基于Delaunay的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣應(yīng)變重構(gòu)及數(shù)據(jù)處理

王昆 劉客嘉

摘要：結(jié)構(gòu)健康檢測(cè)中，我們需要重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵區(qū)域。但是由于結(jié)構(gòu)自身或者是工作環(huán)境等因素影響，我們無法在關(guān)鍵部位加裝檢測(cè)元件。為此，針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)匣，提出了基于Delaunay的應(yīng)變重構(gòu)方法，旨在獲得整個(gè)檢測(cè)區(qū)域的應(yīng)變信息。同時(shí)，為了方便人工處理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化處理。通過預(yù)先布置的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，經(jīng)過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解濾波，結(jié)合檢測(cè)區(qū)域的位置數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)變重構(gòu)和數(shù)據(jù)可視化。最后，以發(fā)動(dòng)機(jī)風(fēng)扇機(jī)匣為例，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)變重構(gòu)并進(jìn)行了數(shù)據(jù)對(duì)比，分析了重構(gòu)結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：應(yīng)變重構(gòu)；飛機(jī)機(jī)匣；三角剖分

中圖分類號(hào)：TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）06-0067-02

1 引言

飛機(jī)在服役過程中，惡劣的工作環(huán)境容易導(dǎo)致結(jié)構(gòu)件損壞，輕則產(chǎn)生故障、任務(wù)失敗，重則機(jī)毀人亡。發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣作為航空發(fā)動(dòng)機(jī)的重要部分，是整個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)的基座，也是航空發(fā)動(dòng)機(jī)的主要承力部件。發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣在工作狀態(tài)下，主要承受氣體負(fù)荷和質(zhì)量慣性力，其次還要承受熱負(fù)荷，聲負(fù)荷以及一些裝配應(yīng)力[1]。機(jī)匣的狀態(tài)反映了發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)。對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)，能極大提升飛行安全。

應(yīng)變重構(gòu)是指通過檢測(cè)得到的有限點(diǎn)的離散信息，通過計(jì)算得到檢測(cè)部位的應(yīng)變場(chǎng)信息。常見的方式有兩種，一種是根據(jù)離散信息進(jìn)行插值，另一種是結(jié)合結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行力學(xué)分析。但是由于實(shí)際的工作環(huán)境中，結(jié)構(gòu)本身的復(fù)雜性以及受載的多變性等問題。本文選擇使用插值方法，使用Delaunay三角剖分插值進(jìn)行應(yīng)變重構(gòu)。

2 Delaunay三角剖分

Delaunay三角剖分在計(jì)算幾何學(xué)當(dāng)中占有非常重要的地位，在眾多的領(lǐng)域當(dāng)中都有非常高的實(shí)用價(jià)值。在有限網(wǎng)格生成、實(shí)體邊界模擬、圖形圖像處理和三維實(shí)體幾何造型等眾多應(yīng)用領(lǐng)域當(dāng)中，大量使用Delaunay三角剖分算法用來解決這些領(lǐng)域當(dāng)中存在的問題[2]。

本文選用三角網(wǎng)生長法[3]。將一個(gè)空間數(shù)據(jù)點(diǎn)作為起始點(diǎn)，逐步擴(kuò)張形成覆蓋所有點(diǎn)集的三角網(wǎng)，形成僅有散點(diǎn)構(gòu)成的四面體幾何網(wǎng)絡(luò)。將整個(gè)區(qū)域四面體化后，便可以對(duì)整個(gè)散點(diǎn)云（xi，yi，zi，ti）進(jìn)行插值[4]。為了便于理解，我們將散點(diǎn)數(shù)據(jù)（xi，yi，zi，ti）描述為每個(gè)點(diǎn)（xi，yi，zi）以及其測(cè)量的溫度ti。

3 應(yīng)變重構(gòu)

人腦對(duì)視覺信息的處理要比書面信息容易的多。當(dāng)我們針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，使用圖表來總結(jié)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，可以確保對(duì)數(shù)據(jù)的理解比那些混亂的報(bào)告或電子表格更快。所以，本文以可視化的形式，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形顯示，增強(qiáng)理解。

整個(gè)重構(gòu)流程如圖2所示。首先獲取監(jiān)控區(qū)域的散點(diǎn)坐標(biāo)，生成檢測(cè)區(qū)域的網(wǎng)格坐標(biāo)和曲面。然后將傳感器獲取的應(yīng)變數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，再結(jié)合網(wǎng)格曲面，基于四面體插值，最終獲得的應(yīng)變重構(gòu)結(jié)果。

本文以發(fā)動(dòng)機(jī)風(fēng)扇機(jī)匣為例，如圖3所示，針對(duì)圖中已選擇表面進(jìn)行試驗(yàn)。

3.1 實(shí)體可視化

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)區(qū)域的可視化，首先要實(shí)現(xiàn)檢測(cè)區(qū)域的可視化。首先第一步要獲取表面的空間坐標(biāo)信息，通過三坐標(biāo)檢測(cè)，或是通過建模導(dǎo)出等方式，我們可以獲得大量檢測(cè)區(qū)域的離散坐標(biāo)。根據(jù)Delaunay三角剖分，便可擬合檢測(cè)區(qū)域。本文采用通過建模的方式，獲得監(jiān)測(cè)表面的空間數(shù)據(jù)。結(jié)果如圖4所示。

3.2 數(shù)據(jù)可視化

傳感器采集得到的數(shù)據(jù)中，包含了工作環(huán)境的噪聲干擾，為此，我們還需要對(duì)收集的信號(hào)進(jìn)行濾波處理。本文采用EMD濾波。

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）方法是HUANG等人于1998提出的一種信號(hào)分析方法。它依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時(shí)間尺度特征來進(jìn)行信號(hào)分解，與建立在先驗(yàn)性基函數(shù)的小波分解方法有本質(zhì)區(qū)別，在處理非平穩(wěn)、非線性數(shù)據(jù)上具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。EMD將復(fù)雜信號(hào)分解為有限個(gè)本征模態(tài)函數(shù)，所分解出來的各個(gè)IMF分量包含原信號(hào)的不同時(shí)間尺度的局部特征信號(hào)，可以將其看作是時(shí)空濾波過程，利用這個(gè)性質(zhì)可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波分析和降噪處理[5]。

將濾波得到的應(yīng)變信息，結(jié)合前一步得到的空間網(wǎng)格，根據(jù)Delaunay插值方法，進(jìn)行應(yīng)變重構(gòu)，最終獲得的結(jié)果如圖5所示。

選取10個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與預(yù)先設(shè)置的測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖6所示，其中藍(lán)色十字為實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)，紅色圓圈為重構(gòu)數(shù)據(jù)。從表1相對(duì)誤差表中，我們可以看出，數(shù)據(jù)一致性較好，實(shí)測(cè)應(yīng)變數(shù)據(jù)基本吻合。

4 結(jié)語

針對(duì)機(jī)匣應(yīng)變場(chǎng)監(jiān)測(cè)需求，本文提出了基于Delaunay三角剖分的應(yīng)變場(chǎng)重構(gòu)方法。以機(jī)匣部分表面為例，進(jìn)行了試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果顯示，重構(gòu)結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)有較好的一致性。但是在檢測(cè)區(qū)域的端點(diǎn)部分，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的情況，這是由于凸包性導(dǎo)致無法插值。后續(xù)的工作主要針對(duì)測(cè)量點(diǎn)布局的優(yōu)化，以及端點(diǎn)數(shù)據(jù)的處理，以便獲得更加準(zhǔn)確的空間應(yīng)變場(chǎng)。

參考文獻(xiàn)

[1]溫登哲，陳予恕.航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣動(dòng)力學(xué)研究進(jìn)展與展望[J].動(dòng)力學(xué)與控制學(xué)報(bào)，2013，11（01）：12-19.

[2]伯格，計(jì)算幾何算法與應(yīng)用（鄧俊輝譯）[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005.

[3]李麗.三維空間Delaunay三角剖分算法的研究及應(yīng)用[D].大連海事大學(xué)，2010.3.

[4]I. Amidror， "Scattered data interopla-tion methods for electronic imaging systems： a survey，" Journal of Electronic Imaging， vol. 11， （2）， pp. 157-176， 2002.4.

[5]程誠，程晶晶，王光偉，薛志波.EMD濾波方法在NMR測(cè)井中的應(yīng)用[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)（信息與管理工程版），2014，36（02）：176-179+206.

Abstract：In structural health monitor， we need to focus on some important areas. However， limited by some factors such as the structure itself or the working environment， we cannot apply sensors on those areas. To solve this problem， we propose a method of strain reconstruction based on Delaunay for the aeroengine casing， aiming to obtain the strain information of the entire detection area. In order to facilitate manual processing， the data is visualized. Firstly， the data is obtained through pre-arranged sensors， and then it is subjected to empirical mode decomposition and filtering. Finally， with the position data， realize strain reconstruction and data visualization. In the end， a strain reconstruction of aeroengine casing was provided and the validity and accuracy of the data was analyzed.

Key words：strain reconstruction；seroengine casing；triangulation