科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对考虑转子零件装配变形后的航空发动机转子装配精度难以准确预测的问题，提出一种机理引导数据的航发转子柔性装配精度预测方法。首先基于误差传递累积机理建立航发转子刚性装配模型，在此基础上通过分析配合零部件变形对装配精度的影响，提出一种考虑柔性因素的转子装配精度预测模型；其次结合航发转子装配机理模型，采用数值分析方法对转子柔性装配过程进行特征敏感性分析并建立特征工程；第三，结合航发转子装配的非线性特征与不确定规律，提出一种基于支持向量回归与极端梯度提升算法(SVR-XGBoost)的航空发动机转子装配精度预测模型。最后以某型号航发转子的一级盘与二级盘作为研究对象，通过对比不同机器学习模型预测结果，本文机器学习模型的MAE、MSE、R2评估指标均优于单一的SVR与XGBoost方法，有较高的泛化性与准确性；本文模型的装配精度预测结果与装配试验结果具有良好的一致性，相对于刚性预测模型其平均误差减小了73.10%，对航空发动机转子装配精度预测精度的提升起到显著效果。
- 单位
