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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶大學(xué)申請(qǐng)的專利一種面向葉盤結(jié)構(gòu)的高保真有限元模型自動(dòng)建模方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114970247B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210496292.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/23；該發(fā)明授權(quán)一種面向葉盤結(jié)構(gòu)的高保真有限元模型自動(dòng)建模方法是由姚建堯;梁道森;曹芝腑;賈子初;張睿;吳昱霖;張旭設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種面向葉盤結(jié)構(gòu)的高保真有限元模型自動(dòng)建模方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉盤建模領(lǐng)域，具體公開了一種面向葉盤結(jié)構(gòu)的高保真有限元模型自動(dòng)建模方法，包括獲取使用光學(xué)掃描儀測(cè)量而得的整體葉盤點(diǎn)云數(shù)據(jù)；提取葉片的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用葉片識(shí)別算法區(qū)分出各個(gè)葉片的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；步驟3，采用多特征聚類分析算法，對(duì)每個(gè)葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類，分別獲得葉片頂部、壓力面、吸力面的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)集；步驟4，采用網(wǎng)格變形算法移動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)有限元模型中的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)擬合到分類后的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)集，同時(shí)使用徑向基核函數(shù)保持單元形狀與映射，獲得與所測(cè)整體葉盤相匹配的幾何失諧有限元模型。該方法能將細(xì)分的掃描數(shù)據(jù)快速地轉(zhuǎn)換為高保真有限元模型，同時(shí)保證較高的魯棒性以及精準(zhǔn)度。

本發(fā)明授權(quán)一種面向葉盤結(jié)構(gòu)的高保真有限元模型自動(dòng)建模方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向葉盤結(jié)構(gòu)的高保真有限元模型自動(dòng)建模方法，其特征在于，包括步驟1，獲取使用光學(xué)掃描儀測(cè)量而得的整體葉盤點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2，提取整體葉盤點(diǎn)云數(shù)據(jù)中葉片的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用葉片識(shí)別算法區(qū)分出各個(gè)葉片的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，包括：利用葉盤形狀函數(shù)fdiscx對(duì)整體葉盤點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行布爾運(yùn)算，將整體葉盤點(diǎn)云數(shù)據(jù)分成輪盤PD與葉片PB兩部分?jǐn)?shù)據(jù)集；在PB中隨機(jī)選取一個(gè)點(diǎn)PBij，并找到其連接點(diǎn)，再以找到的連接點(diǎn)為起點(diǎn)尋找連接點(diǎn)；迭代進(jìn)行該操作直到不再有連接點(diǎn)為止，上述過程中所找到的所有連接點(diǎn)和點(diǎn)PBij的集合即單個(gè)葉片的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi；再從PB去除該葉片的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi，并于剩下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中重復(fù)上述操作，直至所有葉片被區(qū)分出來；步驟3，采用多特征聚類分析算法，對(duì)每個(gè)葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類，分別獲得葉片頂部、壓力面、吸力面的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)集，包括：第一次聚類：使用葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi中的點(diǎn)坐標(biāo)PBi-XYZ作為特征進(jìn)行聚類分析，將PBi分為葉片上段點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi-UP和葉片下段點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi-Bottom；第二次聚類：使用葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi中的法向量PBi-UVW為特征對(duì)PBi-UP進(jìn)行聚類分析，提取出葉片頂面點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi-TS；第三次聚類：使用葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi中的法向量PBi-UVW為特征，對(duì)去除掉PBi-TS的葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi剩余部分進(jìn)行聚類分析，提取出葉片壓力面點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi-PS與葉片吸力面點(diǎn)云數(shù)據(jù)集PBi-SS；步驟4，采用網(wǎng)格變形算法移動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)有限元模型中的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)擬合到分類后的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)集，同時(shí)使用徑向基核函數(shù)保持單元形狀與映射，獲得與所測(cè)整體葉盤相匹配的幾何失諧有限元模型。

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