基于特征分解及模板库的涡轮叶片分模方法研究

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1、学术论文RESEARCH基于特征分解及模板库的涡轮叶片分模方法研究半ApproachofPartingDesignofTurbineBladeBasedonFeatureDecompositionandPartingTemplateLibrary西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室郑军棋汪文虎史华杰蒋睿嵩【摘要】为实现复杂涡轮叶片外形模具分模自动化，提出了一种基于特征分解及模板库的涡轮叶片分模方法。该方法运用离散和集成的思想，采用自动特征识别和人机交互特征识别的方式提取型腔体模型分解特征，将涡轮叶片的核心包络块分解为简单特征体，然后针对每个简单特征体

2、，采用基于模板库的分模方法实现自动分模，从而有效地提高了涡轮叶片外形模具的设计效率，为涡轮叶片精铸模具设计自动化奠定了基础。关键词：涡轮叶片特征分解模板库自动分模【ABSTRACTJAnewapproachofpartingdesignofturbinebladebasedonfeaturedecompositionandpartingtemplatelibraryisputforward．Theexceedingobstaclesofturbinebladewithcomplicatedouterstructureisaddressed．First，automa

3、tedfeaturerecognitionandman-machinein-teractionfeaturerecognitionareadoptedtoextractdecom-positionfeaturesofcavity．Thecoreblockofturbinebladeisextractedtosimplefeatures．Second，foreachsimplefeature，thepartingdesignapproachisselectedautomati-callyfrompartingtemplatelibrary．Thisnewapproa

4、chenhancesthedesignefficiencyofturbineblademouldandsetsafoundationofautomateddesignofprecisecastingmouldofturbineblade．Keywords：TurbinebladeFeaturedecomposi—tionTemplatelibraryAutomaticparting涡轮叶片作为航空发动机的动力核心，由于其设计制造难度很大，被誉为“皇冠上的明珠”。涡轮叶片由大量的自由曲面组成，外形复杂，精度和质量要求高，多采用精密铸造辅以机械加T的方式得到；由此，精

5、铸模具成为叶片制造过程中最重要的工装，其中，模具设计过程中最重要的一个工作即为型腔分模。目前，分模多以手工为主，要求设计人员具备丰富设计经验，劳动量大、设计知识不能积累，自动化程度不高。目前，国内外对分模研究主要集中在计算几何领域：Ravi和Srinivasan提出了分型线和分型面的9个判断标·863计划项目(2006AA042144)、科技支撑计划(2006BAF04802)资助。96航空制造技术·2011年第19期准⋯，以在脱模方向上选择最佳的分型面；Weinstein和Manoochehui[2j在1997年提出了通过区分型腔体的凹凸区域来确定分型线的方法；

6、Tan等提出通过判断三角面片的可见性和不可见性131及切分型腔体的方法确定分型线[41；Nee等【51提出了通过对型腔体分组抽取最大边环的方法确定分模线；韩建文等【6】提出通过对型腔体的凹凸面集合采用平切的方法确定分型线；顾正朝等01提出通过自动特征识别和模具因子计算的方法确定型腔体的脱模方向。上述算法主要针对注塑模分型方法展开，且要求塑件有比较规则的形状特征，而本实验室研究的涡轮叶片形状复杂，简单的分模方法不再适用。为此，本研究提出一种基于特征分解及模板库的涡轮叶片分模方法，基于分模设计知识，将核心包络块分解为有利于后续分模的简单特征体，结合手工分模过程的丰富经

7、验，构建分模模板库，对简单特征进行独立分模，进而构建出完整型腔。本研究所提方法有效地利用了简单特征现有成熟的分模方法，简化了叶片分模过程，能有效提高分模效率，实现复杂涡轮叶片分模的自动化。1基于特征分解及模板库的涡轮叶片分模方法1．1核心包络块及生成相对于模具所压制出的型腔体，在确定了分模方向后的坐标系下，有一个能包裹其型腔体模型的最小长方体，即最小包络块，模具核心包络块即是在此最小长方体的基础上通过添加尺寸得到的，如图l所示。所有分模研究就是相对该核心包络块展开的。1．2核心包络块特征分解核心包络块的特征分解即通过提取型腔体模型各个部分的某些特征对核心包络块进行

8、切分，得到