公开(公告)号：CN115544656A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211208866.2

申请日：2022-09-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 黄涛 ,  章鸿正 ,  伍泊澄 ,  张小明 ,  丁汉

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06T17/20

Abstract: 本发明属于薄壁叶片模态预测领域，并具体公开了一种薄壁叶片加工时变模态参数高效预测方法及系统，其包括如下步骤：对叶片三维模型进行网格划分与节点坐标提取，依据提取得到的节点坐标进行特征处理，获取叶片外形特征数据；基于深度学习搭建叶片频率预测模型和振型预测模型；实时获取叶片加工参数，并根据加工参数修改叶片外形特征数据，将其输入频率预测模型和振型预测模型，得到叶片前五阶频率和振型，实现叶片加工时模态参数的实时预测。本发明实现了依据叶片的三维模型预测叶片加工过程中模态参数的功能，预测过程自动化程度高，人工操作少且简单，软件运算速度快，精度较高，解决了难以获取薄壁叶片加工过程中模态参数的问题。

公开(公告)号：CN115544656B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211208866.2

申请日：2022-09-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 黄涛 ,  章鸿正 ,  伍泊澄 ,  张小明 ,  丁汉

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06T17/20

Abstract: 本发明属于薄壁叶片模态预测领域，并具体公开了一种薄壁叶片加工时变模态参数高效预测方法及系统，其包括如下步骤：对叶片三维模型进行网格划分与节点坐标提取，依据提取得到的节点坐标进行特征处理，获取叶片外形特征数据；基于深度学习搭建叶片频率预测模型和振型预测模型；实时获取叶片加工参数，并根据加工参数修改叶片外形特征数据，将其输入频率预测模型和振型预测模型，得到叶片前五阶频率和振型，实现叶片加工时模态参数的实时预测。本发明实现了依据叶片的三维模型预测叶片加工过程中模态参数的功能，预测过程自动化程度高，人工操作少且简单，软件运算速度快，精度较高，解决了难以获取薄壁叶片加工过程中模态参数的问题。