基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法

doi:10.7527/S1000-6893.2021.26201

材料工程与机械制造

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基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法

周林宏¹, 何光宇¹^,², 臧顺来¹()

^1.西安交通大学机械工程学院，西安 710049
^2.空军工程大学等离子体动力学重点实验室，西安 710038

收稿日期:2021-08-06 修回日期:2021-09-06 接受日期:2021-11-22 出版日期:2021-12-03 发布日期:2021-12-01
通讯作者: 臧顺来 E-mail:shawn@mail.xjtu.edu.cn
基金资助:
国家科技重大专项(2017-VII-0012-0107)

A method for modeling three-dimensional morphology of dust particle based on cross-sectional SEM data characteristics

Linhong ZHOU¹, Guangyu HE¹^,², Shunlai ZANG¹()

^1.School of Mechanical Engineering，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710049，China
^2.Science and Technology on Plasma Dynamics Laboratory，Air Force Engineering University，Xi’an 710038，China

Received:2021-08-06 Revised:2021-09-06 Accepted:2021-11-22 Online:2021-12-03 Published:2021-12-01
Contact: Shunlai ZANG E-mail:shawn@mail.xjtu.edu.cn
Supported by:
National Science and Technology Major Project(2017-VII-0012-0107)

摘要/Abstract

摘要：

多尘环境下服役的航空航天装备其性能受到微尘的严重影响，如沙漠起降的军用直升机、运输机和火星多尘表面使用的火星车等。为加强航空航天装备的防尘设计，微尘的三维形貌十分关键且影响着微尘的气动和附着等特性，但由于微尘粒径分布宽、成分复杂、外形不规则，获得精确的微尘三维形貌十分困难。提出了一种基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法，通过逐层剥离获得高精度的微尘断层二维图像，基于埋入的钢球在断层图像中的半径变化，解决断层图像间距的精确测定难题，实现了基于断层图像的微尘三维形貌重构。以粒径100 μm微尘样品，利用所提出方法进行了三维形貌重构和分析，获得了500个砂尘的近似三维模型。定量化表征了微尘的三维形貌，形成了微尘的外形特性分析方法，为研究微尘气动、反弹与吸附特性提供了微尘的形貌数据，进而推动航空发动机冲蚀防护、航空发动机气体动力学与航天探测器的研究，对航空航天装备的防尘设计有重要意义。

关键词: 航空航天装备, 微尘, 几何特征, 图像处理, 三维形貌

Abstract:

The performance of aerospace equipment in dusty environment is seriously affected by dust particles， such as military helicopters and transport planes taking off and landing in the desert and Mars rovers used on the dusty surface of Mars. To strengthen the dustproof design of aerospace equipment， the 3D morphology of dust particles is very important， and affects the aerodynamic and adhesion characteristics of dust particles. However， due to the wide distribution of particle sizes， complex compositions and irregular shapes， it is very difficult to obtain accurate 3D morphology of dust particles. In this paper， a novel method for modeling the 3D morphology of dust particles is proposed based on cross-sectional SEM data characteristics. The tomographic images with high resolution are obtained by layers peeling of dust particle samples. Based on the radius variation of the embedded steel ball in the fault image， the problem of accurate measurement of fault image spacing is solved. The 3D morphology reconstruction of fine dust based on the fault image is realized. The proposed method is used to reconstruct and analyze the 3D morphology of the dust particle samples with a particle size of 100 μm. The accurate 3D morphologies of 500 dust particles are obtained. In this paper， the 3D morphology of dust particle is quantitatively characterized， and the analysis method of the shape characteristics of dust particle is developed. The morphological data of dust particles is provided for studying the aerodynamic， rebound and adsorption characteristics of dust particles， promoting the research on aero-engine erosion protection， aero-engine aerodynamics and space probe， as well as dustproof design of aerospace equipment.

Key words: aerospace equipment, dust particle, geometric feature, image processing, three-dimensional morphology

中图分类号:

V233

周林宏, 何光宇, 臧顺来. 基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法[J]. 航空学报, 2023, 44(4): 426201-426201.

Linhong ZHOU, Guangyu HE, Shunlai ZANG. A method for modeling three-dimensional morphology of dust particle based on cross-sectional SEM data characteristics[J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(4): 426201-426201.

图/表 17

图 1

图 2

图 3

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图 14

图 15

表1

图 16

参考文献 26

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

拟合方法	不同粒径微尘占比/%
拟合方法	<25 μm	25~40 μm	40~55 μm	55~70 μm	70~85 μm	85~100 μm	100~125 μm	>125 μm
最小二乘圆（直径）	2.007	5.351	11.037	29.431	26.756	18.395	5.351	1.672
最小二乘椭圆（长轴）	0.334	3.344	4.682	11.371	28.428	18.060	22.074	11.706
最小二乘椭圆（短轴）	5.686	17.391	27.090	31.438	13.712	3.679	1.003	0
最小外接圆（直径）	0	3.344	4.348	6.689	21.405	26.421	25.753	12.040
最大内接圆（直径）	9.365	24.415	38.462	22.074	5.017	0.334	0.334	0

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基于截面SEM数据特征的微尘三维形貌建模方法

A method for modeling three-dimensional morphology of dust particle based on cross-sectional SEM data characteristics

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