基于增强现实的航空发动机机匣数字孪生测调系统
收稿日期: 2023-08-18
修回日期: 2023-09-12
录用日期: 2023-10-09
网络出版日期: 2023-11-22
基金资助
国家重点研发计划(2021YFF0603200);国家自然科学基金重大研究项目(91960109);国家自然科学基金(52205560);中国博士后科学基金(2021T140164);黑龙江省自然科学基金(LH2020E042);黑龙江省重点研发项目(2022ZX03A03);黑龙江省博士后基金(LBH-TZ2112);中央高校基本科研业务费专项资金(2022FRFK060025)
A digital twin testing and adjusting system for aero-engine casings based on augmented reality
Received date: 2023-08-18
Revised date: 2023-09-12
Accepted date: 2023-10-09
Online published: 2023-11-22
Supported by
National Key R&D Program of China(2021YFF0603200);National Natural Science Foundation Major Research Projects of China(91960109);National Natural Science Foundation of China(52205560);China Postdoctoral Science Foundation(2021T140164);Natural Science Foundation of Heilongjiang Province of China(LH2020E042);Key R&D Project of Heilongjiang Province(2022ZX03A03);Heilongjiang Postdoctoral Fund(LBH-TZ2112);The Fundamental Research Funds for the Central Universities(2022FRFK060025)
为了提高航空发动机机匣装配精度和效率，提出基于增强现实的航空发动机机匣数字孪生测调系统。利用增强现实设备的高保真交互特性，对航空发动机多级机匣装配进行实时可视化引导装配。建立了航空发动机多级机匣装配数学模型，实现了多级机匣装配同轴度精准预测。将装配数学模型和可视化模型相结合，实现航空发动机机匣数字孪生模型映射。基于模拟的航空发动机多级机匣进行数字孪生装配实验，实验结果表明，提出的数字孪生装配系统的同轴度预测误差为0.6 μm，增强现实可视化交互的平均延时为11 ms，平均帧率为45 fps，装配消耗时间减少了5 h，有效提高了航空发动机机匣装配精度和效率。
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In order to improve the assembly accuracy and efficiency of aero-engine casings， this paper proposes a digital twin testing and adjusting system for aero-engine casings based on augmented reality. Utilizing the high fidelity interactive characteristics of augmented reality device， real-time visualization guided assembly of multi-stage aero-engine casings is carried out. Furthermore， this paper establishes a mathematical model for the assembly of aero-engine multi-stage casings to achieve accurate prediction of coaxiality of multi-stage casing assembly. Combining the assembly mathematical model with visual models， this paper conducts digital twin assembly experiments based on simulated multi-stage aero-engine casings， to achieve digital twin model mapping for aero-engine casings. The experimental results show that the coaxiality prediction error of the digital twin assembly system proposed in this paper is 0.6 μm， the average latency of augmented reality visualization interaction is 11 ms， the average frame rate is 45 fps， and the assembly consumption time is reduced by 5 h， effectively improving the accuracy and efficiency of aero-engine casing assembly.
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