公开(公告)号：CN109117597B

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201811135054.3

申请日：2018-09-28

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 李果 ,  丁水汀 ,  张敏敏 ,  刘晓静

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于对应分析法的加工关键因素分级方法，涉及航空发动机钛合金轮盘坯料锻造领域。首先确定坯料锻造过程中的关键加工因素，采用BBD方法得出关键加工因素的锻造试验数据；然后对锻造试验数据进行仿真模拟，得出锻造完成后的缺陷三维尺寸数据；通过响应面分析拟合出代理模型。利用代理模型生成大量的关键加工参数组合及相对应的缺陷三维尺寸，作为对应分析法的大量样本点，生成原始矩阵；对原始矩阵进行标准化，计算列轮廓坐标矩阵并进行变换，生成二维散点图。将关键加工因素锻造试验数据的参数，按固定差值在二维散点图上生成新的值，根据各列点与对应初始列点相对位置变化的距离大小进行分级。本发明提高了准确度，明确了分级。

公开(公告)号：CN109117597A

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201811135054.3

申请日：2018-09-28

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 李果 ,  丁水汀 ,  张敏敏 ,  刘晓静

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种基于对应分析法的加工关键因素分级方法，涉及航空发动机钛合金轮盘坯料锻造领域。首先确定坯料锻造过程中的关键加工因素，采用BBD方法得出关键加工因素的锻造试验数据；然后对锻造试验数据进行仿真模拟，得出锻造完成后的缺陷三维尺寸数据；通过响应面分析拟合出代理模型。利用代理模型生成大量的关键加工参数组合及相对应的缺陷三维尺寸，作为对应分析法的大量样本点，生成原始矩阵；对原始矩阵进行标准化，计算列轮廓坐标矩阵并进行变换，生成二维散点图。将关键加工因素锻造试验数据的参数，按固定差值在二维散点图上生成新的值，根据各列点与对应初始列点相对位置变化的距离大小进行分级。本发明提高了准确度，明确了分级。