轴度最小的一种零件组合方式以及该组合下的各级转子零件安装角度,完成零件选配;
其中:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910356075.6A CN110119553B (zh) | 2019-04-29 | 2019-04-29 | 一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910356075.6A CN110119553B (zh) | 2019-04-29 | 2019-04-29 | 一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110119553A true CN110119553A (zh) | 2019-08-13 |
CN110119553B CN110119553B (zh) | 2022-05-03 |
Family
ID=67521646
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910356075.6A Active CN110119553B (zh) | 2019-04-29 | 2019-04-29 | 一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110119553B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110530306A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-03 | 大连理工大学 | 一种基于实测跳动数据的典型回转体零件表征方法 |
CN111460677A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-07-28 | 大连理工大学 | 一种基于几何代数理论建立转子堆叠精度预测模型的方法 |
CN112364448A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-12 | 大连理工大学 | 一种实现航空发动机转子直线装配的方法 |
CN112699607A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-23 | 中国计量大学 | 一种基于遗传算法的多目标优化选择装配方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2378076A1 (en) * | 2010-04-19 | 2011-10-19 | Rolls-Royce plc | Rotor blade and corresponding gas turbine engine |
CN103791821A (zh) * | 2014-02-14 | 2014-05-14 | 哈尔滨工业大学 | 基于径向误差与轴向倾斜的航空发动机转子装配方法与装置 |
CN103808251A (zh) * | 2014-02-14 | 2014-05-21 | 哈尔滨工业大学 | 一种航空发动机转子装配方法与装置 |
EP3070267A1 (en) * | 2015-03-20 | 2016-09-21 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and device for assembling blades into a gas turbine disc by providing heat in order to creat a blade pre-twist |
CN107482977A (zh) * | 2017-09-27 | 2017-12-15 | 重庆大学 | 一种永磁同步电机转子位置和转速检测方法 |
CN108694294A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-10-23 | 西安交通大学 | 一种航空发动机高压转子装配偏心量预测方法 |
-
2019
- 2019-04-29 CN CN201910356075.6A patent/CN110119553B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2378076A1 (en) * | 2010-04-19 | 2011-10-19 | Rolls-Royce plc | Rotor blade and corresponding gas turbine engine |
CN103791821A (zh) * | 2014-02-14 | 2014-05-14 | 哈尔滨工业大学 | 基于径向误差与轴向倾斜的航空发动机转子装配方法与装置 |
CN103808251A (zh) * | 2014-02-14 | 2014-05-21 | 哈尔滨工业大学 | 一种航空发动机转子装配方法与装置 |
EP3070267A1 (en) * | 2015-03-20 | 2016-09-21 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and device for assembling blades into a gas turbine disc by providing heat in order to creat a blade pre-twist |
CN107482977A (zh) * | 2017-09-27 | 2017-12-15 | 重庆大学 | 一种永磁同步电机转子位置和转速检测方法 |
CN108694294A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-10-23 | 西安交通大学 | 一种航空发动机高压转子装配偏心量预测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
GABRIELE RIZZOLI等: "Optimized design of a multiphase induction machine for an open rotor aero-engine shaft-line-embedded starter/generator", 《IECON 2013 - 39TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY》 * |
单福平 等: "航空发动机典型转子件装配偏差建模及分析", 《制造业自动化》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110530306A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-03 | 大连理工大学 | 一种基于实测跳动数据的典型回转体零件表征方法 |
CN111460677A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-07-28 | 大连理工大学 | 一种基于几何代数理论建立转子堆叠精度预测模型的方法 |
CN111460677B (zh) * | 2020-04-14 | 2021-08-20 | 大连理工大学 | 一种基于几何代数理论建立转子堆叠精度预测模型的方法 |
CN112364448A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-12 | 大连理工大学 | 一种实现航空发动机转子直线装配的方法 |
CN112364448B (zh) * | 2020-10-14 | 2024-07-12 | 大连理工大学 | 一种实现航空发动机转子直线装配的方法 |
CN112699607A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-23 | 中国计量大学 | 一种基于遗传算法的多目标优化选择装配方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110119553B (zh) | 2022-05-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110119553A (zh) | 一种止口连接的航空发动机转子零件选配优化方法 | |
CN110595690B (zh) | 基于形心质心重心惯性中心矢量极小化的大型高速回转装备测量与智能学习装配方法和装置 | |
CN109960867B (zh) | 一种基于惯性回转中心调控最优化及智能学习的大型高速回转装备多级零部件选配方法 | |
CN111413030B (zh) | 基于刚度矢量空间投影极大化的大型高速回转装备测量与神经网络学习调控方法及其装置 | |
CN101457655B (zh) | 涡轮机多级涡轮的设计方法 | |
CN111460677B (zh) | 一种基于几何代数理论建立转子堆叠精度预测模型的方法 | |
CN105426566B (zh) | 基于蒙特卡罗技术的大型高速回转装备形位公差分配方法 | |
CN105426565A (zh) | 基于概率密度技术的大型高速回转装备形位公差分配方法 | |
CN109271653A (zh) | 一种基于形位公差与尺寸公差的机械零件选配方法 | |
CN109871947B (zh) | 基于卷积神经网络的大型高速回转装备多级零部件初始不平衡量逐级堆叠方法 | |
CN109117460A (zh) | 一种基于端跳测量计算转子装配轴线偏斜的方法 | |
CN110608668A (zh) | 一种基于三点称重的航空发动机转子装配测量装置及双目标优化方法 | |
CN109117461A (zh) | 一种基于径跳测量计算转子装配轴线偏心的方法 | |
CN103245291A (zh) | 叶片类零件装配精度检测方法 | |
CN110877751B (zh) | 基于矢量投影的大型高速回转装备转动惯量堆叠方法 | |
CN109960870B (zh) | 基于接触面积极大化测调的大型高速回转装备多级零部件刚度预测方法 | |
CN111209639B (zh) | 一种叶轮-轴承-转子系统的高效定量建模方法 | |
CN111384828A (zh) | 转子组件装配的优化方法 | |
Chen et al. | Research on multistage rotor assembly optimization methods for aeroengine based on the genetic algorithm | |
CN110608666B (zh) | 一种基于四点称重的航空发动机转子装配测量装置及三目标优化方法 | |
CN111982402A (zh) | 考虑初始不平衡量的航空发动机转子零件选配优化方法 | |
CN110717293B (zh) | 一种转子止口螺栓连接结合面变形规律拟合方法 | |
CN111076867B (zh) | 基于质心和惯性中心同步测调的大型高速回转装备多级零部件不平衡量分配方法 | |
CN111666639B (zh) | 一种消除曲轴型转子装配的优化方法 | |
CN115854967A (zh) | 一种航空发动机转子装配质量的评价控制方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |