期刊专题

10.3901/JME.2011.07.191

航空发动机叶片电解加工阴极数字化修正模型及其试验研究

引用
叶片是航空发动机的核心零部件,电解加工是加工叶片的重要方法,叶片电解加工工具阴极的精确设计与修正是提高叶片精度的关键技术.采用Levenberg-Marquardt(L-M)优化算法的误差反向传播网络(Back propagation,BP)技术,利用阴极线性修正法的工艺试验数据进行网络训练,建立基于优化BP算法的数字化阴极修正模型.结合自行研制的新型叶片电解加工机床,开展电解加工工艺试验,检验网络模型的正确性.通过三坐标测量机的检测,加工试件在阴极修正后精度有了明显提高,叶盆叶根和叶尖修正部位的精度均提高0.09 mm左右,修正效率提高,说明网络模型能精确计算出阴极型面修正量,网络模型的正确性得到验证.该修正模型能广泛应用于复杂型面电解加工的阴极修正,能起到缩短修正周期和提高叶片电解加工精度的作用.

叶片、电解加工、神经网络、阴极修正、试验研究

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TG662

国家高技术研究发展计划资助项目863计划,2009AA044206

2011-07-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

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机械工程学报

0577-6686

11-2187/TH

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2011,47(7)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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