【作者】

冯岚; 王亚楠; 余建波

【单位】

; 上海大学

【摘要】

铸造合格率低是制约我国涡轮叶片制造的关键环节，熔模铸造过程中，由于复杂铸件的收缩不均匀而导致铸件尺寸超差报废，本文采用工业CT和三坐标测量铸件和蜡模的尺寸，利用工业CT测量型壳的内腔尺寸。分析了熔模铸造过程每一阶段的尺寸变化，并根据铸件和模具的尺寸建立了基于BP神经网络的结构参数与径向收缩率的预测模型。结果表明，此模型可以很好的预测筒形铸件收缩率，测试样本的预测和实际值收缩率平均偏差为0.0004%。

【关键词】

叶片制造;尺寸控制;尺寸测量;工业CT;BP神经网络

【论文集名称】

高强化材料与结构技术

【会议名称】

设计与智能制造2022学术年会

【会议时间】

2022-11-24至2022-11-27

【会议地点】

长沙

【下载次数】

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