專利名稱：單晶葉片生產的自適應變速抽拉仿真方法
技術領域：
本發明涉及一種單晶葉片生產的自適應變速抽拉的方法，特別涉及一種采用數值模擬技術制定單晶葉片變速抽拉工藝的速度曲線的方法。
背景技術：
渦輪單晶葉片在航空和民用領域都有重要應用，可被用來作為飛機發動機的導向葉片、渦輪葉片或者民用燃氣機的葉片。單晶葉片的制造技術也備受各國材料加工方向專家所重視。目前，僅從速度工藝角度來分，單晶葉片生產分為定速抽拉工藝和變速抽拉工藝兩種，以下是當前兩種工藝的特點對比
權利要求
1.單晶葉片生產用的自適應變速抽拉仿真方法，其特征在于，依次含有以下步驟 步驟(1)，構建一個基于數值模擬方法的計算機-實驗裝置系統 所述實驗裝置，包括定向凝固爐及鎢/錸熱電偶，其中定向凝固爐，爐體簡化為用擋板隔離的位于上部的加熱區和位于下部的冷卻區，在所述的冷卻區的抽拉機構由圓形結晶器和抽拉推桿連接組成，所述圓形結晶器上裝有澆注用的葉片型殼，在所述抽拉機構作用下，所述葉片型殼穿過所述擋板上的孔，能夠在所述加熱區和冷卻區之間做上下往復運動，在所述葉片型殼的空腔內對應單晶葉片的引晶段、螺旋選晶段、葉身、上部緣板、下部緣板以及榫頭處設定測溫點，至少6個點，所述擋板水平地連接在定向凝固爐內爐壁兩側的中部位置，鎢/錸熱電偶，在測定所述葉片型殼測溫點的溫度時，該鎢/錸熱電偶的輸出端向所述計算機輸入對應測溫點的溫度，所述計算機，預置有FT-Star軟件；步驟位)，依次按以下步驟進行單晶葉片生產用的自適應變速抽拉仿真過程 步驟(2. 1)，操作員向所述計算機輸入單晶葉片生產所用材料的模擬用的基本參數，其中包括熱傳導系數，輻射換熱系數，所用合金的物理參數比熱、潛熱、密度和固/液相線溫度，定向凝固爐體參數所述加熱區直徑和高度、所述冷卻區直徑和高度、擋板厚度和圓盤結晶器直徑，同時，輸入固定抽拉速度值3mm/min，步驟(2.幻，操作員向所述計算機輸入所述單晶葉片型殼的三維簡化模型，所述計算機用所述FTItar軟件對該三維簡化模型用正六面體單元進行三維離散化，步驟(2. 3)，操作員向所述計算機下達用所述FT-Star軟件對葉片凝固過程的溫度場進行測試模擬的指令，得到并輸出步驟⑴所述至少6個測溫點的模擬的溫度值隨時間變化的數據，步驟(2. 4)，操作員以所述單晶葉片為樣片，以3mm/min為固定抽拉速度值，在相同于步驟(2. 1)中的模擬用的基本參數條件下，在所述實驗裝置中進行澆注實驗，實時測定各測溫點實際的溫度隨時間變化的數據，步驟(2. 5)，操作員把步驟(2. 3)數值模擬得到的在同一時刻條件下的所述各測溫點的數據與步驟(2.4)實測的所述各測溫點的溫度數據進行對比分析，在任意相同時刻，只要有一個測溫點的相對溫度誤差δ > 10%，便需要增加或減小上一次確定的熱傳導系數和輻射換熱系數值各10%，并作為新的所述基本參數輸入到所述FT-Star軟件，直到在不同時刻下所有所述測溫點的相對溫度誤差都不大于10%為止，從而確定最終用于模擬計算的基本參數，所述相對溫度誤差是指溫度模擬值與溫度實測值之差的絕對值與所述溫度實測值之比，步驟(2. 6)，在計算機中，按照以下步驟對所述單晶葉片生產用的自適應變速抽拉過程進行預測模擬步驟(2. 6. 0)，建立實際生產用單晶葉片型殼的三維模型，并采用FTItar軟進行三維離散化，離散化后的離散子單元表示為C(i，j，k)，i，j，k為離散子單元的坐標值， 步驟(2. 6. 1)，設定抽拉速度曲線ν (t)，v(t)表示t時刻的抽拉速度值 步驟(2.6. 11)，確定變速判據所述變速判據用來決定何時對抽拉速度值進行改變， 其包括兩方面判據減速判據和加速判據，定義糊狀區，為凝固過程中在葉片型殼內固相溫度線和液相溫度線之間的區域； 液相凝固面糊狀區內，液相開始凝固的界面；Sj，為t時刻糊狀區的液相凝固面的面積與糊狀區的平均截面積比值，糊狀區的平均截面積為將糊狀區沿ζ方向進行10等分，并得出每個等分點的截面積值，從而得到這些等分點截面積的平均值，SM，為Sj的最佳值，此處取1.2;Ziu,以擋板中心為坐標原點，沿著定向凝固抽拉方向建立Z向一維坐標系，Ziu為擋板上端面的坐標；Zid,以擋板中心為坐標原點，沿著定向凝固抽拉方向建立Z向一維坐標系，Zid為擋板下端面的坐標；Zm為液相凝固面上的離散子單元中心的Z方向坐標平均值； 4，糊狀區內，液相凝固面至液相線等溫面區域，是否出現雜晶形核的標志，如果有雜形核，En = True = 1，否則 = False = 0 ；1)第一減速判據l，Skt> i^Sj大于最優值，說明由于抽拉速度過大，而引起液相凝固面彎曲嚴重；或者，第二減速判據2，< zid,液相凝固面平均值位于擋板之下，說明抽拉速度過大， 散熱不及時，液相凝固面位置下降；或者，第三減速判據3，En = True = 1，說明糊狀區出現深過冷情況，導致雜晶形核；2)加速判據，zSL> ζ iu'步驟(2. 6. 1.2)，確定5個棒狀試樣模型的截面積系列值&和各自對應的最大抽拉速度Vmax的函數關系，步驟(2. 6. 1. 2. 1)，建立第一組5個不同截面的棒狀試樣模型，所有棒狀試樣模型長度為300mm，作為第一組標準算例，記為標準模型系列1，S0 = 78. 5，314. 2，1256. 6，1963. 5， 2827. 4，單位mm2，其中，S0為所述棒狀試樣模型的截面積值系列， 步驟(2. 6. 1. 2. 2)，計算所述棒狀試樣模型的最大抽拉速度Vmax 對所述的5個不同截面的棒狀試樣模型采用所述FT-Star軟件進行三維離散化，并以止少驟(2. 5)所述確定的模擬用基本參數為輸入量，對所述的5個不同截面的棒狀試樣模型分別進行模擬計算，并以步驟(2. 6. 1. 1)所述的變速判據為依據，當計算數據滿足所述變速判據時，對抽拉速度進行改變，每次減小或增加的速度增量絕對值為lmm/min，不斷進行判斷，直至確定的抽拉速度不滿足所述變速判據，且凝固完全結束，此時確定的抽拉速度值為所述最大抽拉速度值Vmax，從而建立所述標準模型系列1的5個所述試樣模型對應的截面積值系列&和最大抽拉速度Vmax的關系對[SQ(n)-Vmax(n)] ,η = 1,2,3,4,5,步驟(2. 6. 1.2. 3)，根據步驟(2. 6. 1.2. 2)所述的關系對[Stlfc)-Vmax(η)]，采用BP神經網絡算法，以&為輸入層變量，以Vmax為輸出層變量，根據所述關系對，對所述第一組標準算例進行系統訓練，得到輸入量與輸出量之間內聯關系，即 F(S0) = [VfflaJ其中，F(S0)表示根據第一組標準算例的5個棒狀試樣模型通過BP神經網絡算法確定的統一函數關系，步驟O. 6. 1.3)，確定突變截面[S1 S2]和最大抽拉速度Vmax以及變速時間提前量At 之間的函數關系步驟(2. 6. 1. 3. 1)，建立第二組5個截面突變的棒狀試樣模型，作為第二組標準算例， 記為標準模型系列 2，[S1 S2] =314.2 706. 9,314. 2 1256. 6,314. 2 1963.5， 706.9 1963.5,1256.6 2827. 4，單位mm2 mm2，所有棒狀試樣模型的長度為300mm，截面開始突變位置ζ = 150mm，其中，S1為截面變化前的截面積值，其ζ方向坐標為Z1, S2為截面變化后的截面積值，其ζ方向坐標為^， 且滿足，Z1 < ζ < z2, (Z2-Z1)A < 5%,步驟(2. 6. 1. 3.幻，對應于所述第二組標準算例中的每一個棒狀試樣模型，確定最大抽拉速度隨時間變化曲線，辦法如下步驟(2.6. 1.3. 2. 1)，采用步驟(2.6. 1.2. 3)所述的最大速度公式F (Stl) = [Vmax]，當截面積變化時，抽拉速度根據所述函數關系，相應變化，步驟(2. 6. 1. 3. 2. 2)，確定最大抽拉速度與時間關系，根據設定的截面開始突變位置ζ =150mm，確定變速點時間為、=z/vi; t2 = z/v2，其中 V1為截面突變前面積為S1所對應的最大抽拉速度值， V2為截面突變后面積為&所對應的最大抽拉速度值，從而確定的抽拉速度曲線為，以V1速度抽拉，持續時間為ti，再改變速度值，開始以V2 速度進行抽拉，持續時間為t2，步驟(2. 6. 1.3.幻，根據計算模擬，修正第二組標準算例的最大抽拉速度隨時間變化關系以步驟(2. 6. 1. 3. 2. 3)所確定的最大抽拉速度隨時間變化曲線為輸入，采用所述 FT-Star軟件進行模擬計算，并結合所述變速判據進行判斷，當滿足變速判據時，并不改變速度值，而是減小變速點時間、的大小，每次減小量為0. 5min，并再次計算，直至凝固結束，累加所有時間減小值，記為At，最終確定第二組標準算例中每個模型所對應的關系對 tSi(n) · S2(n)-v1(n) . v2(n) . Δ t(n)] ,η = 1,2,3,4,5,步驟(2. 6. 1. 3. 4)，根據步驟(2. 6. 1. 3. 3)所述的關系對，采用BP神經網絡算法，以S1, &為輸入層變量，以Vl，v2, At為輸出層變量，對所述第二標準算例進行系統訓練，得到輸入量與輸出量之間內聯關系，即 F (S1, S2) = [V1, V2, Δ t]其中，F(SnS2)表示根據第二組標準算例的5個棒狀試樣模型通過BP神經網絡算法確定的統一函數關系，步驟(2. 6. 1.4)，根據所述實際葉片型殼的三維模型，分析不同截面的截面積值，并根據步驟(2. 6. 1. 3. 4)確定的截面積、速度、時間函數關系，計算所需要的抽拉速度隨時間變化曲線，步驟(2. 6. 2)，優化凝固抽拉速度曲線ν (t)以步驟(2. 5)所確定的模擬用基本參數為輸入，以步驟(2. 6. 0)所建立的三維離散化模型為輸入，以步驟(2. 6. 1)所建立的抽拉速度隨時間變化曲線為輸入，采用FT-Mar軟件進行模擬計算，并采用變速判據進行變速判斷， 當滿足判據時變速方法如下對抽拉速度進行自動優化，調整其速度改變量和速度改變時間點，變速規則用來確定每次變速的速度改變量，變速規則分為兩部分，減速規則和增速規則 A減速規則za< Zida)當滿足減速判據1時，減速量AVm=(I-Lm)Vm, Lm = (S^-Sm)ZSm 減速時間位置程序回退時間量At = tprt-tbf,其中，Sj和、，定義見步驟步驟(2. 6. 1. 1)， tprt，當前凝固時刻，tbf，當前糊狀區處于固相線的單元的溫度值從開始澆注溫度降至液相線溫度時所對應的時刻，滿足tbf < tPrt，Vffl為tbf時刻對應的速度值， Lm，速度減小調整系數，b)當滿足減速判據2時，減速量Avm= (I-LJvm, Lm = (zSL_zid)/zid 減速時間位置程序回退時間量At = 3min,其中，Zsl和Zid，定義見步驟步驟(2. 6. 1. 1)， Vffl為tbf時刻對應的速度值，tbf，當前糊狀區處于固相線的單元的溫度值從開始澆注溫度降至液相線溫度時所對應的時刻，滿足tbf < tprt,c)當滿足減速判據3時，Avm= (I-LJvm, Lm= 10% ； 減速時間位置程序回退時間量At = tprt-tbf,d)當同時滿足減速判據1和減速判據2時， 計算減速量 AVm = (I-Lm)Vm, Lm= (S^-Sm)ZSm 減速時間位置程序回退時間量At1 = tprt_tbf， 計算減速量 Avm= (I-LJvm, Lm = (zSL-zid)/zid 減速時間位置程序回退時間量At2 = 3min,令，AVmin= (AVffl Δ vffl), Atfflin= (At1 At2), 其中，Δ Vmin，為AV1^P Δ Vm中最小值， Atmin，為At1和At2中最小值， 當同時滿足減速判據1和減速判據3時， 計算減速量 AVm = (I-Lm)Vm, Lm= (S^-Sm)ZSm 計算減速量 Avm = (I-LJvm, Lm = 10% ； 減速時間位置程序回退時間量At = tprt-tbf, 令，AVmin= (AVffl Δ vffl), 其中，Δ Vmin，為AV1^P Δ Vm中最小值， 當同時滿足減速判據2和減速判據3時， 計算減速量 Avm= (I-LJvm, Lm = (zSL-zid)/zid 減速時間位置程序回退時間量At2 = 3min,計算減速量 Δν\= (I-Lffl)Vffl, Lffl= 10% ； 減速時間位置程序回退時間量At3 = tprt_tbf， 令，AVmin= (Δνω Δν\), Atfflin= (At2 At3), 其中，Δ Vmin，為八、和Δ 中最小值，Atmin，為At2和At3中最小值，當同時滿足減速判據1、減速判據2和減速判據3時，計算減速量 AVm = (I-Lm)Vm, Lm= (S^-Sm)ZSm減速時間位置程序回退時間量At1 = tprt_tbf，計算減速量 Avm= (I-LJvm, Lm = (zSL-zid)/zid減速時間位置程序回退時間量At2 = 3min,計算減速量 Δν\= (I-Lffl)Vffl, Lffl= 10% ；減速時間位置程序回退時間量At3 = tprt_tbf，令，AVmin= (AVffl Δ Vffl Δν\), Atfflin= (At1 At2 At3),其中，Δ Vmin，為AVm、八、和Δ 中最小值， Δ tmin，為Δ t” Δ t2禾口 Δ t3中最小值，從而，所述抽拉速度減速量為Δ Vmin，所述減速時間位置為Atmin，B增速規則當滿足加速判據時，增速量 Δνρ = (1+Lp) ν Lp = (zSL-ziu)/ziu,增速時間位置當前時刻增速，其中，Lp，速度增大調整系數，步驟(2. 6. 3)，當根據變速判據對計算結果驗證通過，滿足全葉片凝固結束時，根據速度對時間繪制曲線，得到v(t)凝固抽拉速度曲線。
全文摘要
單晶葉片生產的自適應變速抽拉仿真方法，屬于材料加工技術領域，其特征在于，通過對Bridgeman法定向凝固生產渦輪發動機單晶葉片的過程進行模擬仿真，整體模擬金屬液澆鑄后，抽拉機構運轉過程中，鑄件凝固過程的溫度場和組織生長的演變過程，同時本方法以凝固過程的溫度場和組織生長的模擬結果為指導，結合工業對單晶葉片生產的標準要求，采用神經網絡算法和PID控制原理確定凝固過程的抽拉速度的改變時間和改變大小，對全葉片凝固過程的抽拉速度工藝進行優化。本方法提高了鑄件生產合格率，提高了生產效率，降低了工藝調試周期，降低了生產成本，將定向凝固生產單晶葉片的單級變速抽拉工藝升級為自適應的多級變速抽拉工藝，具有廣闊的應用前景。
文檔編號G06F17/50GK102426622SQ20111036237
公開日2012年4月25日 申請日期2011年11月15日 優先權日2011年11月15日
發明者唐寧, 張航, 柳百成, 許慶彥 申請人:清華大學