机床与液压

作者：刘盼，景敏，王典，王皓东，陈曼龙

单位：陕西理工大学机械工程学院；陕西理工大学机械工程学院；陕西理工大学机械工程学院；陕西理工大学机械工程学院；陕西理工大学机械工程学院

关键词：气膜孔;涡轮叶片;DBSCAN算法;特征提取;最小二乘法

基金：陕西省重点产业创新链（群）项目（2021ZDLSF06-07）；陕西省重点研发计划项目（2022SF-469）；陕西理工大学人才启动项目(SLGRCQD2103)

针对涡轮叶片气膜冷却孔轴线检测中孔径微小、空间角度复杂的技术难点，提出一种基于密度聚类与最小二乘拟合的气膜孔轴线方向检测方法。通过三维激光扫描设备获取叶片点云数据，对数据进行预处理，采用密度聚类算法DBSCAN对气膜孔群点云进行自适应分割，无需预设簇的数量，有效克服传统方法对初始参数的依赖。通过最小二乘法构建气膜孔圆柱模型，提取轴线矢量并计算空间角度参数 xoy 投影与 x 轴夹角 α 、轴线与 z 轴夹角 γ 。其轴线角度重复性测量误差不大于0.6°且 α 与 γ 的平均相对误差分别控制在1.07%和0.30%，相对误差较小且在合理范围内，能够满足涡轮叶片设计标准对气膜孔检测方法的要求。相比现有研究，该方法在特征提取阶段采用改进的密度聚类算法，可有效克服复杂表面的反射干扰，并通过圆柱拟合优化策略提升了轴线矢量的计算稳定性，实现了对异形气膜孔空间姿态的精准检测。

来源：2025年第20期

《机床与液压》期刊编辑部

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