Development of a model for determination of preloads on blade shrouds

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents a digital model for calculating the change in the angles of incidence of compressor rotor wheel blades that characterize tightness. The input parameters for the model are the geometric deviations of the disc slots and blades of the set. The calculation is based on the modeling of joints using the finite element method. To automate the modeling, a parametric design model of the blade created in the CAD module of the NX program is used; a calculation automation program created in the MATLAB environment and an algorithm for converting deformations at points obtained in finite element method into angles. The initial data and the resulting parameter values are stored in spreadsheets. Experimental studies have been carried out, including measurements of the disk and blades of the impeller, their assembly and measurement of interference. A Gaussian filter was applied to process the results of angle measurements. The tightness of the set under consideration was calculated using the developed model. The results showed that the limiting simulation error amounts to 16% of the value of experimental data; the index of correlation between the simulated and experimental data was 0.71.

About the authors

E. Yu. Pechenina

Samara National Research University

Author for correspondence.
Email: ek-ko@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-6142-8567

Postgraduate Student, Assistant of the Department of Engine Production Technology

Russian Federation

E. V. Kudashov

Samara National Research University

Email: kev-fantom@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1966-5833

Postgraduate Student of the Department of Engine Production Technology

Russian Federation

V. A. Pechenin

Samara National Research University

Email: vadim.pechenin2011@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4961-7338

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Engine Production Technology

Russian Federation

References

  1. Inozemtsev A.A., Nikhamkin M.A., Sandratskiy V.L. Osnovy konstruirovaniya aviatsionnykh dvigateley i energeticheskikh ustanovok. Т. 2 [Fundamentals of designing aircraft engines and power plants. V. 2]. Moscow: Mashinostroenie Publ., 2008. 365 p.
  2. Nepomiluev V.V., Dyupin I.V. Assembly quality increasing by means of statistical control assurance of parts manuffacturing technological process. Assembling in Mechanical Engineering and Instrument-Making. 2008. No. 2. P. 3-7. (In Russ.)
  3. Nepomiluyev V., Mayorova E. Optimization of individual selection for multiselection dimensional chains. Izvestiya MGTU «MAMI». 2008. No. 2 (6). P. 302-309. (In Russ.)
  4. Osipovich D.A., Yarushin S.G., Makeev A.B. Research of blades selection algorithms for assembling of gas turbine engine nozzle diaphragm. Assembling in Mechanical Engineering and Instrument-Making. 2018. No. 7 (216). P. 313-319. (In Russ.)
  5. Nepomiluyev V.V., Mayorova E.A. Study of the possibility for quality increasing in high precision details in industry by considering of details using the method of individual choice. Assembling in Mechanical Engineering and Instrument-Making. 2009. No. 9. P. 11-14. (In Russ.)
  6. Pahk H.J., Ahn W.J. Precision inspection system for aircraft parts having very thin features based on CAD/CAI integration. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 1996. V. 12, Iss. 6. P. 442-449. doi: 10.1007/bf01186933
  7. Schneider M., Friebe H., Galanulis K. Validation and optimization of numerical simulations by optical measurements of tools and parts. Proceedings of the International Conference of International Deep Drawing Research Group, IDDRG 2008 (June, 16-18, 2008, Olofström, Sweden). 2008. P. 327-332.
  8. Bezyazichniy V.F., Nepomiluev V.V. Technology of virtual assembling. Assembling in Mechanical Engineering and InstrumentMaking. 2011. No. 6. P. 3-14. (In Russ.)
  9. Shapiro L.G., Stockman G.C. Computer vision. New Jersey: Prentence Hall, 2001. 580 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».