一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法 |
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| 申请号 | CN202311818596.1 | 申请日 | 2023-12-26 | 公开(公告)号 | CN117680782A | 公开(公告)日 | 2024-03-12 |
| 申请人 | 江苏集萃精密制造研究院有限公司; 中国航发南方工业有限公司; | 发明人 | 王忠恒; 赵建社; 岳磊; 程新想; 张昌昊; 谷民凯; 徐改弟; | ||||
| 摘要 | 本 发明 涉及航空 发动机 叶片 制造领域，提供了一种航空发动机叶片精密 电解 加工 阴极 型面设计优化方法。该方法通过多物理场耦合仿真 软件 求解叶片精密电解加工过程中的 电流 密度 分布，并将叶片型面周围电流密度的平均值及方差作为优化目标，通过差分进化 算法 逐步优化阴极型面，直至电流密度分布均匀，以提高叶片电解加工 精度 及表面 质量 。本发明有效解决了阴极型面曲线控制点数量多、优化速度慢、优化难收敛的问题，通过多场耦合仿真技术，可准确、快速求解叶片精密电解加工过程中电流密度的分布情况，提高了叶片精密电解加工过程进行至最终阶段时叶片周围电流密度分布的均匀性。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法，其特征在于，包括： |
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| 说明书全文 | 一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法技术领域[0001] 本发明属于航空发动机叶片制造领域，具体涉及一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法。 背景技术[0002] 航空发动机叶片是典型的薄壁构件，通常扭曲程度较大，在高温、高压以及高转速状况下运行，要承受巨大的离心力和复杂的振动，一般采用钛合金以及镍基合金等难加工金属材料。为满足高性能发动机的要求，叶片必须具有精确的尺寸、准确的形状以及严格的表面完整性，对叶片的加工工艺提出了极高的要求。 [0003] 相对于传统机械加工，电解加工范围比较广，在进行电解加工时叶盆、叶背阴极与工件无接触，不存在宏观切削力，主要是通过电化学反应去除工件毛坯余量，不受工件材料的强度、硬度、韧性等机械、物理性能的限制，且电解加工工具阴极无损耗，在批量化加工发动机叶片时可以大幅降低加工成本。电解技术因具有适用材料范围广、不存在残余应力及宏观切削力、工具阴极无损耗等特点，在众多的航空发动机叶片制造技术中脱颖而出。电解加工逐步成为批量化加工发动机叶片的理想加工工艺。 [0004] 电解加工过程中电流密度的分布直接影响叶片的加工精度，在电解加工过程进行至最终阶段时，若能保持叶片附近的电流密度的均匀性，叶片的加工精度及加工质量将得到大幅提升。但由于叶片形状较为扭曲，而电流密度分布取决于阴极型面的结构及电解加工过程中电场、流场、温度场等多物理场的综合影响，故阴极型面设计及优化较为困难。 发明内容[0005] 本发明针对现有技术中的不足，提供一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法。该方法通过多物理场耦合仿真软件求解叶片精密电解加工过程中的电流密度分布，并将叶片型面周围电流密度的平均值及方差作为优化目标，通过差分进化算法逐步优化阴极型面，直至电流密度分布均匀，以提高叶片电解加工精度及表面质量。 [0006] 为实现上述目的，本发明采用以下技术方案： [0007] 一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法，其特征在于，包括： [0008] 步骤一：输入初始的阴极型面； [0009] 步骤二：根据阴极型面，通过多物理场耦合仿真得到叶片型面周围电流密度的分布； [0010] 步骤三：计算叶片型面周围电流密度的平均值及方差，作为差分进化算法的目标函数； [0011] 步骤四：根据目标函数，采用差分进化算法计算阴极型面曲线控制点的偏移量，并根据偏移量更新曲线控制点，得到差分进化后的阴极型面； [0012] 步骤五：对差分进化后的阴极型面进行多物理场耦合仿真，根据仿真结果求解目标函数，选择具有最优目标函数值的阴极型面，作为优化后得到的阴极型面。 [0013] 为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括： [0014] 进一步地，步骤一中，所述阴极型面为含有若干控制点的样条曲线；对于输入的阴极型面，读取并存储样条曲线各控制点的坐标值，在Python中通过样条曲线生成命令将控制点的坐标值转化为样条曲线，并将生成的样条曲线转化为dxf图形文件。 [0015] 进一步地，步骤二中，所述叶片型面周围电流密度的分布的求解在多物理场耦合仿真软件COMSOL中进行，利用Python控制COMSOL导入阴极型面样条曲线的dxf图形文件，随后开始仿真并进行后处理，将仿真得到的叶片型面周围的电流密度读入Python程序并存储。 [0016] 进一步地，步骤四中，所述差分进化算法在Python中执行。 [0017] 进一步地，步骤四中，所述得到差分进化后的阴极型面的具体过程为： [0018] S1：生成n个m维的由随机数构成的初始的随机矩阵，m为阴极型面曲线控制点个数，每个初始的随机矩阵中的随机数为阴极型面曲线控制点的偏移量； [0019] S2：对于每个初始的随机矩阵，通过变异操作生成一个新的随机矩阵，得到n个变异后的随机矩阵； [0020] S3：将变异后的随机矩阵与初始的随机矩阵进行交叉操作，生成n个交叉后的随机矩阵； [0021] S4：分别计算每个初始的随机矩阵、每个变异后的随机矩阵以及每个交叉后的随机矩阵的目标函数值； [0022] S5：对于每个初始的随机矩阵，比较其与对应生成的变异后的随机矩阵和交叉后的随机矩阵的目标函数值，在三者中选择具有更优目标函数值的随机矩阵，最终得到n个具有更优目标函数值的随机矩阵作为下一代的初始种群； [0023] S6：重复执行S2‑S5，直至达到迭代终止条件，输出n个随机矩阵，每个输出的随机矩阵和输入的阴极型面曲线控制点的坐标值共同构成差分进化后的阴极型面。 [0024] 进一步地，S6中，所述迭代终止条件为满足迭代次数或者达到叶片型面周围电流密度的平均值及方差的终止条件。 [0025] 此外，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序使计算机执行如上所述的航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法。 [0026] 此外，本发明还提出了一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现如上所述的航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法。 [0027] 本发明的有益效果是：本发明所提出的阴极型面设计优化方法，能有效解决阴极型面曲线控制点数量多、优化速度慢、优化难收敛的问题，通过多场耦合仿真技术，准确、快速地求解叶片精密电解加工过程中电流密度的分布情况，可提高叶片精密电解加工过程进行至最终阶段时叶片周围电流密度分布的均匀性，对于提高叶片电解加工精度及叶片表面质量具有重要意义。附图说明 [0028] 图1是一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法的主要流程图。 [0029] 图2是航空发动机叶片及阴极型面曲线更新示意图。 [0030] 附图标记如下：1、叶背阴极初始型面，2、叶盆阴极初始型面，3、曲线控制点，4、曲线控制点偏移量，5、更新后的叶背阴极型面，6、更新后的叶盆阴极型面，7、叶片型面。 具体实施方式[0032] 在一实施例中，本发明提出了一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法，如图1所示，主要包括初始阴极型面设计、电流密度求解、目标函数求解、差分进化、阴极型面优化评价这几个过程。 [0033] 初始阴极型面设计可为现有阴极型面或基于等间隙原则设计的阴极型面，在阴极型面设计优化过程中，阴极型面为含有若干控制点的样条曲线，曲线控制点的偏移量为差分进化算法的输入、输出值。 [0034] 具体地，初始阴极型面设计中阴极型面为含有若干控制点的样条曲线，在阴极型面设计优化过程开始时读取并存储初始阴极型面样条曲线各控制点的坐标值，在Python中通过样条曲线生成命令将控制点的坐标值转化为样条曲线，并将生成的样条曲线转化为dxf图形文件，供后续多场耦合仿真软件使用。 [0035] 电流密度求解在多物理场耦合仿真软件中进行，仿真模型中的工件型面为与阴极型面相对应的叶片型面，工具型面为初始/更新后的阴极型面。 [0036] 具体地，电流密度求解过程在多物理场耦合仿真软件COMSOL中进行，在阴极型面设计优化过程中，利用Python控制COMSOL导入阴极型面样条曲线dxf图形文件，随后开始仿真并进行后处理，将仿真得到的叶片型面周围的电流密度读入Python程序并存储。 [0037] 目标函数求解为计算叶片型面周围电流密度的平均值及方差，并将其作为差分进化算法优化的目标值。 [0038] 具体地，目标函数求解为在Python中计算存储的叶片型面周围电流密度的平均值及方差。 [0039] 差分进化为根据目标函数的计算结果，采用差分进化算法计算阴极型面曲线控制点的偏移量，并根据偏移量更新曲线的控制点，得到差分进化后的阴极型面。 [0040] 具体地，差分进化及阴极型面优化评价为在Python中进行的基于差分进化算法的阴极型面设计优化，假设阴极型面控制点个数为m，差分进化算法的种群个数为n，基于差分进化算法的阴极型面设计优化步骤为： [0041] S1：初始化种群，生成n个m维的由随机数构成的矩阵，其中每个矩阵中的随机数即为阴极型面曲线控制点的偏移量，每个矩阵都代表阴极型面的一个潜在解决方案，这些随机矩阵构成初始的种群； [0042] S2：个体变异，对于每个随机矩阵，通过变异操作生成一个新的随机矩阵； [0043] S3：交叉操作，将变异后的随机矩阵与原始随机矩阵进行交叉操作，生成新的随机矩阵； [0044] S4：评估目标函数，计算每个新生成的随机矩阵的目标函数； [0045] S5：选择操作，通过比较新生成的随机矩阵和原始随机矩阵的目标函数值，选择具有更好目标函数值的随机矩阵作为下一代的种群； [0046] S6：迭代操作，重复执行S2‑S5，生成新的随机矩阵并逐渐优化目标函数值，经一定迭代次数后或者达到平均值及方差终止条件时停止算法。 [0047] 整个差分进化算法的优化过程可以总结为上述步骤的迭代。在每一代中，通过变异、交叉、评估和选择等操作，不断更新种群中的随机矩阵，以期望在搜索空间中找到最优的解决方案。 [0048] 阴极型面优化评价为利用经差分进化后得到的阴极型面开展多物理场耦合仿真，并据仿真结果求解目标函数，选择具有最优目标函数值的阴极型面，作为优化后得到的阴极型面。 [0049] 接下来，结合图2的实例来说明本发明提供的一种航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法的具体步骤。 [0050] (1)将现有的叶盆、叶背阴极型面作为叶背、叶盆阴极初始型面1、2，获取叶背、叶盆阴极初始型面的曲线控制点3坐标值。 [0051] (2)生成n个m维的由随机数构成的矩阵，其中每个矩阵中的随机数即为阴极型面曲线控制点偏移量4，叶背、叶盆阴极初始型面的曲线控制点3坐标值与曲线控制点偏移量4共同构成随机的更新后的叶背、叶盆阴极型面5、6，每个矩阵都代表阴极型面的一个潜在解决方案，这些随机矩阵构成初始的种群。 [0052] (3)个体变异，对于每个随机矩阵，通过变异操作生成一个新的随机矩阵。 [0053] (4)交叉操作，将变异后的随机矩阵与初始随机矩阵进行交叉操作，生成新的随机矩阵。 [0054] (5)将生成的各随机矩阵与叶背、叶盆阴极初始型面的曲线控制点3坐标值组合，生成变异及交叉的叶背、叶盆阴极型面曲线控制点，利用曲线拟合命令将变异及交叉的叶背、叶盆阴极型面曲线控制点转化为样条曲线，并将样条曲线转存为dxf图形文件。 [0055] (6)在多场耦合仿真软件COMSOL中依次导入上述各新生成的叶背、叶盆阴极型面的样条曲线dxf图形文件，仿真求解叶片精密电解加工过程中电流密度的分布。 [0056] (7)计算每个新生成的叶背、叶盆阴极型面所对应的叶片型面7周围电流密度的平均值及方差。 [0057] (8)比较初始的叶背、叶盆阴极型面以及变异及交叉的叶背、叶盆阴极型面对应的平均值及方差，选择具有更好目标函数值的随机矩阵作为下一代的初始种群。 [0058] (9)迭代操作，重复执行(3)至(8)，生成新的随机矩阵并逐渐优化目标函数值，经一定迭代次数后或者达到平均值及方差终止条件时停止算法。 [0059] (10)根据算法最后输出的随机矩阵，选择具有最优目标函数值的阴极型面，作为优化后得到的阴极型面。 [0060] 在另一实施例中，本发明提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序使计算机执行如实施例一所述的航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法。 [0061] 在另一实施例中，本发明提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现如实施例一所述的航空发动机叶片精密电解加工阴极型面设计优化方法。 [0062] 在本申请所公开的实施例中，计算机存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合使用的程序。计算机存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。计算机存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。 [0063] 本领域普通技术人员可以意识到，结合本申请所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。 [0064] 以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。 |
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