【摘 要】
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板翅式换热器是高效紧凑式换热器,在低温空气分离、石油化工和汽车船舶冷却器等领域应用广泛。翅片是板翅式换热器传热的核心元件,通常由金属薄板通过组合式模具冷冲压制成。冲压模具的磨损和位移会使翅片加工质量下降,使翅片形状、尺寸、面积等几何参数和切断面毛刺分布、表面粗糙度等微观特征发生渐进性变化。研究表明,这些形变会增加翅片流动阻力并降低传热性能。目前,翅片质量检测的传统人工目视方法受主观因素影响大,而翅
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板翅式换热器是高效紧凑式换热器,在低温空气分离、石油化工和汽车船舶冷却器等领域应用广泛。翅片是板翅式换热器传热的核心元件,通常由金属薄板通过组合式模具冷冲压制成。冲压模具的磨损和位移会使翅片加工质量下降,使翅片形状、尺寸、面积等几何参数和切断面毛刺分布、表面粗糙度等微观特征发生渐进性变化。研究表明,这些形变会增加翅片流动阻力并降低传热性能。目前,翅片质量检测的传统人工目视方法受主观因素影响大,而翅片流动阻力测试装置只能独立于翅片生产加工线运行。基于机器视觉和深度学习技术,提出一种翅片加工质量智能检测方法,能够通过翅片微观特征信息映射得到对应翅片工件流动阻力特性曲线,旨在实现翅片加工质量的在线智能化检测。研究工作的主要内容如下:以95J1202铝制锯齿型翅片为研究对象,搭建了翅片微观图像采集平台,通过斜向拍摄翅片切断面的方式采集得到大量翅片微观特征图像样本。研究了翅片切断面齿形图像处理方法,有效提取了翅片切断面齿形的微观特征,构建了翅片微观特征数据集;利用翅片流阻特性试验台测定翅片工件的Re-f数据,拟合得到翅片工件的流阻特性曲线,构建了翅片流阻特性数据集。针对翅片微观特征数据集和流阻特性数据集难以用数学模型表征其耦合关系,设计了BP神经网络模型。结果表明,以翅片微观特征数据集为输入,对翅片流阻特性的预测性能良好,其拟合系数预测的平均相对误差为4.56%和3.23%。随样本数量的增加,网络对于翅片流阻特性预测的泛化能力增强。针对构建数据集所需翅片图像数量过多的问题,利用Hu矩研究了翅片同层切断面齿形的轮廓形状相似性。实验发现,同层齿形Hu矩参数的平均偏差在0.5%以内,以此为基础提出了压缩翅片微观特征数据集的方法,将翅片微观特征数据集的规模压缩至8%,训练得到的网络模型对翅片流阻特性预测的平均相对误差为3.31%和3.98%。
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