面向径流叶轮集成化设计和制造的型线族提取及参数化建模方法

Complicated high-precision Radial-Inflow Turbomachinery (RIT) is the key part of aviation engine. Its poor relevance of the geometric modeling system and aerodynamic optimization system caused by traditional series connection design method leads to low degree of integration and automation. Aiming at the multidisciplinary design optimization of RIT, this subject explores key technology of parameter transmission between different discipline platforms, presents an integrated acquisition method in terms of surface and profile of blade to obtain geometrical information of RIT, puts forward the extraction method of Meridional Section (MS) of RIT ruled blade and straight generatrix vectors (SGV) based on line geometry theory, constructs multi-objective optimization mathematical model of the registration of boundary data points and solves it by annealing algorithm, discusses the uniform partition method of straight generatrix vectors registered before and density detection algorithm, studies the fitting method of stream-lines of blade surface which could control the degree of smoothness and approximation, establishes the parametric modeling system of radial-inflow turbomachinery using SSL and Meridional Section as parameters, performs the automatic extraction of SSL for arbitrary RIT prototype and automatic parametric modeling. As public parameters, SSL and MS can be transmitted between different platforms such as geometric modeling, manufacturing and aerodynamic optimization. All above have a great significance in integration of design and manufacturing for RIT.

复杂高精度径流式叶轮（RIT）是航空发动机的关重件，其传统的“串联式”设计方法使几何造型系统和气动优化系统的关联性差，导致集成化和自动化程度低。本课题以RIT的多学科耦合优化设计为目标，探索多学科平台之间参数传递和数据共享的关键技术，结合计算几何、微分几何和逆向工程相关理论，研究面向型面和特征的联合采集方法以获取RIT几何信息；基于线几何理论，提出RIT直纹叶片子午流道几何（MS）及直母线矢量的提取方法；构建边界数据点配准的多目标优化数学模型并借助退火算法求解；探讨配准后直母线矢量的等分方法及密度检测算法；研究可控制光顺和逼近程度的叶片型面流线族（SSL）拟合方法。建立起以SSL和MS为参数的径流式叶轮参数化建模系统，实现对任意RIT样件的SSL自动提取及叶轮的自动参数化建模。同时，SSL和MS可作为公共参数在造型、加工、气动等系统之间进行数据交换，对RIT的集成化设计和制造具有重要意义。

复杂高精度径流式叶轮（RIT）是航空发动机的关重件，尽管RIT的几何造型和气动优化技术已取得长足的进步，但受到多学科复杂性的限制，相邻设计环节成为独立的信息孤岛，设计数据利用率低下，自动化程度较低，需要研究多学科耦合设计方法来支持RIT设计流程的智能化。本项目探索了CAD、CAM、CFD多学科平台之间参数传递和数据共享的关键技术。提出了面向型面和特征的RIT联合数据采集方法，解决了高效率与高精度兼顾的数据采集难题，RIT点云数据采集精度可达0.03mm，采集效率较传统接触式采集方法提升5倍以上，与非接触式采集的效率基本持平。采样点间距最低可达0.06mm，优于传统的接触式测量的采样密度；建立了基于反投影算法的直母线矢量提取的数学模型，实现了RIT直母线矢量的快速识别，并基于噪声识别算法剔除了直母线矢量的噪声点；基于旋转投影法建立了轮缘型线、轮毂型线、回转轴线等子午流道几何特征提取的数学模型，识别效率和精度较传统方法有显著提升；提出了叶片边界数据点的非刚性配准和叶片型面流线族生成方法，用相似度作为匹配程度的反馈权显著提升了配准算法的收敛速度。采用“插值+逼近”的二次拟合方法构造了RIT叶片的型面流线族，通过调整逼近曲线的总弧长、总曲率和逼近程度权值实现对逼近曲线形状的控制；以RIT的直纹母线矢量、子午流道几何特征及叶片型面流线族作为参数，基于本项目提出的相关算法构建了RIT的参数化几何模型，并开发了相应的参数化建模平台RITform，通过试验验证了相关算法的效率、精度和对RIT的适用性及可行性，实现了对任意RIT样件的参数自动提取及叶轮的自动参数化建模；以本项目提出的RIT参数为纽带，考虑RIT的制造性能和气动性能，通过RIT的综合优化验证了RIT参数在CAD、CFD和CAM系统间传递的有效性，为后续的RIT多学科耦合优化及RIT的数字孪生模型建立奠定了基础。项目执行期内，发表SCI论文16篇，EI论文2篇，国际会议论文2篇，授权发明专利4项，专利转化28万元，达到了项目预期研究目标。