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基于逆向工程的无人机叶轮再设计

发布时间:2017-10-31 22:33

  本文关键词:基于逆向工程的无人机叶轮再设计


  更多相关文章: 无人机叶轮 逆向重构 再设计 优化分析


【摘要】:无人机叶轮是航空发动机的主要零件之一,在工作中起着转换能量的作用。无人机叶轮的设计一直是研制的难点,在注重引进国外先进技术的同时,加强消化吸收和提高自行研制开发能力,是我国无人机叶轮设计面临的主要问题。运用逆向工程技术重构叶轮模型,并对叶轮模型进行改进,是实现产品设计的一种有效手段。由于无人机叶轮的工作环境十分恶劣,承受离心力和气动力的共同作用,随着压比和转速的不断提高,对叶轮强度方面的要求也越来越高,使得以结构优化为目的再设计变得更为重要。因此,本文利用逆向工程技术对无人机叶进行重建,并对叶轮模型进行静强度分析和优化,实现叶轮的再设计。论文的主要工作内容如下:1、开展了无人机叶轮逆向重构关键技术的研究。基于Geomagic Studio和Imageware软件,采用提取特征的方法重建叶轮模型,并对逆向重构技术进行深入研究,包括无人机叶轮数据采集、数据的预处理,叶片曲面重构、叶片的精度检测及光顺、重构叶轮模型的精度评价等技术。2、利用有限元分析软件ANSYS Workbench对逆向重构的叶轮模型进行静强度分析。根据无人机叶轮的结构的特点,简化叶轮模型。考虑无人机叶轮叶片厚度和圆角大小对强度的影响,分别建立了每种厚度和每种圆角组合的分析模型和有限元模型,并选择原始叶片厚进行试算、判断模型的准确性。通过对多个叶轮模型进行静强度分析,得到叶轮模型最大等效应力的变化趋势,最大变形出现的位置,为叶轮的结构优化提供数据。3、基于ANSYS Workbench对叶轮模型进行结构优化。利用Pro/E的参数化建模功能建立无人机叶轮的参数化模型。以叶片变形、最大等效应力及质量为优化目标,采用Workbench有限元分析软件进行优化,得到叶轮最优尺寸,实现无人机叶轮的再设计。
【关键词】:无人机叶轮 逆向重构 再设计 优化分析
【学位授予单位】:天津职业技术师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:V232
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-13
  • 1.1 课题的研究背景及意义9
  • 1.2 逆向工程技术的研究现状9-10
  • 1.2.1 国外研究现状9-10
  • 1.2.2 国内研究现状10
  • 1.3 叶轮优化设计的研究现状10-11
  • 1.4 课题的研究内容和技术路线11-13
  • 1.4.1 研究内容11-12
  • 1.4.2 技术路线12-13
  • 第2章 无人机叶轮逆向重构13-34
  • 2.1 叶轮数据采集13-18
  • 2.1.1 数据采集方法及要求13-15
  • 2.1.2 数据采集方法的选择15-17
  • 2.1.3 无人机叶轮数据采集17-18
  • 2.2 叶轮点云数据预处理18-26
  • 2.2.1 多视点云对齐19-20
  • 2.2.2 噪声点识别与去除20-22
  • 2.2.3 点云数据的滤波22-24
  • 2.2.4 点云数据精简24-26
  • 2.3 叶轮逆向重构及光顺26-32
  • 2.3.1 逆向工程中常用的曲线与曲面26-29
  • 2.3.2 轮毂面、轮盖面和下端面重构29-30
  • 2.3.3 叶轮叶片重构及光顺30-31
  • 2.3.4 叶轮叶片精度检测31
  • 2.3.5 重构叶轮模型31-32
  • 2.4 叶轮模型的精度评价32-33
  • 2.5 本章小结33-34
  • 第3章 无人机叶轮静强度分析34-45
  • 3.1 有限元分析方法及分析软件选择34-35
  • 3.1.1 有限元法34
  • 3.1.2 分析软件选择34-35
  • 3.2 叶轮静强度分析35-44
  • 3.2.1 建立叶轮分析模型35-37
  • 3.2.2 建立叶轮有限元模型37-38
  • 3.2.3 施加载荷及边界条件38-40
  • 3.2.4 计算结果及分析40-44
  • 3.3 本章小结44-45
  • 第4章 无人机叶轮优化再设计45-54
  • 4.1 优化设计方法45-47
  • 4.1.1 概述45
  • 4.1.2 优化设计类型45-46
  • 4.1.3 建立优化数学模型46
  • 4.1.4 ANSYS Workbench优化模块46-47
  • 4.2 叶轮结构优化47-53
  • 4.3 本章小结53-54
  • 第5章 结论54-56
  • 5.1 全文总结54
  • 5.2 展望54-56
  • 参考文献56-59
  • 致谢59-60
  • 申请硕士学位期间的研究成果及发表的学术论文60

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本文编号:1124094


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