STUDY OF GAS TURBINE ENGINE BLADE SURFACE STRUCTURE USING QUASIOPTIMAL CORRELATION ALGORITHM

The article proposes a new approach to the assessment of the surface structure of the blade back and pressure side of a gas turbine engine. The surface quality was estimated on an optical-electronic complex using a quasioptimal correlation algorithm. This allowed to develop the formulas for surface roughness and surface structure parameter identification. The processing technology of the blade feather profile of the gas turbine engine was improved through the construction of an electrooptical information and measuring system to control autocorrelation function parameters. The considered method of measuring parameters of the gas turbine engine blade surface microrelief structure is associated with the use of optoelectronic means and information technologies, analysis of surface quality, theory of measurement and digital image processing, theory of correlation analysis, probability theory and mathematical statistics. The applied method is based on computer processing of the image of the studied surface microrelief with the help of a quasioptimal correlation algorithm that allows to estimate the correlation function parameters in production conditions. One of the main quality indicators of turbine blades is their reliability and durability. Therefore, the quality management of blade surface involves the description of the mechanism of surface roughness formation depending on the properties of the processed material, type of machining, parameters of equipment, tools, processing modes and other design and technological factors. It is known that the lower the surface roughness, the higher the fatigue strength of blades, as it is proved by numerous studies that machine part destruction centers caused by metal fatigue arise in the cavities of micro-irregularities. Today, optical means are widely used in mechanical engineering for surface quality assessment. Unfortunately, these devices can only be used in laboratory conditions and for sample inspection.

surface microrelief structure, turbine blade, binary image, quasioptimal algorithm, correlation function, modes of vibrocontact polishing

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.