基于激光在机测量的复杂舱体结构适应性加工研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51805258
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    赵正彩
  • 依托单位：
    南京航空航天大学
  • 学科分类：
    E0509.加工制造
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Cabin structure has a wide application in the aerospace area, which is characterized as large, thin-walled, curved and partly-covered. The complex cabin structure is usually manufactured by the combination of casting/welding and CNC machining processes. By experiencing multiple thermal cycles in the heating process, cabin structure always has a poor shape compliance and an uneven distribution of the allowance, which results in a low machining efficiency and a high reject rate. This project brings up the research work on adaptive machining of complex cabin structure based on on-machine measurement by laser (OMML). Two fundamental problems are aimed to be solved which are the adaptive reconstruction of the CAD model based on the tolerance range and the error characterization of OMML affected by multi-factors. A template-based quick NC programming is performed by employing a hybrid deformation method, which can enhance the efficiency and reduce the reject rate in the adaptive machining of complex cabin structure. The main researches included in this project are as follow: 1) precision control of OMML; 2) CAD model matching based on constrained registration and non-rigid deformation; (3) validation of adaptive machining complex cabin structure. The deliveries from this project will provide the theory and the method of machining complex cabin structure precisely and efficiently, which has an important meaning.
舱体结构在航空航天领域武器装备中应用广泛，具有尺寸大、薄壁、曲面、局部遮蔽的特点，属于典型的复杂结构，当前采用“铸造/焊接+数控切削”组合工艺加工而成。由于在热工艺过程中经受多重热循环，复杂舱体结构存在形状一致性差、加工余量分布不均匀等问题，导致数控切削加工效率低、废品率高。本项目提出基于激光在机测量的复杂舱体结构适应性加工研究，在解决基于加工公差带的零件CAD模型适应性重建与多因素作用激光在机测量误差表征两个关键问题的基础上，通过模板刀位点混合变形快速数控编程，由此实现个性化复杂舱体结构适应性加工以提高加工效率、降低废品率。研究内容包括复杂舱体结构激光在机测量精度控制、基于约束配准和非刚性变形的CAD模型匹配、个性化复杂舱体结构适应性加工与验证。项目成果可为复杂舱体结构高效高精加工提供理论和方法，具有重要意义。

结项摘要

随着我国航空航天事业的不断发展，为满足多功能、轻量化、高稳定性的载荷功能需求，新型研制的空间飞行器舱体逐步采用“金属骨架+蜂窝夹层+蒙皮”的结构形式。舱体骨架结构材料在热成形过程中经历多重热循环，提供给数控加工的毛坯呈现出个性化、形状位置均未知、加工余量分布不均匀的状态，导致数控加工存在废品率高和加工效率低的问题。.本项目立足于航空航天结构件适应性加工需求，针对复杂舱体结构毛坯形状一致性差、加工余量分布不均导致数控切削加工效率低、废品率高的问题，通过激光在机测量精度控制、加工余量适应性分配的研究，建立了多因素作用下激光在机测量误差表征模型，提出了基于加工公差带的零件CAD模型适应性匹配方法和快速数控编程策略，并进行了加工验证与效果评价，为实现航空航天复杂结构的适应性加工提供方法。.主要工作包括：.（1）建立了基于金属反射特性、传感器位姿标定、机床位置精度的误差模型，分析了基于环境因素的测量误差规律，提出了激光在机测量误差补偿方法和精度控制策略，验证了台阶高度、孔/槽以及自由曲面等特征的测量精度效果，实现了复杂舱体结构特征的高精度测量目标。.（2）研究了基于PCA的快速粗略配准算法和基于单位四元数的ICP精确配准算法，给出了先粗略配准后精确配准的配准方法，提高了配准的效率和精度，为后续约束配准提供了良好的位置姿态。.（3）分析了余量分布情况，并针对余量的分布情况研究了余量和壁厚双重约束下的配准方法，分析了薄壁舱体毛坯的三种状态，并提出了对应的余量配准解决方法。.（4）建立了轮廓度与壁厚双重约束下的数学模型，针对余量不足问题提出了目标曲面重建和余量优化分配方法；以复杂舱体结构试验件为对象，开展了进气道曲面适应性铣削加工实验，分析了测量与加工精度，验证了集成系统的可靠性以及适应性加工技术的可行性。

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（7）
Evaluation and compensation of laser-based on-machine measurement for inclined and curved profiles
基于激光的倾斜和弯曲型材在机测量的评估和补偿
  • DOI：
    10.1016/j.measurement.2019.107236
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Measurement
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Dawei Ding;Zhengcai Zhao;Xinquan Zhang;Yucan Fu;Jiuhua Xu
  • 通讯作者：
    Jiuhua Xu
Calibration and capability assessment of on-machine measurement by integrating a laser displacement sensor
通过集成激光位移传感器进行在机测量的校准和能力评估
  • DOI：
    10.1007/s00170-021-06676-5
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Dawei Ding;Zhengcai Zhao;Yucan Fu;Yao Li
  • 通讯作者：
    Yao Li
Machining stability enhancement in multi-axis milling of titanium hollow blade by introducing multiple damping and rigid supporters
通过引入多个阻尼和刚性支撑件增强钛空心叶片多轴铣削加工稳定性
  • DOI：
    10.1016/j.jmapro.2021.01.016
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Journal of Manufacturing Processes
  • 影响因子：
    6.2
  • 作者：
    Junming Hou;Zhengcai Zhao;Yucan Fu;Ning Qian
  • 通讯作者：
    Ning Qian
A framework for accuracy enhancement in milling thin-walled narrow-vane turbine impeller of NiAl-based superalloy
NiAl基高温合金薄壁窄叶片涡轮叶轮铣削精度提高框架
  • DOI：
    10.1007/s00170-020-05554-w
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhengcai Zhao;Yang Wang;Ning Qian;Yucan Fu;Honghua Su
  • 通讯作者：
    Honghua Su
Error Modeling and Path Planning for Freeform Surfaces by Laser Triangulation On-machine Measurement
通过激光三角测量机上测量对自由曲面进行误差建模和路径规划
  • DOI：
    10.1109/tim.2021.3063751
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Dawei Ding;Zhengcai Zhao;Rui Huang;Chenwei Dai;Xinquan Zhang;Taorui Xu;Yucan Fu
  • 通讯作者：
    Yucan Fu

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其他文献

基于有限差分模型的磨削弧区流场动压力数值分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    金刚石与磨料磨具工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    茅暑杰;徐九华;赵正彩;傅玉灿
  • 通讯作者：
    傅玉灿
钛合金宽弦空心风扇叶片数控切削加工关键技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    南京航空航天大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐九华;赵正彩;傅玉灿;李志强;邵杰;韩晓宁;袁士平
  • 通讯作者：
    袁士平
钛合金宽弦空心风扇叶片榫齿成型铣削研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    工具技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵正彩;傅玉灿;徐九华;平波;李志强;韩秀全;邵杰;韩晓宁;刘敏
  • 通讯作者：
    刘敏
钛合金风扇叶片磨抛加工性能试验研究
  • DOI：
    10.16080/j.issn1671-833x.2017.17.084
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    航空制造技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘轩;赵正彩;傅玉灿;徐九华;李志强
  • 通讯作者：
    李志强

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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