CN110332910A - 基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明的目的在于提出一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法与装置,通过实时测量的激光能量空间分布数据预测冲击后的零件表面粗糙度来设定激光器输入参数,通过激光散射测量法实时测量零件表面粗糙度变化的数据来实时修正激光器输入参数,是零件最终达到设计要求;本发明还公布了一种基于激光束参数波动和零件表面激光散射测量数据的激光冲击强化装置,包括计算机,激光喷丸设备,零件机器人,零件机器人控制器,测量激光器,探测器,信息采集系统。本装置能通过实时的激光能量数据变化与零件表面粗糙度数据的变化进行激光喷丸,提高表面精度。
Description
技术领域
本发明涉及机械制造领域,具体涉及一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法的装置。
背景技术
航空发动机被誉为“工业之花”。发动机叶片更是其核心所在,航空发动机是典型的高精度、变截面薄壁类零件,它的质量直接决定了航空发动机的安全性与可靠性。激光冲击强化在对其加工过程中会不可避免的使其表面粗糙度增大,叶片表面粗糙度的增加会削弱叶片的机械性能,从而导致航空发动机的安全性、可靠性和疲劳强度大大降低。此外,冲击过程中无法观测零件表面形貌变化,而冲击结束后,零件表面又难以修复,导致零件报废。
现有技术只能采用平顶光束的激光来冲击,将激光能量近视认为为均匀分布,虽然与高斯光束相比,平顶光束进行激光喷丸更具优势,但是平顶光束的激光能量空间分布仍然是极不均匀的,导致冲击后的零件表面粗糙度极差并且不均匀。
采用实时测量的激光能量空间分布数据预测冲击后的零件表面粗糙度来设定激光器输入参数,能保证激光光斑内冲击区域粗糙度合格,采用激光散射测量法实时测量零件表面粗糙度变化的数据来实时修正激光器输入参数,能保证零件整个冲击区域粗糙度均匀。
发明内容
为解决上述背景技术中所提到的问题,本发明提出一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法。
本发明采用的技术方案,包括如下步骤:
步骤1:使用激光散射测量方法测量出零件表面原始粗糙度数据,通过数据采集器将数据导入计算机;
步骤2:激光冲击过程中,激光器的数据器实时导出激光束的激光能量空间分布数据,并导入计算机;
步骤3:激光冲击过程中,通过收集激光光束照射到零件表面后发射和散射的核心光能和散射光能获取零件表面的实时粗糙度变化数据,并导入计算机;
步骤4:计算机通过粗糙度预测模型对实时的激光束激光能量空间分布数据和零件表面粗糙度变化数据进行处理,预测下一刻的零件表面粗糙度;
步骤5:依次重复步骤2、步骤3、步骤4,通过预测的表面粗糙度实时修正激光器输入参数。
优选的,所述激光散射测量方法为角分辨散射测量法。
优选的,所述激光器为高功率脉冲激光器,激光光束为平顶光束。
一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法的装置,包括计算机,激光喷丸设备,零件机器人,零件机器人控制器,测量激光器,探测器,信息采集系统,所述计算机与所述激光喷丸设备连接,所述激光喷丸设备包括数据采集器和激光器;所述计算机与信息采集系统连接,所述信息采集系统包括激光器数据采集器、探测器数据采集器;所述计算机与零件机器人控制器连接,零件机器人控制器与零件机器人连接。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:(1)本发明通过实时测量的激光能量空间分布数据预测冲击后的零件表面粗糙度来设定激光器输入参数,能保证激光光斑内冲击区域粗糙度合格;(2)本发明采用激光散射测量法实时测量零件表面粗糙度变化的数据来实时修正激光器输入参数,能保证零件整个冲击区域粗糙度均匀;(3)本发明通过大数据挖掘的方式建立的粗糙度预测模型,以实时测量的激光能量空间分布的数据图和表面粗糙度的原始数据预测冲击后的表面粗糙度,能实现零件表面粗糙度的精准预测。
附图说明
图1为本发明种基于激光束参数波动和零件表面激光散射测量数据的激光冲击强化装置;
图2为本发明零件表面冲击前放大图;
图3为本发明零件表面冲击后放大图;
图4为本发明激光能量空间分布数据图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面结合具体实施例进行进一步说明本发明的技术方案。
一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法,包括如下步骤:
步骤1:使用激光散射测量方法测量出零件7表面原始粗糙度数据,通过激光器数据采集器2将数据导入计算机1,零件表面冲击前结构图如图2所示;
步骤2:激光冲击过程中,激光器数据采集器2实时导出激光束的激光能量空间分布数据,并导入计算机1,零件表面冲击后如图3所示;
步骤3:激光冲击过程中,测量激光器4发射激光至零件7表面,探测器数据采集器6通过探测器5采集的散射光的光强及分布测量出零件7表面粗糙度数据,并导入计算机1。
步骤4:计算机1通过粗糙度预测模型对实时的激光束激光能量空间分布数据和零件7表面粗糙度变化数据进行处理,预测下一刻的零件表面粗糙度,激光能量空间分布数据如图4所示;
步骤5:依次重复步骤2、步骤3、步骤4,通过预测的表面粗糙度实时修正激光器输入参数。
所述激光散射测量方法为角分辨散射测量法。
所述激光器3为高功率脉冲激光器,激光光束为平顶光束。
请结合图1,一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法的装置,包括计算机1,激光喷丸设备,零件机器人8,零件机器人控制器9,测量激光器4,探测器5,信息采集系统,所述计算机1与所述激光喷丸设备连接,所述激光喷丸设备包括激光器数据采集器2和激光器3;所述计算机1与信息采集系统连接,所述信息采集系统包括激光器数据采集器2、探测器数据采集器6;所述计算机1与零件机器人控制器9连接,零件机器人控制器9与零件机器人8连接。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (4)
1.一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:使用激光散射测量方法测量出零件表面原始粗糙度数据,通过激光器数据采集器将数据导入计算机;
步骤2:激光冲击过程中,激光器的数据器实时导出激光束的激光能量空间分布数据,并导入计算机;
步骤3:激光冲击过程中,通过收集激光光束照射到零件表面后发射和散射的核心光能和散射光能获取零件表面的实时粗糙度变化数据,并导入计算机;
步骤4:计算机通过粗糙度预测模型对实时的激光束激光能量空间分布数据和零件表面粗糙度变化数据进行处理,预测下一刻的零件表面粗糙度;
步骤5:依次重复步骤2、步骤3、步骤4,通过预测的表面粗糙度实时修正激光器输入参数。
2.如权利要求1所述的一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法,其特征在于:步骤1所述激光散射测量方法为角分辨散射测量法。
3.如权利要求1所述的一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法,其特征在于:所述激光器为高功率脉冲激光器,激光光束为平顶光束。
4.实现如权利要求1-3任一所述的一种基于激光波动和表面激光散射的激光冲击预测方法的装置,其特征在于,包括计算机,激光喷丸设备,零件机器人,零件机器人控制器,测量激光器,探测器,信息采集系统,所述计算机与所述激光喷丸设备连接,所述激光喷丸设备包括数据采集器和激光器;所述计算机与信息采集系统连接,所述信息采集系统包括激光器数据采集器、探测器数据采集器;所述计算机与零件机器人控制器连接,零件机器人控制器与零件机器人连接。
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