ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРЫ ПОВЕРХНОСТИ ЛОПАТОК ГАЗОТУРБИННОГО ДВИГАТЕЛЯ С ПОМОЩЬЮ КВАЗИОПТИМАЛЬНОГО КОРРЕЛЯЦИОННОГО АЛГОРИТМА

В статье предложен новый подход к оценке структуры поверхности спинки и корыта лопаток газотурбинного двигателя. Оценка качества поверхности проводилась на оптико-электронном комплексе с применением квазиоптимального корреляционного алгоритма, что позволило разработать формулы по идентификации параметров шероховатости и параметров структуры поверхности. Показано совершенствование технологии обработки профиля пера лопаток газотурбинного двигателя через построение оптико-электронной информационно-измерительной системы контроля параметров автокорреляционной функции. Рассматриваемый метод измерения параметров структуры микрорельефа поверхностей лопаток газотурбинного двигателя связан с применением оптико-электронных средств и информационных технологий, анализа качества поверхностности, теории измерений и цифровой обработки изображений, теории корреляционного анализа, теории вероятностей и математической статистики. Применяемый метод основан на компьютерной обработке изображения микрорельефа исследуемой поверхности с помощью квазиоптимального корреляционного алгоритма, что позволяет оценивать параметры корреляционной функции в производственных условиях. Одним из основных показателей качества лопаток турбин является их надежность и долговечность. В связи с этим управление качеством поверхности лопаток состоит в раскрытии механизма формирования неровностей поверхности в зависимости от свойств обрабатываемого материала, вида обработки, параметров оборудования, инструмента, режимов обработки и других конструктивных и технологических факторов. Известно, что чем меньше шероховатость поверхности, тем выше усталостная прочность лопаток, так как многочисленными исследованиями установлено, что очаги разрушения деталей машин от усталости металла зарождаются во впадинах микронеровностей. В настоящее время широкое применение в машиностроении находят оптические средства для оценки качества поверхности. Однако эти средства, как правило, могут использоваться только в лабораторных условиях и для выборочного контроля.

структура микрорельефа поверхности, лопатка турбины, бинарное изображение, квазиоптимальный алгоритм, корреляционная функция, режимы виброконтактного полирования

1. Петрешин Д.И., Суслов А.Г., Федонин О.Н. Управление параметрами качества поверхностного слоя деталей машин в условиях неопределенности // Прогрессивные технологии и системы машиностроения. 2016. № 4 (55). С. 57-61.

2. Суслов А.Г., Петрешин Д.И. Автоматизированное обеспечение комплексного параметра качества поверхностного слоя СХ при механической обработке // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2011. № 2. С. 34-40.

3. Иванов А.Ю., Леонов Д.Б. Технологические методы обеспечения качества изделий // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. 2011. № 5 (75) С. 111-114.

4. Петрешин Д.И. Применение лазерного оптического датчика для измерения высотных параметров шероховатости поверхности деталей машин в самообучающейся адаптивной технологической системе // Контроль. Диагностика. 2009. № 11. С. 53-57.

5. Макеев А.В. Об оптических методах контроля шероховатости поверхности // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2016. Т. 5. № 1. С. 147-151.

6. Наумов А.И., Кичигин Е.К, Сафонов И.А., Мох А.М.А.Э. Бортовой комплекс высокоточной навигации с корреляционно-экстремальной навигационной системой и цифровой картой рельефа местности // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2013. Т. 9. № 6-1. С. 51-55.

7. Микрюков А.Н. Использование изменений графического поля в задачах корреляционно-экстремальной навигации // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2010. № 3. С. 65-69.

8. Плужников А.Д., Потапов Н.Н. Корреляционно-экстремальная обработка навигационной информации: Цифровые алгоритмы и аппаратная реализация // Датчики и системы. 2013. № 11(174). С. 22-27.

9. Белов Р.В., Огородников К.О. Реализация модифицированного алгоритма рекуррентно-поискового оценивания корреляционно-экстремальной навигационной системы по рельефу местности // Управление большими системами: сборник трудов. 2017. № 68. С. 162-176.

10. Пат. № 2413179, Российская Федерация, G01B 11/30 (2006/01), G01N 21/93 (2006/01). Способ контроля шероховатости поверхности изделия / А.Д. Абрамов, А.И. Никонов, Н.В. Носов; заявитель и патентообладатель Самарский государственный технический университет; заявл. 16.03.2009; опубл. 27.09.2010. Бюл. № 6. 11 с.

11. Абрамов А.Д., Никонов А.И. Анализ и корреляционный метод устранения погрешности оптико-электронного определения микрорельефных параметров. Вестник компьютерных и информационных технологий. 2016. № 1. С. 3-9. DOI: 10.14489/vkit.2016.01.pp.003-009

12. Вдовин В.А., Муравьев А.В., Певзнер А.А. Метод адаптивной бинаризации растрового изображения // Ярославский педагогический вестник. 2012. Т. III. № 4. С. 65-69.

13. Абрамов А.Д., Носов Н.В. Оценка параметров микрорельефа поверхностей деталей машин на основе квазиоптимальных корреляционных алгоритмов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2016. № 9. С. 19-25.

14. Носов Н.В., Китайкин В.Л. Повышение качества лопаток турбин из сплава ЖС6-9И. Техническая надежность конструкций. Куйбышев, 1986. С. 52-53.