航空发动机叶片数控加工工时估算方法研究

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1、数控加工数控加工NCMACHININGNCMACHININGY轴方向Y轴方向*航空发动机叶片数控加工工时估算方法研究40°测量工装ResearchonNumericalHuman-HourEstimationforAero-EngineBladeZ轴方向西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室熊伟孙根正陈冰李山AB[摘要]为了快速合理地估算航空发动机叶片数数学模型建立困难的弊端；而在已有文献中大量使用的Z轴方向控加工工时，在分析影响零件工时的主要因素（特征参BP网络模型，具有学习过程收敛速度慢、网络性能差、容[2-3]数）的基础上，提出了基于SLFM神经网络模型的计

2、算易陷入局部最小的局限性。工时定额的思路。以影响零件工时的特征参数作为网本文在分析影响零件工时的主要因素（特征参数）络输入、以匹配的相似零件集作为训练样本，采用C++的基础上，提出了基于SLFM神经网络模型的计算工时X轴方向X轴方向语言构建了定额计算网络模型。与BP网络对比试验定额的思路。以影响零件工时的特征参数作为网络输入、图3虚拟轴数控加工中心A/B摆角基准位置的校准图4虚拟轴数控加工中心极限摆角的校准表明，这种方法具有计算速度快，估算准确的优点。以匹配的相似零件集作为训练样本，采用C++语言构建Fig.3CalibrationofA/Bangularbenchmarkp

3、ositionofvirtualFig.4CalibrationofvirtualaxisNCmachiningcenterlimited关键词：工时估算神经网络特征参数航空了定额计算网络模型，同时对网络模型的输入数据采用axisNCmachiningcenterangular.发动机叶片归一化处理，最终确定了比较准确的工时定额数据，为工在正方体底座的上直角边。移动表1虚拟轴数控加工中心极限摆角的对比表µm[ABSTRACT]Inordertoestimatethenumerical时定额制定与管理的信息化提供了新的思路。X轴，观察千分表的读数。微调正human-hourof

4、aero-enginebladerapidlyandreasonably,-X+X-Y+Y方体大理石底座，使误差范围控制角度anapproachforestimatingman-hourusingaSLFMANN1SLFM网络测量前补偿后测量前补偿后测量前补偿后测量前补偿后在1µm以内。保证40°专用测量modelisproposedonthebasisofanalyzingthemainin-SLFM网络是一种新型的神经网络，它综合了BP网A40°/B0°00-3.2-0.82.11.200工具在X轴方向保持水平。再将fluencingfactorsofman-hour.B

5、yusingC++program，the络的可监督性和SOM网络算法简单的优点，在解决多变表针打在正方体底座的侧表面，沿A-40°/B0°001.30.54.72.000man-hourcalculationmodelisconstructedwithcharacter-量、非线性系统的映射问题中具有独特的优越性，具有学Y轴方向移动，对垂直方向进行校A0°/B40°00001.40.82.70.6isticparametersofdeterminantofman-hourastheinput习速度快、精度高、扩展能力较强的优点[4]。准，实现40°专用测量工具的装配。A0°/

6、B-40°00-1.9-1-4.2-1.500andmatchedsimilarpartsasthetrainset.Itisindicated1.1SLFM网络的拓扑结构将主轴头的A轴摆动40°，Bthatthemethodcalculatesfasterandestimatesmoreaccu-SLFM网络是一种二层前馈网络，其拓扑结构如图1轴0°，方向与测量表面垂直。将当前的X/Y轴坐标值拟轴数控加工中心为分析对象，对虚拟轴数控加工中心ratelybycomparisonwithBPneuralnetwork.所示，输入层有n个节点，对应于n维的输入模式向量X定位基准零

7、点。将表针打在测量表面上，旋转千分表进的摆角精度补偿技术进行了初步探索和研究。通过对Keywords:Human-hourestimationANNChar-（XK）=[x1，x2，...，xn]，输出层有p个节点，采用线性分度方行测量。使用手持单元微调X/Y轴，记录X/Y轴的调整sprintZ3型主轴头的研究，推导出虚拟轴数控加工中心acteristicparametersAero-engineblade式，分度值为Δ，每个节点都对应于模拟量(如工时)的数值，见图4。运动学原理；根据运动学原理对机床A