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光學無限變焦技術在發動機葉片測量的應用
3D量測|Alicona應用工程師

測量任務

分析用過的渦輪葉片需要測量如下參數:

  • 機翼分析(前緣、後緣半徑、形狀偏差、翼型扭轉等)
  • 樅樹形榫頭/榫槽結構的幾何形貌
  • 冷卻孔的幾何形貌
  • 葉片表面的缺陷
  • 葉片的表面輪廓和表面粗糙度

測量的配置

光學無限變焦μCMM奈米級三坐標檢測系統:

  • 工件裝夾在μCMM奈米級三坐標的Real3D旋轉台上
  • 用1500A的物鏡來測量形貌,距離,位置。
  • 對於表面精加工測量,系統自動切換到800A物鏡

測量設置

μCMM 的高密度點的三維測量,能夠達到極高的可重覆性和穩定性,基於μCMM的高精度特性,可以應用測量的數據對GD&T進行分析。

三維數據-機翼

機翼測量-輪廓偏差

機翼測量-旋轉&邊刃

3D數據-樅樹形隼頭

樅樹形隼頭-輪廓偏差

樅樹形隼頭-幾何數據測量

3D數據-冷卻孔

冷卻孔-幾何形貌

3D數據-缺陷

缺陷-自動缺陷分析

3D數據-粗糙度

線粗糙度測量-葉片表面

面粗糙度測量-葉片表面

總結

使用Alicona μCMM奈米級三座標和Real3D旋轉台可以快速高效的測量葉片,基於該系統精度極高,精度為EUni:Tr:ODS,MPE=(0.8+L/600)μm,能夠實現在全行程內,對測量區域進行高點密度精確三維測量。

使用AutomationManager軟體一次性輸入測量位置和隨後的數據分析要求,即可實現隨時重覆的自動檢測。shop-floor-ready軟體可以組合任何形狀、位置、缺陷或粗糙度分析。

渦輪葉片關鍵參數的測量分析結果表明,包括冷卻孔在內的葉片整體幾何尺寸基本在公差範圍內。然而,在前緣和後緣,樅樹型隼結構的根部有磨損。葉片表面的缺陷超差。此外,由於磨損,葉片表面變得粗糙,只能通過光學區域粗糙度測量來識別。

μCMM 性能

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馬路科技

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