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    汽輪機通流間隙精度預測與修配規(guī)劃方法研究

    2021-12-03 03:16:00張嘉錕陳琨高建民高智勇戴宏瑋杜欣霏
    西安交通大學學報 2021年12期
    關鍵詞:差量通流汽輪機

    張嘉錕,陳琨,高建民,高智勇,戴宏瑋,杜欣霏

    (西安交通大學機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室,710049,西安)

    裝配是產(chǎn)品制造中的關鍵環(huán)節(jié),直接影響產(chǎn)品性能及最終質(zhì)量[1]。通流間隙是汽輪機裝配時需要嚴格保證和把控的重要質(zhì)量特性之一,通流間隙的大小不僅影響汽輪機的熱效率,也直接影響機組的運行安全[2-3]。汽輪機產(chǎn)品零部件眾多,尺寸跨度大,裝配工藝復雜,加之受重力等因素的影響,使得通流間隙常常難以滿足設計要求。目前企業(yè)多采用實物預裝配的方式來確定裝配效果、調(diào)整配合余量,進而保證復裝后滿足設計要求。實際生產(chǎn)中常常需要經(jīng)過反復的裝配、測量以及調(diào)整,占用了大量的人力、物力和時間,并且具有一定的安全隱患。開展汽輪機通流間隙精度預測與修配規(guī)劃研究,利用實際測量數(shù)據(jù)對裝配過程進行事先仿真、預判及修正,進而指導后續(xù)實物裝配過程,對提高汽輪機一次裝配成功率、裝配效率及最終產(chǎn)品質(zhì)量具有重要意義。

    汽輪機一般為單件小批量生產(chǎn),其組成環(huán)多,通流間隙精度要求很高,裝配工藝方法以修配法為主[4]。因此,汽輪機通流間隙裝配質(zhì)量的保障分為裝配精度的預測和修配規(guī)劃兩部分。其中,裝配精度預測可分為面向設計階段的預測和面向裝配階段的預測[5],前者采用帶公差信息的零件和裝配模型,后者則基于帶測量尺寸和誤差的零件和裝配模型。近年來,小位移旋量模型(SDT)[6]、公差變動矢量圖模型(T-Map)[7]、雅克比旋量模型(Jacobian-Torsor)[8]等被廣泛應用于設計階段的公差建模與精度預測,而面向裝配的精度預測研究相對較少,目前以尺寸鏈和狀態(tài)空間模型為主。Bjorke等首先實現(xiàn)了二維尺寸公差鏈的自動生成[9];王恒等基于CAD裝配模型,利用圖論理論實現(xiàn)了三維裝配尺寸鏈的自動生成[10];文獻[11-13]均采用構建裝配體圖模型,通過路徑搜索算法來生成裝配尺寸鏈的思路;文獻[14-15]通過建立信息單元來自動生成裝配尺寸鏈。此外,自Jin等提出描述多工位裝配過程中誤差傳遞的狀態(tài)空間模型[16]以來,一些學者將其發(fā)展并應用于汽車車身、精密機床等裝配過程的精度預測[17-18]。在修配規(guī)劃方面,目前主要根據(jù)裝配精度的實際測量結果,依靠技術人員的經(jīng)驗,需要反復吊裝及測量。為改善上述問題,李興煒通過建立裝配偏差傳遞矢量模型,完成了某型號汽輪機通流間隙的精度預測及預修配規(guī)劃,在一定程度上提高了該型號汽輪機的一次裝配成功率[19],然而該模型構建過程復雜,且不具備拓展能力,對于單件小批量生產(chǎn)的汽輪機而言具有一定的局限性。

    針對汽輪機通流間隙的應用研究方面不足包括:①在精度預測方面,汽輪機裝配工藝復雜,難以獲得基于狀態(tài)空間模型等方法需要的一些數(shù)據(jù),而且在計算過程中,多次測量引入的隨機誤差以及大量矩陣變換導致的數(shù)據(jù)失真問題使得預測精度難以保障;通流間隙裝配尺寸鏈數(shù)目繁多、組成復雜、存在耦合,現(xiàn)有尺寸鏈生成方法仍會出現(xiàn)錯漏的情況,一些方法建模復雜,拓展困難。②在修配規(guī)劃方面,單件小批量的生產(chǎn)模式下,汽輪機企業(yè)迫切需要一種具有拓展能力,能夠應用于更多機型的修配規(guī)劃方法;汽輪機的一個修配環(huán)會同時影響多個通流間隙的精度,現(xiàn)有修配方法暫未考慮尺寸鏈間的耦合影響。③針對汽輪機通流間隙及類似復雜產(chǎn)品的裝配精度預測與修配問題尚缺乏一種系統(tǒng)有效的解決方案。

    針對上述問題,本文提出一種汽輪機通流間隙精度預測與修配規(guī)劃方法。首先基于規(guī)則推理進行一次修配,確保汽輪機滿足除通流間隙外的其余裝配要求;然后通過構建裝配特征網(wǎng)絡,基于深度優(yōu)先搜索實現(xiàn)通流間隙裝配尺寸鏈的生成,進而完成通流間隙的精度預測;最后基于案例推理進行二次修配,通過對修配環(huán)的調(diào)整來保證通流間隙的精度要求。以某型號汽輪機為例對本文方法進行應用驗證,所得結果為后期實物裝配過程提供了參考。

    1 通流間隙預測與修配總體方案

    汽輪機通流間隙是指汽輪機轉(zhuǎn)動部件與靜止部件之間的間隙。其按照方向一般可分為軸向通流間隙和徑向通流間隙;按照分布位置一般可分為端汽封通流間隙、隔板汽封通流間隙和葉頂汽封通流間隙,如圖1所示。其中,徑向隔板汽封通流間隙和徑向葉頂汽封通流間隙誤差傳遞關系復雜,一般需要沿著汽封內(nèi)徑在上、下、左、右4個方向進行測量,且精度要求高,實際裝配中較難保證,因此本文主要討論這兩種通流間隙。

    (a)端汽封通流間隙

    針對上述通流間隙的精度保障問題,企業(yè)目前仍采用多裝多試,反復調(diào)整的方式,費時費力且安全隱患多,難以適應現(xiàn)代數(shù)字化裝配環(huán)境的轉(zhuǎn)型需求。為改善上述問題,本文以汽輪機裝配時的實際測量數(shù)據(jù)為基礎,從通流間隙裝配精度的預測和修配規(guī)劃兩部分出發(fā),提出一種汽輪機預裝配仿真方案,根據(jù)精度預測的結果進行預修配調(diào)整,進而減少重復測量及裝配次數(shù),從而在一定程度上解決汽輪機總裝技術難度大、周期長的問題。

    根據(jù)對象和目標的不同,可將汽輪機的修配分為兩種,本文將其定義為一次修配和二次修配。其中,一次修配的主要目標是進行局部裝配關系中主要裝配要求的檢查,在不考慮通流間隙精度的前提下確保汽輪機可以順利裝上,主要的修配對象為具有較高裝配要求的各個零部件。二次修配的目標是使通流間隙滿足裝配精度要求,確保汽輪機可以順利裝好,修配的對象為設計中預留的修配環(huán)。通流間隙裝配精度的預測應在兩次修配之間進行,因為只有在進行一次修配后,確保汽輪機滿足主要裝配要求后的精度預測才有意義,而二次修配則是以精度預測的結果為基礎進行的。

    圖2所示為本文提出的汽輪機通流間隙預測與修配總體方案,主要可分為一次修配、精度預測、二次修配3個階段。首先輸入實際測量數(shù)據(jù),基于規(guī)則推理,對不符合裝配要求的特征進行一次修配,在不考慮通流間隙的情況下確保汽輪機可以順利裝配;其次通過構建裝配特征網(wǎng)絡進行通流間隙裝配尺寸鏈的生成與求解,實現(xiàn)通流間隙的精度預測;最后根據(jù)通流間隙的超差量,基于案例推理進行二次修配,通過對修配環(huán)的調(diào)整確保通流間隙能夠滿足設計要求。整合上述結果,輸出通流間隙的預測結果及對應的修配建議,為實物裝配過程提供參考。

    圖2 汽輪機通流間隙預測與修配總體方案

    2 通流間隙精度預測與修配規(guī)劃

    2.1 基于規(guī)則推理的一次修配

    汽輪機零部件及特征眾多,裝配工藝復雜。在實物裝配前,基于零件實測數(shù)據(jù)進行干涉檢查及主要的裝配要求檢查,并對不合格零件進行提前修配,防止因不能成功裝配而引起的零部件返修,這對提升裝配效率具有重要意義。此外,確保汽輪機零部件之間滿足裝配要求,可以順利進行裝配,是后續(xù)通流間隙精度預測以及二次修配的基礎。

    汽輪機主要零件多采用多軸精密機床進行加工,加工誤差相對較小,因此在眾多的裝配要求中,本文只對易出現(xiàn)問題的關鍵零部件進行檢查。在單件小批量生產(chǎn)方式下,不同型號汽輪機的結構及尺寸或許存在較大差異,然而它們需要滿足的裝配要求卻存在一定的共性,并且遵循一定的規(guī)則。

    作為一種專家系統(tǒng),規(guī)則推理可用來模仿專家解決異常事件,將具有因果關系的知識采用規(guī)則來描述,這些規(guī)則中包含問題以及與問題對應的解決方案[20],這與汽輪機裝配要求的檢查及修配規(guī)劃的要求相符。要實現(xiàn)基于規(guī)則推理的汽輪機一次修配,首先應該建立相應的規(guī)則庫,獲取途徑見表1。

    表1 汽輪機一次修配的推理規(guī)則獲取途徑

    推理規(guī)則可以采用“If-Then”的形式來表示,其中“If…”表示規(guī)則的前提屬性,“Then…”表示結論。對于汽輪機而言,可將不符合裝配要求的異常測量參數(shù)作為規(guī)則的前提,對應的修配建議作為結論,表2為部分汽輪機一次修配的規(guī)則表示。以汽輪機隔板及懸掛銷的裝配要求為例進行說明,如圖3所示,隔板下半和懸掛銷之間存在間隙配合,若懸掛銷的鍵寬實際測量值為Sj,隔板下半的鍵槽實際測量值為Sc,則該配合的實際間隙為Sg=Sc-Sj。當基于實測值計算得到的Sg小于需滿足的最小間隙Sgm時,則應進行修配,將懸掛銷的鍵寬減少Sgm-Sg方可滿足裝配要求。據(jù)此可得規(guī)則:IfSg

    表2 汽輪機一次修配的規(guī)則表示

    圖3 某型號汽輪機懸掛銷隔板裝配圖

    完成汽輪機一次修配規(guī)則庫的建立后,即可基于規(guī)則進行零件異常測量參數(shù)的推理,獲取對應的修配建議。圖4所示為基于規(guī)則推理的汽輪機一次修配流程,主要包含模式匹配、規(guī)則選擇、規(guī)則執(zhí)行等部分。通過零件實際測量數(shù)據(jù)之間的關系匹配規(guī)則,在滿足條件的規(guī)則中選擇合適的一條或幾條進行執(zhí)行,進而得到對應的零件修配建議。

    圖4 基于規(guī)則推理的一次修配流程

    2.2 基于特征網(wǎng)絡的精度預測

    汽輪機經(jīng)過一次修配后,可滿足除通流間隙以外的其他裝配要求,在此基礎上,本節(jié)基于一次修配更新后的零件實測值進行通流間隙的預測。網(wǎng)絡科學作為一門交叉學科,理論方法和建模思路在生產(chǎn)制造領域得到了廣泛的研究和應用[21]。因汽輪機組成復雜,文獻[22]建立了汽輪機零件網(wǎng)絡,并根據(jù)通流間隙對汽輪機整機進行了單元的分解,從而可以以一種分而治之的方式進行通流間隙的保障。基于文獻[22]得到的裝配單元,結合汽輪機特點及企業(yè)現(xiàn)狀,本文提出基于裝配特征網(wǎng)絡的汽輪機通流間隙精度預測方法,具體過程如下。

    2.2.1 裝配特征網(wǎng)絡的構建 如圖5所示,以汽輪機零件層級裝配單元為基礎,進行裝配特征層級網(wǎng)絡建模,具體步驟如下。

    圖5 裝配特征網(wǎng)絡建模過程

    步驟1:根據(jù)裝配工藝表將零件層級的節(jié)點向特征層級映射,產(chǎn)生由裝配特征(關鍵接觸面的各個質(zhì)量特征等)組成的特征節(jié)點集V。

    步驟2:根據(jù)裝配順序,確定特征節(jié)點集V中各個特征節(jié)點之間的連接關系(面與面接觸、面與面偏置以及以面為基準定位等),連接關系均從先安裝面指向后安裝面,如圖5中的特征a1和b1等。對于同屬于一個零件的節(jié)點,若存在尺寸約束等連接約束,則采用無向連接,如圖5中的特征a1和a2等,綜上可得到特征網(wǎng)絡的邊集E。

    步驟3:以各連接關系的實際測量數(shù)據(jù)作為連邊的權重,整合得到網(wǎng)絡的權重集W。

    綜上可完成裝配特征網(wǎng)絡的構建,表示為G=〈V,E,W〉。

    2.2.2 裝配尺寸鏈(環(huán)路)的生成 建立汽輪機通流間隙的裝配尺寸鏈,是進行通流間隙精度預測的前提和基礎。經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn),汽輪機通流間隙的裝配尺寸鏈具有以下特點。

    (1)通流間隙裝配尺寸鏈組成復雜。汽輪機零部件及特征眾多,通流間隙是汽輪機總裝過程中最后形成的一環(huán),其尺寸鏈涉及的零部件數(shù)目繁多,組成環(huán)相對復雜。

    (2)通流間隙裝配尺寸鏈數(shù)目繁多。汽輪機需要保證的通流間隙數(shù)量很多,且每一個通流間隙均需要同時滿足上、下、左、右4個方向的精度要求,對應著4條尺寸鏈。綜上,通流間隙需要建立的尺寸鏈數(shù)目極多,并且具有一定的方向性。

    (3)通流間隙裝配尺寸鏈存在耦合。通流間隙本質(zhì)上是由汽輪機的轉(zhuǎn)子和靜子形成的,靜子中的缸體是其余部件的重要載體,汽輪機一個模塊僅擁有一個轉(zhuǎn)子,這就決定了通流間隙的各條裝配尺寸鏈間存在相同的零件及組成環(huán),它們的尺寸同時影響多個通流間隙的裝配精度。因此,同一平面的裝配尺寸鏈在生成及求解時必須考慮耦合特性的影響。

    上述特點決定了采用傳統(tǒng)人工建立的方式存在效率低下、容易出錯或遺漏的弊端。然而,從網(wǎng)絡圖的角度來看,裝配尺寸鏈的封閉性決定了其本質(zhì)上是一種環(huán)路,因此通流間隙裝配尺寸鏈的生成問題可轉(zhuǎn)化為特征網(wǎng)絡G的環(huán)路搜索問題。

    深度優(yōu)先搜索(DFS)是一種常用的網(wǎng)絡圖的遍歷方法,基于DFS能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡的環(huán)路搜索,進而生成裝配尺寸鏈。生成裝配尺寸鏈生成需要遵循的原則[23]如表3所示,可得到特征網(wǎng)絡中尺寸鏈的生成規(guī)則:搜索含有封閉環(huán)特征、不含影響因素小的特征、含有特定方向約束特征的最小環(huán)路。此外,因尺寸鏈不存在方向,因而在搜索過程中將特征網(wǎng)絡G視為無向圖處理。

    表3 尺寸鏈生成原則及對應的環(huán)路搜索規(guī)則

    2.2.3 裝配尺寸鏈(環(huán)路)的求解 基于生成的裝配尺寸鏈進行正計算(求解封閉環(huán))即可獲得通流間隙的預測精度。在求解尺寸鏈時,首先應進行增減環(huán)的判斷,本文利用環(huán)路搜索快速實現(xiàn)了尺寸鏈的生成,然而卻損失了尺寸鏈的物理結構,難以采用傳統(tǒng)的概念法等進行增減環(huán)判斷。李世春總結了一種基于串并聯(lián)關系的尺寸鏈增減環(huán)判斷方法,如圖6所示,具有串聯(lián)關系的組成環(huán)行走方向不變,具有并聯(lián)關系的組成環(huán)行走方向改變[24]。汽輪機雖然結構復雜,但其裝配過程在豎直方向大體遵循由下至上,在水平方向大體遵循由中間至兩邊的方向,因而具有并聯(lián)關系的組成環(huán)數(shù)目較少,且一般位于尺寸鏈的兩端。因此,只需要根據(jù)串并聯(lián)關系對環(huán)路中部分特征間的方向進行修正,即可完成增減環(huán)的判斷。

    圖6 尺寸鏈的增減環(huán)判斷

    完成尺寸鏈(環(huán)路)的方向修正后,即可對封閉環(huán)進行求解,如圖7所示。圖中A0為封閉環(huán),與其方向相同的為減環(huán),方向相反的為增環(huán),設置環(huán)路求解的正方向為封閉環(huán)反方向,則封閉環(huán)為其余環(huán)的權重矢量和。

    圖7 基于權重矢量和的尺寸鏈(環(huán)路)求解

    2.3 基于案例推理的二次修配

    汽輪機的修配環(huán)同時影響多個通流間隙,并且通流間隙裝配精度要求很高,因此在實際裝配過程中很難一次裝配成功,需要對修配環(huán)進行調(diào)整以滿足要求。目前,汽輪機的二次修配仍以工藝人員現(xiàn)場計算為主,效率低下,容易出錯。在單件小批量的生產(chǎn)方式下,汽輪機企業(yè)迫切需要一種應用范圍相對較廣、系統(tǒng)且有效的二次修配指導方案。本節(jié)基于2.2節(jié)的通流間隙預測結果,提出基于案例推理的二次修配方法。

    案例推理是一種人工智能的推理范式,其核心思想是將過往經(jīng)驗用于現(xiàn)有問題的快速解決[25]。對于汽輪機而言,不同機型產(chǎn)品雖然結構不同,通流間隙的具體設計精度不同,然而本質(zhì)上具有一定的共性,即都是通過通流間隙的實測值與設計值的超差量來確定修配環(huán)的調(diào)整量。因此,可將具有耦合性的各通流間隙的超差量及對應的修配建議轉(zhuǎn)換為案例的形式。圖8所示為基于案例推理的二次修配方流程,可分為案例庫構建、案例檢索與重用、案例修正與存儲等部分。

    圖8 基于案例推理的二次修配流程

    2.3.1 案例描述與案例庫 案例一般由問題與解兩部分組成,其中,問題的描述為條件屬性,解的描述為解屬性。具有耦合性的汽輪機通流間隙一般為2~20個,其中以6和8最為常見,本文以6個耦合通流間隙為例進行說明。不同機型通流間隙的設計區(qū)間不同,但公差范圍大體一致,因此,可將6個耦合通流間隙超差量作為條件屬性,將對應的修配環(huán)修配建議作為解屬性。目前,汽輪機裝配的相關數(shù)據(jù)積累不足,結合專家經(jīng)驗以及裝配過程中的常見超差量,本文通過仿真數(shù)據(jù)來擴充案例庫,以符合大規(guī)模裝配的需求。

    (1)案例條件屬性的創(chuàng)建。本文定義的通流間隙的超差量可按下式計算

    ai=Li-(Li,min+Li,max)/2

    (1)

    式中:αi表示第i個通流間隙相對設計中值的超差量;Li表示第i個通流間隙的預測值;Li,min表示第i個通流間隙的設計下限;Li,max表示第i個通流間隙的設計上限。上述通流間隙的超差量ai為所有通流間隙與設計值的偏差提供了一個統(tǒng)一的量化指標,方便了案例的表達與構建。

    (2)案例解屬性的創(chuàng)建。本文求解的修配環(huán)修配建議包括修配范圍及最優(yōu)修配量兩部分。

    a)修配范圍的求解。修配環(huán)的最終尺寸應能夠保證所有與之相關的通流間隙均在設計范圍內(nèi),因各通流間隙的設計公差范圍可能存在不同,本文取所有通流間隙中公差的最小值進行修配環(huán)修配量的求解,即

    Δ=ξi(ai-Tmin/2)~ξi(ai+Tmin/2)

    (2)

    式中:Δ表示修配環(huán)的調(diào)整范圍;ξi為-1或1,表示第i個通流間隙與修配環(huán)之間的傳遞系數(shù),ξi=-1表示修配環(huán)為減環(huán),即修配環(huán)越修通流間隙越大,ξi=1表示修配環(huán)為增環(huán),即修配環(huán)越修通流間隙越小;Tmin表示通流間隙公差的最小值,參考專家建議,本文取0.3 mm。

    采用Tmin作為所有通流間隙的公差,雖然在一定程度上提高了部分公差較大通流間隙的精度要求,但卻使所有通流間隙在求解時擁有了共同的基準,進而提高了案例的適用范圍及拓展性,方便了案例的檢索。綜上,可根據(jù)式(2)和對各個通流間隙的修配量分別求解,并對最后的結果取交集來得到修配環(huán)的調(diào)整量。

    b)最優(yōu)修配量的求解。汽輪機通流間隙過大,則影響熱效率,過小則容易出現(xiàn)機組碰摩,通流間隙越接近設計中值,留有的調(diào)整余地越大。因此,本文同時考慮修配環(huán)對各個通流間隙的影響,求取最優(yōu)的修配量,參考專家意見,以與設計中值的差值最小為優(yōu)化目標,可表示如下

    (3)

    參考專家建議,修配環(huán)的調(diào)整范圍Δ取-1~1 mm。

    近年來,許多優(yōu)化算法用于解決工程問題[26],其中粒子群算法[27]在可行域內(nèi)可隨機搜索最優(yōu)解,有著參數(shù)較少、簡單易行、收斂較快的特點,適合本文案例庫中修配環(huán)最優(yōu)修配量的求解,算法流程見圖9。

    圖9 粒子群算法流程

    粒子速度和位置的更新計算公式如下

    (4)

    (5)

    經(jīng)多次試驗,本文對粒子群算法的其他必要參數(shù)設置為:粒子群大小N=40;慣性權重w=0.8;最大迭代次數(shù)K=100。

    (3)二次修配案例庫的生成。根據(jù)上文案例條件屬性和解屬性的創(chuàng)建規(guī)則,進行汽輪機二次修配案例庫的生成,具體內(nèi)容如下。

    a)條件屬性數(shù)量的選擇。條件屬性的數(shù)量應與相互耦合的通流間隙數(shù)量一致,例如6個耦合通流間隙具有6個超差量,對應著6個條件屬性。

    b)條件屬性的仿真規(guī)則。當樣本足夠大時,零件的加工誤差等在公差范圍內(nèi)大都近似呈正態(tài)分布,而相互獨立的正態(tài)分布相加減,結果仍然服從分布。因此,本文假設通流間隙的超差量服從正態(tài)分布,結合專家經(jīng)驗及通流間隙歷史超差記錄,以0.01 mm為步長,在-0.5~0.5 mm范圍內(nèi)生成10 000組由各耦合通流間隙超差量組成的隨機數(shù)列,作為各案例的條件屬性。

    c)解屬性的求解。求取各組條件屬性對應的解屬性,并將結果整合形成案例,即對根據(jù)式(2)和式(3)對耦合通流間隙的各個超差量模擬值分別求解,得到各種超差情況對應的修配建議。

    2.3.2 案例檢索與重用 根據(jù)實際預測得到的超差量在案例庫中進行檢索,即可獲取對應的修配建議。定義實際超差量與案例超差量的相似度如下

    S=∑(ais-aic)2

    (6)

    式中:ais表示第i個通流間隙的實際預測超差量;aic表示第i個通流間隙的某案例超差量。

    在計算過程中,ais與aic傳遞系數(shù)應保持一致。將相似度最小的案例進行重用,即可快速解決多數(shù)情況下的汽輪機二次修配問題。

    2.3.3 案例修正與存儲 特殊情況下,采用上述方式得到的修配建議不能滿足精度要求,此時應根據(jù)通流間隙的實際超差量來重新計算,并將修正后的案例進行存儲,進而不斷完善案例庫。

    3 實例分析

    為了驗證所提出的汽輪機通流間隙預測與修配規(guī)劃方法的有效性,選取某型號汽輪機為研究對象。首先構建汽輪機裝配特征網(wǎng)絡及生成通流間隙裝配尺寸鏈,然后基于實測數(shù)據(jù)生成通流間隙精度預測及修配規(guī)劃。

    3.1 裝配尺寸鏈的生成

    基于文獻[22]得到的汽輪機裝配單元劃分結果,以電機側6級隔板裝配單元為基礎,根據(jù)裝配工藝信息創(chuàng)建特征網(wǎng)絡中的節(jié)點及連邊,并按照一定規(guī)則對特征節(jié)點進行命名,例如DP-R-D表示右邊墊片的下表面,GB-U-Z表示隔板上半的中分面。

    圖10所示為所構建的電機側6級隔板裝配單元特征網(wǎng)絡,可見該特征網(wǎng)絡共有6個弱連通分量。其中,所有需要保障的通流間隙(封閉環(huán))均位于6號連通子圖中,其他5個較小的連通子圖均為部分零件間的局部裝配關系。例如,3號連通分量為8段隔板汽封的接合關系,它們通過結合面的連接構成完整的圓形,各結合面的特征與通流間隙的測量面不在一個平面,對封閉環(huán)的影響可忽略不計。因此,后續(xù)分析以6號連通子圖為主。

    圖10 電機側6級隔板裝配單元特征網(wǎng)絡

    根據(jù)表3中的環(huán)路搜索規(guī)則,進行通流間隙裝配尺寸鏈(環(huán)路)的生成,并基于圖6所示方法完成環(huán)路方向的修正。該單元含有隔板汽封1號齒、隔板汽封2號齒以及葉頂汽封齒,每類汽封齒需對豎直方向(上、下)和水平方向(左、右)分別測量,因此一共需要搜索12條尺寸鏈,圖11所示為所生成的豎直方向的6條尺寸鏈(環(huán)路)。圖12所示為對6個環(huán)路進行相同節(jié)點合并的結果,可見,汽輪機通流間隙的各條尺寸鏈間存在耦合現(xiàn)象,形成了網(wǎng)狀結構,而修配環(huán)(墊片)的相關特征位于耦合尺寸網(wǎng)絡的總路上,其同時影響著6個通流間隙的裝配精度,因此在后續(xù)的修配中,應將6個通流間隙視為一個整體進行分析。

    圖12 豎直方向裝配尺寸鏈(環(huán)路)的耦合特性

    3.2 通流間隙精度預測及修配規(guī)劃

    以圖11和圖12所示的豎直方向具有耦合特性的通流間隙為例,搜集該型號汽輪機在裝配工藝中測量的5組有代表性的數(shù)據(jù)。其中,因修配環(huán)一般是配作的,留有2 mm的工藝余量,因此在預測通流間隙時修配環(huán)采用名義值10 mm計算,根據(jù)本文所提出的一次修配、通流間隙預測以及二次修配方法,進行實例驗證,結果如表4所示。在進行通流間隙精度預測前,首先基于規(guī)則推理進行一次修配,確保汽輪機能夠滿足除通流間隙外的其他基本裝配要求。如表4中的第2組數(shù)據(jù),因懸掛銷鍵寬過小而導致間隙配合不滿足要求,此時應先進行調(diào)整,并更新相關特征的尺寸后方可進行精度預測。

    若預測的精度不合格,則計算6個通流間隙與設計中值的差值,一般情況下,因重力等其他因素影響,上通流間隙容易過小(a1~a3),下通流間隙容易過大(a4~a6)。本文案例中,通流間隙的最小范圍為0.3 mm,為方便案例檢索,忽略各通流間隙公差范圍的差異,僅當所有通流間隙均滿足|α1|≤0.15 mm才算裝配合格。在進行修配前還需注意修配環(huán)對各個通流間隙的影響,對上通流間隙的影響系數(shù)為-1(越修間隙越大),對下通流間隙的影響系數(shù)為1(越修間隙越小)。通過案例檢索與重用,可得到修配環(huán)的修配范圍以及基于粒子群算法的最優(yōu)修配量。通過觀察可見,最優(yōu)修配量并非修配范圍的中值,這是因為修配范圍實際上是由超差量絕對值最大和最小的兩個通流間隙決定的,最優(yōu)修配量結合了所有通流間隙的超差情況,使各個通流間隙均能盡可能地接近設計中值。

    表4所示的前3組數(shù)據(jù)為通流間隙精度不合格時對應的修配建議,以第3組數(shù)據(jù)為例,其基于案例推理得到的修配范圍為0.20 mm,而實際修配范圍在0.18~0.21 mm均可滿足所有通流間隙的精度要求,可見本文構建的案例庫雖然可解決大部分修配問題,但其精度仍有待提高。

    表4 通流間隙精度預測及修配規(guī)劃結果

    4 結 論

    (1)構建了汽輪機常見裝配要求的規(guī)則庫,基于規(guī)則推理對汽輪機進行一次修配,保證了汽輪機滿足除通流間隙外的其余裝配要求,為通流間隙精度預測及二次修配奠定基礎。

    (2)根據(jù)裝配工藝信息,構建了汽輪機裝配特征網(wǎng)絡,基于深度優(yōu)先搜索實現(xiàn)了通流間隙裝配尺寸鏈的生成,進而實現(xiàn)了裝配精度的預測。

    (3)考慮尺寸鏈的耦合性,基于案例推理,實現(xiàn)了汽輪機的二次修配,給出了修配環(huán)的調(diào)整范圍,基于粒子群算法得到了最優(yōu)修配量,進而通過對修配環(huán)的調(diào)整確保通流間隙裝配精度滿足設計要求。

    (4)以汽輪機某裝配單元采集的實測數(shù)據(jù)進行了應用驗證,輸出了通流間隙預測結果及對應的修配建議,實現(xiàn)了汽輪機預裝配仿真,為實物裝配提供了參考。該方法也可為同類機械產(chǎn)品的精度預測及修配規(guī)劃提供了新的思路。

    (5)本文初步建立了汽輪機修配規(guī)則庫和案例庫,其仍有很大的改進空間。后期可進一步拓展規(guī)則庫,完善各推理規(guī)則,結合生產(chǎn)實際優(yōu)化案例庫,提高案例條件屬性的精度,完善解屬性的求解方法,剔除不符合生產(chǎn)實際的案例,從而使所提方法拓展性更強,適用范圍更廣。

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