摘要：长三角G60激光联盟陈长军导读：自动维修流程和自适应加工策略是当今航空发动机和工业燃气轮机维护、修理和大修（MRO）行业的一项重要任务（图 1）。目前，每当考虑用整体叶盘（blisks）替换叶片级时，整体叶盘的维修就成为一个核心问题；这一举措的可行性取决于现有

长三角G60激光联盟陈长军导读：自动维修流程和自适应加工策略是当今航空发动机和工业燃气轮机维护、修理和大修（MRO）行业的一项重要任务（图 1）。目前，每当考虑用整体叶盘（blisks）替换叶片级时，整体叶盘的维修就成为一个核心问题；这一举措的可行性取决于现有的自动维修能力。标准维修也受到这些创新方法的影响。如今，发动机部件的大多数 MRO 流程都是手工完成的。然而，在许多情况下，从成本和可靠性的角度来看，手工操作并不令人满意。

MRO 步骤中特别耗时且要求高精度的是检测、焊接、铣削和抛光。自适应加工方法可以补偿部件之间的差异以及不准确的装夹位置，并将实际部件的公差控制在最小范围内。利用过程中测量技术、数学最佳拟合策略和自适应方法，数控路径会自动根据实际部件几何形状进行几何适配。凭借目前的先进技术，有可能实现目前手工执行的 MRO 工作步骤的自动化，在提高质量和精度的同时降低成本并缩短生产周期。

部件维修自动化的另一个重要方面是数据管理，它应构成自动大修系统的核心。作为创新数据管理解决方案的一部分，单个维修过程模块被集成起来，构建一个用于航空发动机部件的自动维修单元。此外，还可以建立 “虚拟” MRO 车间。数据管理系统为每个单独的部件生成一个数据集，并处理部件的物流以及相关的数据集。因此，不同的 MRO 流程可以在不同的设施中进行，而不会损失信息、效率或质量。此外，所述方法有助于高效的生命周期监测。

航空发动机部件的维护、修理和大修由一系列不同的流程组成。目前，供应行业正在提供改进的加工设备，以实现各个流程步骤的自动化。本文描述了自适应数控技术和数据管理系统如何实现单个维修流程的自动化，同时优化整个 MRO 链条的效率。遗憾的是，由于我们所开展的项目（包括民用和军事领域）都受保密协议的约束，无法详细描述技术解决方案。

图 1：典型的需维修和大修的磨损涡轮机部件

修复叶尖和边缘是压气机和涡轮叶片的标准维修项目。对于这类部件和维修，可靠的数控设备和自适应应用软件可用于数控激光熔覆，以及用于清洗、重新仿形和抛光的数控加工（见图 2）。任何三维形状的叶片都可以进行加工。标称几何形状（主几何形状）通过使用加工设备的常规触发式测头对新叶片或翻新叶片进行自动逆向工程获得。同一设备还可用于各种其他维修，例如带冠叶片的翻新（如刀刃密封、联锁面）、喷嘴导向叶片（如翼型、平台）、整体叶盘的叶尖维修等。

图 2：多个夹具中的四个单涡轮叶片

自适应应用软件包加上标准的五轴加工设备构成了自给自足的、面向车间的维修站，用于自动修复单个叶片，最终得到成品叶片。这些软件解决方案允许用户 “编程” 新型叶片或自行修改加工策略。这种自给自足加快了响应时间并降低了成本。此外，采用自适应方法时，可省去昂贵的校准夹具。

更复杂部件（如整体叶盘（见图 3）和叶轮）的维修自动化需要更多的努力。这些发动机部件需要复杂的五轴数控加工工艺。因此，标称几何形状的 CAD 数据（通过逆向工程或来自原始设备制造商）和参照标称几何形状由 CAM 生成的数控程序，构成了自适应加工过程的额外输入（另见图 5）。

图 3：整体叶盘（叶片与盘体集成）

必须考虑叶尖、边缘、拐角和翼型上遇到的不同类型的损坏。特别是主要用于军用发动机的前端整体叶盘，可能会受到严重损坏。然而，对于叶轮和高压压气机整体叶盘，通常修复磨损区域就足够了。这导致了不同的维修方式：叶尖、边缘、拐角和翼型部分的焊接；补丁（拐角、边缘、叶尖区域）；以及使用线性摩擦焊接更换整个叶片（例如用于军用飞机发动机）。

下面，我们将描述自动维修流程的能力（另见图 4）：

无需一次性实现所有流程的自动化。然而，安装数据处理系统可以通过促进整个 MRO 链条中的数据流和工厂自动化来提高效率。

检测的目的是评估工件的一般可修复性，并识别和定位损坏部位。必须特别注意检测流程的自动化以及检测流程与数据管理系统的集成。

如今，各种测量方法被用于自适应加工、扫描和逆向工程。触发式测头精度高，可轻松集成到数控驱动的机床中，但测量过程相对较慢。连续测量测头适用于需要更短扫描时间和高精度的车间环境。如果要扫描敏感材料，激光光斑传感器可能是一种选择。使用线扫描仪和距离图像系统，可以在短时间内获取几何形状。然而，光学系统对表面光洁度敏感；此外，光学扫描数据通常不如触觉测头的数据准确（见表 1）。

表 1：3D 扫描方法在适应性修复中的适用性

除上述内容外，将检测流程集成到数据管理系统中对于自动维修工艺流程的有效性和成本效益至关重要（见图 5 和图 6）。如果尺寸检测流程设计合理并集成到数据管理系统中，检测测量数据可用于后续的维修流程。因此，在焊接准备流程或激光焊接流程中无需进行过程中测量。在这种情况下，待焊接的部件只需根据参考标记进行对齐；为此可采用广泛使用的方法。

图 5：自适应焊接与加工的数据集及数据流程

图 6：完整的数据管理系统结构

由于对精度、表面质量和形状有严格要求，重新仿形过程在任何情况下都必须伴随过程中测量，以便为最佳拟合和自适应算法提供关于实际几何形状的精确可靠的几何数据。目前，所有数控机床制造商都提供触发式测头作为可选设备，它是唯一满足精度、可靠性和经济性所有要求的测量系统。为了补偿相对较慢的测量过程（每个测量点约 1 - 3 秒），必须尽量减少测量点的数量。例如，测量整体叶盘叶片叶尖总共需要 10 - 30 个测量点；确切数量取决于叶片宽度、形状和变形情况。因此，必须修改自适应算法以适应相对稀疏的测量数据分布。

焊接准备流程为后续的焊接过程准备损坏区域。仅使用有限数量的几何形状明确的平滑过渡区域是有利的。例如，前缘修复的清洗区域长度符合 X 毫米的步距，深度符合 Y 毫米的步距（另见图 4）。通过对清洗区域尺寸的这种逐步参数化，后续的维修流程可以更轻松地实现自动化，并且可以保持更简单。

图 4：单叶片和盘式叶片焊接修复的典型修复流程链

主要使用的焊接准备技术有：铣削、磨削和激光切割。焊接准备是维修工艺流程中最简单的过程，并且有成熟的加工技术可用。数控路径的几何适配过程仅限于最佳拟合，可以利用进货检测的测量数据。

越来越多的数控驱动激光焊接设备正在取代手工焊接操作，用于磨损的航空发动机部件的维修和大修。这一趋势日益增长的背景是，激光焊接技术能够实现更经济、更精确的焊接和熔覆，且质量更高。在一些现有方法无法应用的情况下，现在可以使用激光焊接技术对敏感叶片进行大修。此外，近净形激光焊接可以将最终重新仿形和精加工所需的工作量降至最低。

整体叶盘、叶轮和其他航空发动机部件的磨损叶片的几何形状与新部件的标称几何形状有很大差异。由于精密激光焊接和熔覆系统提供约 0.1 毫米的高精度和重复性，因此必须根据待焊接部件的实际几何形状生成数控路径。

如果以集成方式设置检测流程并合理选择检测策略，则进货检测的测量数据可用于作为焊接过程一部分的自适应任务。剩下的唯一任务是根据简单的参考测量对齐部件。

否则，必须在焊接机械上使用视觉系统、线扫描仪或触发式测头对叶片进行测量。激光焊接过程可以采用自适应方法实现自动化。由于焊接过程产生的材料添加接近净形但有一定的过量测量，因此这里的几何适配不需要像重新仿形那样精细。

从测量、数学和加工的角度来看，修复区域的重新仿形是最困难的维修任务；这是因为加工公差在百分之几毫米的范围内。目前，每当考虑用整体叶盘替换叶片级时，整体叶盘的维修就是一个核心问题；这一举措的可行性取决于对这些高价值发动机部件的自动维修能力。

在过去几年里，这种情况促使 BCT 开发了整体叶盘自适应重新仿形所需的所有软件模块和测量策略。自适应铣削策略应用于不同的维修方法：焊接维修（叶尖和边缘）、补丁维修（不同类型的补丁）以及通过线性摩擦焊接更换叶片（主要用于军用飞机发动机）。

标称部件几何形状（CAD）、数控铣削策略（CAM）和维修过程的描述由用户掌握（见图 5；数据集 1、2 和 3）。这种用户技术知识通过标准化的数据接口（例如用于 CAD 数据的国际 IGES 格式）提供给自适应加工的软件系统。通过这种系统布局，用户能够将所有与维修技术相关的技术知识保留在公司内部。这种职责划分的另一个优点是，用户关于新部件几何形状和新部件铣削技术的所有技术知识都可以应用于整体叶盘维修任务。

合理的测量策略对于重新仿形所需的高精度适配非常重要。有必要详细了解叶片的整体变形情况。为此，必须使用触发式测头测量分布在整个翼型上的多个点。此外，必须在修复区域周围进行详细测量，以确保母体叶片和修复区域之间的台阶最小，并实现两者之间的平滑过渡。

重新仿形过程的自动化需要应用复杂的最佳拟合和形状适配方法。由于重新仿形过程决定了待修复叶片的最终形状，因此这里对适配技术有非常严格的要求。到目前为止，从这项技术中获得的经验表明，超过一定尺寸的较大修复区域，以及标称几何形状和实际几何形状之间的偏差限制和空气动力学要求，都需要使用能够满足要求和边界条件的特殊适配算法。一般来说，几何适配分两步进行：

最佳拟合方法确定新部件的标称位置与修复部件的实际位置之间的相关性。标称部件和实际部件的形状差异很大。因此，最佳拟合后的部件并非完全匹配，而是处于尽可能接近的相对位置。为了在形状不同的部件之间实现最佳拟合，必须应用能够处理大量匹配点的特殊最佳拟合算法。在数学上，最佳拟合算法确定由三个平移和三个旋转组成的刚体变换的变换规则。

适配过程确定新部件的标称形状与最佳拟合后的实际部件的实际几何形状之间的相关性。适配过程之后，标称部件几何形状和实际部件几何形状完美匹配。

适配算法非常复杂，不像最佳拟合算法那么直接。对于实际部件表面上的每个点，适配定义了将该点移动到显示 CAD 几何形状的新部件上相应点的变换规则。由于适配算法必须考虑适用于不同维修方法的不同边界条件和限制，因此不存在通用的适配算法。当然，各种适配应用使用相同的核心数学和形状适配算法。

与标准制造过程相比，集成了自适应技术的自动维修过程要复杂得多。在维修过程中，必须处理各种信息。必须管理所需维修的描述以及来自 CAD/CAM 系统的标称数据。自动维修系统必须具备管理所有这些必要数据的功能。不同的数据类型使得实现必要的数据管理功能更加困难。

不仅要处理不同类型的数据，还必须将不同的技术集成到单个系统中，以实现自动维修过程。目前，市场上现有的所有维修系统中，不同的流程步骤都是相互独立的。每个维修技术制造商都将开发重点放在提高工艺质量上，而不是促进具有可互换部件的流程和系统的发展。

为了改善这种情况，BCT 提出了一个由欧盟资助的研发项目，以开发一个名为 AROSATEC的 “航空涡轮发动机部件自动维修和大修系统”。该项目的目标之一是通过使用通用数据骨干作为连接元素来链接不同的流程步骤。为了便于与数据库系统通信，维修航空涡轮发动机部件所需的所有流程都将配备特殊接口。因此，每个流程都可以从单一来源访问所有信息。一些流程仅读取数据，而其他流程（例如检测任务中使用的扫描流程）则将数据发送到数据库。图 6 显示了完整维修系统的主要结构。从图中可以看出，CAD 和 CAM 系统将标称几何形状和标称数控数据写入数据库。维修专家定义不同维修的执行方式。尽管这些信息是文本形式的，但它将被转换为用于单个模块之间通信的通用数据格式。XML 数据格式将用于在系统中表示所有必要信息，并实现与平台无关的表示。

凭借目前的先进技术，有可能实现目前手工执行的 MRO 工作步骤的自动化，在提高质量和精度的同时降低成本并缩短生产周期。自适应加工技术，如焊接、铣削和抛光，可应用于广泛的维修方法以及从压气机叶片、涡轮叶片到叶轮和整体叶盘等航空发动机和工业燃气轮机部件。基于 BCT 在发动机部件 MRO 自动化方面多年的经验以及在多个研发项目中获得的经验，显而易见的是，使用通用数据处理系统集成不同的维修流程，比单个流程的简单相加能够实现更高的效率。

长三角G60激光联盟陈长军转载

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来源：江苏激光联盟