超声波清洗下飞机发动机风扇叶片参数优化：BP与SA-GA方法

本文主要探讨了在飞机发动机风扇叶片清洗过程中存在的问题，如工人劳动强度大，以及如何通过引入先进技术提高清洗效率和效果。研究者针对这些挑战，提出了采用超声波清洗技术来替代传统的人工清洗，并对清洗参数进行优化。文章的核心内容是建立了一种基于BP（Back Propagation）神经网络模型，该模型通过对飞机发动机风扇叶片清洗效果的影响因素进行深入分析，用于预测和优化清洗参数。 BP神经网络是一种广泛应用于机器学习领域的模型，它模拟人脑神经元的工作原理，通过训练来解决非线性问题。研究者首先对清洗过程中的关键参数进行了分析，如清洗时间、压力、频率等，这些参数对清洗效果有显著影响。通过大量的实验数据，他们训练了BP神经网络模型，使其能够预测不同参数组合下的清洗效果。 为了进一步提升优化效率，文章还采用了模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）和改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm，IGA）的结合策略。模拟退火算法是一种全局优化方法，能够在搜索空间中找到全局最优解，而改进遗传算法则能增强算法的搜索能力和收敛速度。两者相结合，可以更有效地探索清洗参数的优化空间，找到最佳清洗条件。 清洗优化后的参数被应用于实际清洗实验中，研究人员使用图像检测技术来评估清洗后的叶片清洁度。他们设计了一种飞机发动机风扇叶片清洁度计算算法，该算法根据清洗前后叶片表面的视觉变化来量化清洁效果。实验结果显示，采用混合算法优化后的清洗参数，清洁度达到了92%以上，相比传统方法有显著提升，这证明了该优化策略的有效性。 本文的研究不仅解决了飞机发动机风扇叶片清洗过程中的劳动强度问题，而且通过科学的模型和优化方法，实现了清洗效果的显著提升，为飞机发动机风扇叶片的自动化清洗提供了强有力的技术支持和指导，具有重要的实践意义和理论价值。