张鑫
中国航发哈尔滨东安发动机有限公司 黑龙江省哈尔滨市150066
摘要：航天飞机的引擎是航天飞机的核心。它的性能和实际应用的可靠性在很大程度上决定了整个空间系统的稳定性。而作为发动机内部重要组成部分的叶片，也被提出了更高的要求。而航天机械也是通过对发动机叶片上的空气进行压缩，最终获得强大的驱动能力。在任何航空航天机器中都有数百个刀片部件。其中任何一台故障都将影响整机的性能和运行，并可能直接造成人员损坏的严重后果。因此，研究受损航空发动机叶片再制造与修复的方法与实现具有重要的现实意义。关键词：航空发动机；损伤叶片；失效分析；再制造；修复；
航空发动机叶片长期工作在高温、高压和高速的环境下，极易出现损伤。但是，损伤叶片的再制造修复技术一直被国外垄断，国内航空公司不得不花费大量的资金和时间将受损叶片送往国外维修。针对此问题，提出一种航空发动机损伤叶片再制造修复方法。
一、典型失效特征分析和可修复性评估
航空机械的叶片时常工作在实高压气流、高温燃气、高频振动等恶劣条件之下，这样就会导致压气机的叶片尖端部位时常会出现磨损，或是导致整个叶片发生断裂。而长时间工作在高温高压的环境之下，也是叶片技术极易出现裂痕的主要原因。机械损伤叶片的可修复性检测流程大致可以总结为以下几个环节：第一个环节是需要确定损伤叶片的种类，这一部分通过眼睛观察就可以得出结论，并且还可以得出损伤叶片的损伤类型，这样就可以分析出叶片的失效特征。第二个环节需要查看修理手册当中的可修复容差数值，将其与实际的测量数据进行比较，查证叶片是否仍然具有修复价值。第三个环节，确定了叶片是否具有修复价值之后，对可修复的叶片进行手工记录，记录其损伤的位置，以便与非损伤位置进行区分。如果在一个叶片当中存在多种类型的损伤，则应该对其依次进行记录。
二、航空发动机叶片再制造的基本修复流程
叶片的“重生”制造流程我们大致可以将其列举为四个环：第一、修复前的检测；第二、叶片修复的数字化模型建立；第三、叶片的集成以及再制造环；第四、修复后的质量检测。其中修复前的检测部分，将会对发动机的叶片具体损伤情况与损伤的厉害程度进行检测与了解，并根据发动机维修手册当中的相关规定，对损伤叶片的可修复程度进行系统性的评估。叶片修复的数字化模型建立环节可以说是整个叶片修读系统的核心所在。在这一环节当中，首先将会对损伤叶片的点云数据进行初步获取；接着将会对获取的点云数据进行进一步的预处理，而在预处理的基础之上，我们又会建立一个叶片截面曲线簇；然后会通过相关的计算机技术模拟出叶片经过修复之后的模型；最后利用修复加工技术，对损伤的叶片进行修复处理与打磨，这样变可以得到修复叶片。在修复后的质量检测环节当中，将会测定叶片在被修复之后的几何尺寸，并且将得到的数据与维修手册当中的规定数据进行对比，得出加工误差数据。
三、点云数据获取和预处理
1.点云数据的获取。一般来说，三维点云数据的获取方法有２种：接触式测量和非接触式测量。接触式方法利用三坐标测量机进行检测，虽然精度较高，但检测具有复杂曲面物体的效率很低，尤其在不规则区域的边缘很难精确测量，并不适用于受损叶片点云数据的获取；非接触式方法采用激光扫描仪，可快速获取被测物体的完整点云数据，不受被测物形状和结构的限制。因此，在本文中采用非接触式方法获取损伤叶片的点云数据。
2.点云数据的对齐。在测量过程中，被测叶片一般是手工放置在被测区域，其初始位置和方向是随机的，叶片点云的测量模型往往偏离于坐标系，如图５所示。如果直接选取平面ＡＰ１（平行于Ｘ－Ｙ平面）作为叶片特征截面，将导致后续建模结果产生很大误差。因此，应首先进行点云数据对齐，以保证叶片特征截面（例如平面ＡＰ２）与Ｘ－Ｙ平面平行。在进行点云对齐之前，应首先确定叶片点云测量模型与坐标系的初始关系，分别沿Ｘ轴和Ｙ轴方向观察叶片点云的位置和姿态，初步判断叶片点云是否偏离于坐标系，然后利用点云对齐算法旋转叶片点云。点云对齐算法设计：在点云数据的非损伤区域，取一个平行于Ｘ－Ｙ方向的截面，若截面内点云最远两点的弦长最短或截面面积最小，则说明叶片点云相对于Ｘ轴或Ｙ轴是对齐的。
从减小计算量角度考虑，此处采用弦长最短法。为避免局部最优问题影响对齐质量，在计算截面内点云最远两点的弦长时，首先把截面投影到Ｘ－Ｙ平面，将所选取两点限制在特定区域。具体过程：
步骤１在叶片上非损伤区域，选取一个Ｘ－Ｙ方向截面。
步骤２计算截面内点云最远两点的弦长。
步骤３计算叶片模型的三维几何中心点，以此点为旋转中心点，过旋转中心点且以平行于Ｘ轴的直线为旋转轴。
步骤４正负旋转一个角度（一般取０．５°）。
步骤５再次进行步骤２，在原选取截面内，当满足点云最远两点的弦长最短时，即说明点云数据相对Ｘ轴转正对齐。
步骤６同理，以平行于Ｙ轴的直线为旋转轴，进行点云数据对Ｙ轴转正对齐。
３．点云数据的去噪精简。一方面，尽管现有的三维扫描测量设备已经具有了较高精度，但是在获取点云数据的过程中，无法避免人为操作或环境因素（如场地、光源、叶片表面积碳等）的影响，所获取的点云数据含有大量超差噪声点和背景干扰点。基于曲率特征对点云不同区域采用不同的滤波方法，具体过程：
步骤１计算采样点邻域内的平均高斯曲率值，将三维点云分成不同区域。
步骤２对于点云模型局部邻域较为平滑、曲率较小的部分，如叶片压力面和吸力面，采用标准高斯滤波算法。
步骤３对于点云模型局部邻域特征显著、曲率变化较大的部分，如叶片前缘和后缘，采用自适应双边滤波算法。另一方面，三维测量可以快速获取数以万计的点云数据，如果直接利用这些点云数据进行建模，不但会极大地降低点云处理效率，同时也会影响建模的精度。因此，采用曲面特征保持的点云精简方法。此外，可依据叶片形状特点进行精简。叶片根部的榫头部分作为叶片的安装部分，对叶片的型面重建无影响。因此，考虑以叶片的安装凸台为分界平面，去除凸台下部点云。
四、叶片特征截面边界曲线的提取
1.点云数据的小波变换。对于叶片点云数据来说，真实反映叶片信息的特征点属于低频信息，而噪声点和次要特征点属于高频信息。基于此，考虑采用小波变换处理叶片点云数据。然而，小波变换是针对离散信号（点云）的二维变换，为将小波变换引入三维叶片点云数据处理过程中，需要对点云数据进行降维处理。
首先将三维空间点云降为二维平面点集，即沿叶片的结构特征方向对点云数据进行切片，将切片区域内的点云投影到参考平面上，得到反映叶片特征截面的平面点集。然后进行小波变换，获取小波系数峰值，并根据小波系数峰值自适应地选取需要保留的点。
2.点云数据的自动识别。从叶片设计的角度来说，叶片特征截面包括叶片前缘（ＬＥ）、后缘（ＴＥ）、吸力面（ＳＳ）、压力面（ＰＳ）四部分。采用叶片截面点云自动识别算法，来获取以上四部分的点云。
总之，考虑到叶片长期工作在高温、高压环境所导致形状和尺寸的变化，其设计模型已不能作为叶片修复后的目标模型。提出一种基于损伤叶片模型建立叶片修复后目标模型的方法。基于课题组的实验平台，对损伤叶片进行再制造修复，并对修复后叶片的精度进行检测和误差分析。结果表明，其几何精度能够满足发动机维修手册的要求，证明提出方法的可行性未来的研究工作应从以下两方面开展：首先，对激光熔覆和铣削工艺开展进一步的研究，以提升叶片修复精度；其次，对叶片修复后的材料特性和气动性能方面也应进行深入研究。
参考文献：
［１］段军．航空发动机叶片柔性抛光技术．201８．
［２］赵庆．关于航空发动机损伤叶片再制造修复方法与实现.2019.