Моделирование процесса формообразования лопаток газотурбинных двигателей с внутриоперационной корректировкой параметров резания

Лопатки газотурбинных двигателей имеют сложную форму профилированной части и низкую жесткость. При изготовлении лопатки возникают погрешности геометрии пера, превышающие допуски ее формы и размеров. Для минимизации этих погрешностей предложена технологическая цепочка механической обработки лопатки на станках с числовым программным управлением с использованием адаптивного управления, при котором происходит корректировка различных параметров резания и траектории режущего инструмента для получения требуемой геометрии детали. Использование межоперационного контроля позволяет вычислить корректирующее значение в зависимости от отклонений фактических параметров от номинальных. Создана идеальная математическая модель, которая послужит основой номинальной формы лопатки, а также скорректированная геометрическая модель лопатки для последующей операции. Для расчета корректирующих значений параметров предложено использовать зеркальный и секущий методы. Зеркальный метод состоит в добавлении погрешности, вызванной предыдущим процессом обработки, к текущей номинальной глубине резания. Секущий метод заключается в выражении номинальной глубины резания следующего процесса как суммы номинальной глубины резания предыдущего процесса и корректирующего значения. Использование этих методов позволяет учесть погрешности, возникающие на предыдущих операциях.

Литература

[1] Тихонов Н.Т. Теория лопаточных машин авиационных газотурбинных двигателей. Самара, СГАУ, 2001. 154 с.

[2] Лунев А.Н., Моисеева Л.Т., Юнусов Ф.С. Адаптивное формообразование лопаток шлифованием. Казань, Изд-во КГТУ, 2002. 135 с.

[3] Грановский Г.И., Грановский В.Г. Резание металлов. Москва, Высшая школа, 1985. 304 с.

[4] Таналин И.Ш. Прогрессивные технологии изготовления лопаток газотурбинных двигателей. Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева, 2020, т. 76, № 3, с. 50–55.

[5] Костенко Ю.Т., Любчик Л.М. Системы управления с динамическими моделями. Харьков, Основа, 1996. 212 с.

[6] Aguado S., Santolaria J., Samper D. et al. Improving a real milling machine accuracy through an indirect measurement of its geometric errors. J. Manuf. Syst., 2016, vol. 40, no. 1, pp. 26–36, doi: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2016.05.006

[7] Hu Q., Chen Y., Yang J. On-line contour error estimation and control for corner smoothed five-axis tool paths. Int. J. Mech. Sci., 2020, vol. 171, art. 105377, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmecsci.2019.105377

[8] Rao V.S., Rao P.V.M. Tool deflection compensation in peripheral milling of curved geometries. Int. J. Mach. Tools Manuf., 2006, vol. 46, no. 15, pp. 2036–2043, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2006.01.004

[9] Ratchev S., Liu S., Huang W., et al. An advanced FEA based force induced error compensation strategy in milling. Int. J. Mach. Tools Manuf., 2006, vol. 46, no. 5, pp. 542–551, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2005.06.003

[10] Wang M.H., Sun Y. Error prediction and compensation based on interference-free tool paths in blade milling. Int. J. Adv. Manuf. Technol., 2014, vol. 71, no. 5–8, pp. 1309–1318, doi: https://doi.org/10.1007/s00170-013-5535-3

[11] Fiorentino A., Feriti G.C., Giardini C., et al. Part precision improvement in incremental sheet forming of not axisymmetric parts using an artificial cognitive system. J. Manuf. Syst., 2015, vol. 35, pp. 215–222, doi: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2015.02.003

[12] Wu D., Wang H., Zhang K., et al. Research on adaptive CNC machining arithmetic and process for near-net-shaped jet engine blade. J. Intell. Manuf., 2020, vol. 31, no. 3, pp. 717–744, doi: https://doi.org/10.1007/s10845-019-01474-z

[13] Cho M.W., Kim G.H., Seo T.L., et al. Integrated machining error compensation method using OMM data and modified PNN algorithm. Int. J. Mach. Tools Manuf., 2006, vol. 46, no. 12-13, pp. 1417–1427, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2005.10.002

[14] Poniatowska M. Free-form surface machining error compensation applying 3D CAD machining pattern model. Comput. Aided Des., 2015, vol. 62, pp. 227–235, doi: https://doi.org/10.1016/j.cad.2014.12.003

[15] Haeussinger C., Brunner L., Martiner A., et al. On-machine measuring method for the reconstruction of additively manufactured near-net shaped parts. Procedia CIRP, 2020, vol. 92, pp. 175–180, doi: https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.05.186

[16] Huang N., Bi Q., Wang Y., et al. 5-axis adaptive flank milling of flexible thin-walled parts based on the on-machine measurement. Int. J. Mach. Tools Manuf., 2014, vol. 84, pp. 1–8, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2014.04.004

[17] Altintas Y., Tuysuz O., Habibi M., et al. Virtual compensation of deflection errors in ball end milling of flexible blades. CIRP Annals, 2018, vol. 67, no. 1, pp. 365–368, doi: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2018.03.001

[18] Dong Y., Zhang D., Bu K., et al. Geometric parameter-based optimization of the die profile for the investment casting of aerofoil-shaped turbine blades. Int. J. Adv. Manuf. Technol., 2011, vol. 57, no. 9-12, pp. 1245–1258, doi: https://doi.org/10.1007/s00170-011-3681-z

[19] Иноземцев А.А., Сандрацкий В.Л. Газотурбинные двигатели. Пермь, Авиадвигатель, 2006. 1204 с.

[20] Zhang Y., Chen Z.T., Ning T. Reverse modeling strategy of aero-engine blade based on design intent. Int. J. Adv. Manuf. Technol., 2015, vol. 81, no. 9, pp. 1781–1796, doi: https://doi.org/10.1007/s00170-015-7232-x

[21] Виноградов Л.В., Костюков А.В. Автоматизированное проектирование лопаток турбин с параболическими обводами. Известия МГТУ «МАМИ», 2013, т. 1, № 1, с. 41–47.

[22] Юнусов Ф.С. Формообразование сложнопрофильных поверхностей шлифованием. Москва, Машиностроение, 1987. 248 с.

[23] Ведмидь П.А., Сулинов А.В. Програмирование обработки в NX CAM. Москва, ДМК Пресс, 2014. 304 с.

[24] Ловыгин А.А., Теверовский Л.В. Современный станок с ЧПУ и CAD/CAM система. Москва, ДМК Пресс, 2017. 280 с.