Разработка модели определения натягов по антивибрационным полкам лопаток

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Приводится расчёт изменения углов установки профиля лопаток рабочего колеса компрессора, характеризующего натяги по антивибрационным полкам, посредством разработки цифровой модели. Входными параметрами в модель являются геометрические отклонения пазов диска и лопаток комплекта. В основе расчёта лежит моделирование соединений посредством метода конечных элементов (КЭМ). Кроме того, для автоматизации моделирования используется параметрическая конструкторская модель лопатки, созданная в CAD модуле программы NX; программа автоматизации расчётов, созданная в среде MATLAB и алгоритм пересчёта деформаций в точках, получаемых в КЭМ, в величины углов. Исходные данные и результирующие значения параметров хранятся в электронных таблицах. Проведены экспериментальные исследования, включающие в себя измерения диска и лопаток рабочего колеса, их сборку и измерение натягов. Для фильтрации погрешностей измерений углов применён фильтр Гаусса. Выполнен расчёт натягов данного комплекта с использованием разработанной модели. Результаты показали, что предельная погрешность моделирования составляет 16% от величины экспериментальных данных, коэффициент корреляции между моделируемыми и экспериментальными данными составил 0,71.

Об авторах

Е. Ю. Печенина

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

Автор, ответственный за переписку.
Email: ek-ko@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-6142-8567

аспирант, ассистент кафедры технологий производства двигателей

Россия

Е. В. Кудашов

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

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

аспирант кафедры технологий производства двигателей

Россия

В. А. Печенин

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

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

кандидат технических наук, доцент кафедры технологий производства двигателей

Россия

Список литературы

  1. Иноземцев А.А., Нихамкин М.А., Сандрацкий В.Л. Основы конструирования авиационных двигателей и энергетических установок. Т. 2. М.: Машиностроение, 2008. 365 с.
  2. Непомилуев В.В., Дюпин И.В. Повышение качества сборки путём обеспечения статистической управляемости технологических процессов изготовления деталей // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2008. № 2. С. 3-7.
  3. Непомилуев В.В., Майорова Е.А. Оптимизация метода индивидуального подбора для многозвенных размерных цепей // Известия МГТУ «МАМИ». 2008. № 2 (6). С. 302-309.
  4. Осипович Д.А., Ярушин С.Г., Макеев А.Б. Исследование алгоритмов подбора лопаток при сборке сопловых аппаратов газотурбинного двигателя // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2018. № 7 (216). С. 313-319.
  5. Непомилуев В.В., Майорова Е.А. Исследование возможности повышения качества изготовления высокоточных изделий машиностроения путём учёта компенсирующей способности деталей при использовании метода индивидуального подбора // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2009. № 9. С. 11-14.
  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. Безъязычный В.Ф., Непомилуев В.В. Технология виртуальной сборки // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2011. № 6. С. 3-14.
  9. Shapiro L.G., Stockman G.C. Computer vision. New Jersey: Prentence Hall, 2001. 580 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».