针对工业机器人绝对定位精度不高的现状,提出一种综合考虑几何误差和非几何误差影响因素的克里金预测定位误差的方法。首先,采用三维动态跟踪测量系统测量工业机器人工作空间中一组点的位置误差,通过位置误差构建实验变异函数;其次,采用粒子群算法结合克里金方法进行实验变异函数的参数寻优,得到最优模型和参数;然后,通过克里金方程结合最优实验变异函数模型求解权重系数和拉格朗日乘数,并利用克里金预测方程对定位误差进行预测;最后实施补偿并进行对比验证。实验结果表明,绝对位置误差平均值由1.048 9 mm减小到0.178 6 mm,精度提高了82.97 %;均方根值由0.393 7 mm减小到0.058 5 mm,精度提高了85.14 %,提高了工业机器人的绝对定位精度。

复杂航空产品的装配工艺信息通常隐含在工艺文档和三维模型等多源信息存储介质中,导致装配工艺设计师复用历史装配工艺的效率不高、学习装配工艺知识所需的时间成本较大。针对以上问题,提出了一种基于大语言模型的装配工艺智能问答方法,以提高装配工艺信息的有效利用。首先,设计了一种装配工艺信息表示方法,结构化地表示装配工艺知识,以实现知识图谱自动构建;其次,提出了一种大语言模型拼接双向长短期记忆网络和条件随机场的关键信息识别方法;最后,依据关键信息生成检索语句,以从装配工艺知识图谱中匹配答案并回答问题。所提出的方法以某型号复杂航空产品的装配工艺信息为验证对象,实验结果表明,装配工艺设计师的工作效率有显著提升。

为保证汽车平稳运行,提出了基于车载角速度传感器的汽车横摆角速度失稳控制方法。首先,利用车载角速度传感器获取汽车的横摆角速度数据,并由此建立观测信号描述与解析方程;然后,在横摆动力学理论下,设定汽车横摆角速度失稳判断指标,对比汽车横摆角速度的实际值与理想值,通过模糊规则将汽车横摆角速度的实际值与理想值的差值转化为模糊变量,并利用模糊集合对判断指标进行融合;最后,根据融合结果确定汽车横摆角速度的控制力矩,实现汽车横摆角速度失稳控制。结果表明:以蛇形工况为测试案例,使用所研究方法控制后的汽车横摆角速度小于15 rad/s,未超出极限数值,可以保证汽车车轮在同一标准下变化,有效控制横摆角速度的稳定,保证汽车平稳运行。

为提高某型号汽车排气系统振动性能,首先通过平均驱动自由度位移法(the Average Drive Degree Of Freedom Displacement method,ADDOFD)确定排气系统的吊钩位置,然后进行振动性能分析及优化。静力学分析发现吊耳支反力超出耐久性设计要求;动力学分析发现吊耳传递到车身的动态反力过大。将各个吊耳动态反力之和作为优化目标1;将归一加权后的各个吊耳静位移与支反力之和作为优化目标2。在HyperStudy软件中通过哈默斯雷采样(Hammersley),再进行试验设计(Design Of Experiments,DOE),并做变量筛选,最终确定以波纹管RY、RZ方向转动刚度和5个吊耳的Z向动刚度作为设计变量,构建响应面模型,采用全局响应面法(Global Response Search Method,GRSM)得出满足振动性能要求的波纹管与吊耳刚度最优解集。将最优解集中的一组数值代入排气系统有限元模型进行分析,结果表明优化目标均满足振动性能设计要求。该结果对排气系统的吊钩位置设计以及吊耳、波纹管刚度的选择具有参考意义。

提出了一种基于深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)改进的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ),以解决以最小化最大完工时间和最小化能源消耗为目标的多目标柔性作业车间调度问题(Multi-Objective Flexible Job shop Scheduling Problem,MO-FJSP)。通过在DQN算法中定义马尔可夫决策过程和奖励函数,考虑选定设备对完工时间和能源消耗的局部及全局影响,提高了NSGA-Ⅱ初始种群的质量。改进的NSGA-Ⅱ通过精英保留策略确保运行过程中的种群多样性,并保留了进化过程中优质的个体。将DQN算法生成的初始解与贪婪算法生成的初始解进行对比,验证了DQN算法在生成初始解方面的有效性。此外,将基于DQN算法的改进NSGA-Ⅱ与其他启发式算法在标准案例和仿真案例上进行对比,证明了其在解决MO-FJSP方面的有效性。

针对传统BP神经网络在求解蛇形机械臂逆运动学问题时的收敛速度慢、误差大等问题,提出一种渐进式BP神经网络逆运动学求解方法。首先,建立正运动学模型;然后,引入最佳柔顺性原则,提出以关节角度变化的加权和作为惩罚项的损失函数,该损失函数充分考虑到机械臂运动过程中关节角度变化的连续性和平稳性;最后,根据蛇形机械臂各关节之间的连接约束,构建一种具有层级渐进结构的BP神经网络模型,提高了求解速度。仿真结果表明,该渐进式BP神经网络精度高、收敛速度快,能有效地求解蛇形机械臂逆运动学问题。

针对现有三维扫描仪使用成本过高、小型零件测量困难等问题，提出一种基于单线激光的小型零件三维重建系统。确定了系统的组成和扫描测量原理，完成了试验平台的搭建，利用标准件对系统进行了标定以提高测量精度。该系统使用可编程逻辑控制器控制3个高精度电机，以满足测量系统的3个自由度，进而实现对零件外轮廓的测量。使用上位机对采集到的点云数据进行处理，进而完成三维重建工作。试验结果表明，所设计的系统能够以较低成本获得高质量的零件三维模型。

为进一步提高偏心磁极永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)气隙磁密波形的正弦性,提升电机优化设计效率,提出了一种基于解析计算与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的永磁同步电机偏心磁极优化设计方法。首先,考虑齿尖饱和、定子开槽、极间漏磁、边缘效应及磁路饱和对气隙磁密的影响,分别推导出满足后续优化计算的偏心磁极平行与径向充磁的气隙磁密解析计算模型;然后,利用遗传算法对该模型的磁极结构参数进行寻优;最后,通过有限元仿真对解析计算精度和寻优前后结果进行对比验证,结果表明,该方法所得解析计算模型精度较高,平行与径向充磁磁极优化后的电机气隙磁密波形的正弦性均得到了提高,齿槽转矩减小,优化设计效率提升。

为满足铁路接触网腕臂智能检修作业中机械臂自动导航需求,提出一种综合解决路径规划和障碍物避让问题的研究方法。该方法将双重目标转化为单一的约束优化问题。在此基础上,对标准快速搜索随机树(Rapidly exploring Random Tree,RRT)算法进行改进,引入地图复杂程度评估策略和高斯混合分布采样策略,以约束随机采样点的生成方向。通过加入角度约束策略和临近障碍物的变步长机制,确保随机树始终向目标点方向生长,从而规划出渐进最优的路径。此外,设计一种基于甲虫嗅觉探测的递归神经网络(Recurrent Neural Network based on Beetle Olfactory Detection,RNNBOD)算法,配置最优关节角度,驱动冗余机械臂末端执行器沿规划的参考路径移动,从而降低其计算成本。仿真结果表明,该方法不仅有效提升了标准RRT算法的搜索效率、节点利用率和路径质量,还成功解决了冗余机械臂在运行过程中的跟踪控制难题。

分别以CFRP复合材料与铝合金螺栓连接结构作为研究对象,深入分析不同被连接件材料对预紧力衰减所产生的影响。基于ABAQUS/Standard软件,构建了真实螺纹螺栓节点的参数化有限元模型,用以剖析不同因素对预紧力衰减的作用。随着被连接件厚度的增加,预紧力的衰减程度逐渐降低。应力主要集中于螺纹部位,并且被连接件厚度的增加减缓了应力的衰减。在静载工况下,当被连接件厚度分别为4.0、4.5和5.0 mm时,经过 200 h后,预紧力分别衰减了6 538、5 542和5 437 N。

针对山地无人作业底盘在复杂道路下姿态不平稳,传统控制方法适应性、鲁棒性差等问题,提出了一种基于牛顿-拉弗森优化(Newton-Raphson-Based Optimizer,NRBO)算法、极致梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法和双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3)算法的底盘姿态控制策略。首先,搭建七自由度主动悬架振动模型环境;然后,训练NRBO-XGBoost的状态预测模型,在TD3算法中加入状态预测模型并在网络中加入注意力机制,增强TD3智能体在复杂环境下的决策能力和适应能力,同时设计奖励函数并训练TD3智能体,实现在复杂道路环境下的底盘姿态控制;最后,基于Matlab 2023a/Simulink软件开展仿真。仿真结果表明,基于改进TD3的底盘姿态控制策略能够有效抑制无人作业底盘在复杂道路下的姿态变化,其俯仰角、侧倾角和垂向位移分别抑制了61.4 %、84.9 %和84.9 %,显著提高了平稳性;相比传统DDPG、PPO和TD3强化学习控制策略,改进TD3算法下的俯仰角分别改善了49.1 %、7.4 %和37.2 %,侧倾角分别改善了83.3 %、36.5 %和34.7 %,垂向位移分别改善了70.7 %、77.5 %和64.0 %,垂向位移加速度分别改善了67.7 %、42.1 %和49.7 %,控制效果更好,具有更好的适应性与鲁棒性。

工人配置是装配生产线规划的重要内容。针对复杂产品装配生产线工序多、串并行关系复杂及班组内工人通用等特点,将工人配置优化建模为二维装箱问题,提出一种改进的最佳适应降序优化算法(Best-Fit Decreasing,BFD),通过排序、放置、更新、检验、重复及判断等步骤实现装箱优化,能获得优化的工人配置与派工方案。设计开发基于Plant Simulation软件的生产线快速建模仿真与优化软件系统,自动实现生产线基本要素信息和工人配置优化结果与仿真模型的匹配,提高生产线建模仿真效率。以某复杂产品装配生产线为应用实例,验证了工人配置优化算法的有效性,保证了较高的工人利用率,实现了生产线快速仿真分析。

现有六轴机械臂3D打印运动-挤料协同控制方法多针对丝材挤出方式,对颗粒料挤出方式优化有限。为解决六轴机械臂颗粒料3D打印存在的机械臂末端运动速度与挤料速度不匹配问题,搭建了一台六轴机械臂颗粒料3D打印机,提出了基于速度平滑和前瞻补偿的六轴机械臂颗粒料3D打印运动-挤料协同控制方法,针对抬升点、转角处等工况进行了优化。结果表明,通过对模型进行打印测试,打印零件时线宽均匀,改善了材料堆积或缺失现象,验证了该方法的可行性。

铆接是飞机结构装配的重要连接方式,飞机结构失效大多发生在连接孔处,因此对铆接接头质量进行综合评估非常重要。以单铆搭接接头为研究对象,通过有限元仿真分析与拉伸剪切实验研究了不同压铆力与孔径铆接工艺参数组合下的铆接接头孔周残余应力分布和剪切性能。有限元分析结果表明,增大压铆力可以显著扩大孔周的纵向残余压应力分布区域,并使最大纵向残余拉应力位置远离孔边缘;而孔径仅对纵向残余压应力分布区域的影响较为显著。拉伸剪切实验表明,单铆搭接结构的失效形式均为铆钉沿剪切面的瞬时断裂;在孔径为4.20 mm时采用压铆力为21 kN成型的铆接接头的剪切性能最佳,其平均峰值载荷为4.09 kN,与孔径为4.04 mm和压铆力为15 kN参数组合下成型的铆接接头相比,平均峰值载荷提升了约9.36 %。增大孔径能够提高单铆搭接接头的剪切性能,但会减小孔周的纵向残余压应力分布区域,给铆接接头的疲劳寿命带来不利影响;适当增大压铆力不仅能扩大残余压应力分布区域,还能提高接头的剪切性能。

针对打磨机器人阻抗控制的力跟踪性能受环境刚度未知和环境位置变化影响的问题,提出了一种基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制方法。由于环境参数未知导致参考轨迹不易确定,构造了一个自适应PI控制律,进行参考轨迹补偿,减小力跟踪的稳态误差;为了提高力跟踪控制的动态性能,根据力误差对刚度系数及阻尼系数的统一调节规律——刚度阻尼特征,并结合力误差具有时变、非线性的特点,设计了一个描述力误差与刚度阻尼特征关系的激活函数,构建自适应阻抗参数神经网络模型,其输出为刚度系数和阻尼系数,通过基于参考轨迹补偿与自适应阻抗参数神经网络模型融合的阻抗控制,保证力跟踪控制的柔顺性。仿真结果表明,相比于传统阻抗控制和参考轨迹PI补偿的阻抗控制,所提出的自适应阻抗控制方法具有更好的力跟踪效果。

针对传统双向RRT算法在路径规划中随机性大、收敛慢和路径质量差等问题,提出了一种基于改进人工势场法(Artificial Potential Field,APF)引导的双向RRT机械臂路径规划算法。首先引入动态偏置策略,减小原始双向RRT算法随机性大的问题;其次,在扩展新节点时,根据与障碍物距离自适应地调整节点随机性与总势场的权重;然后融入机械臂碰撞检测模型并进行双向直连线性插值检测,直至生成初始路径;最后再对生成的路径进行三次B样条平滑处理,产生符合机械臂实际运动限制的可行路径。在二维和三维环境下分别构建三种不同环境对改进算法进行仿真对比,结果表明改进算法能有效提高相关性能。将改进算法应用至实物平台中,进一步证明了算法的有效性与可行性。

针对传统A^*算法在复杂环境下搜索效果差、路径曲折、拐角与障碍物距离过近且避障能力差等问题,提出了一种融合改进双向A^*与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)的机器人路径规划算法。首先,引入双向搜索机制与自适应启发函数,以提高算法的搜索速度;其次,应用线段相交法结合安全距离判定剔除冗余点,以确保路径更加安全、平缓;然后,在DWA中加入方位角与目标点距离判定,以增强算法的避障能力;最后,在优化后的全局路径上分段使用DWA进行实时避障。仿真结果显示,融合算法能在复杂场景下生成安全边界内的平滑路径,有效躲避障碍物,快速到达目标点。

针对分布式驱动电动车辆在复杂工况下的横向稳定性问题,提出了一种基于非奇异快速终端滑模控制的横向稳定性分层控制策略。首先,建立了二自由度车辆参考模型,以获得期望横摆角速度和期望质心侧偏角;其次,采用分层控制,上层控制器以期望横摆角速度和期望质心侧偏角为控制目标设计了一种基于非奇异快速终端滑模的直接横摆力矩控制器,并利用灰狼优化算法对该控制器参数进行全局最优求解,以提高系统的动态性能并保证较强的鲁棒性;然后,基于多重约束条件,利用二次规划法设计了下层控制器,将力矩优化分配给各个车轮;最后,为验证控制策略的有效性,在Simulink仿真平台上以正弦转角工况和双移线工况对横向稳定性分层控制策略进行仿真实验。结果表明:横向稳定性分层控制策略可以实现车辆横摆角速度和质心侧偏角的精确跟随,在正弦转角工况和双移线工况下车辆横摆角速度的超调量分别优化了19 %和22 %,车辆的质心侧偏角超调量分别优化了52 %和67 %,可以对复杂工况下车辆的横向稳定性进行有效控制,满足车辆稳定性控制要求。

为了克服机械摩擦、外界干扰和模型误差等不确定性对工业机器人双臂运动轨迹控制精度的影响,设计了一种基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制方法。首先,建立了带有各类不确定性的工业机器人双臂动力学模型;然后,通过构造障碍Lyapunov函数设计了带有不确定性的协同控制律,并设计了自适应神经网络对系统中的不确定性进行估计,从而得到工业机器人双臂协同鲁棒控制律;最后,利用Lyapunov稳定性理论证明了设计的协同鲁棒控制律能够将工业机器人双臂的轨迹跟踪误差、速度跟踪误差和不确定性估计误差约束在一个任意小的邻域内。仿真结果表明,设计的自适应神经网络可准确估计出工业机器人双臂系统中的不确定性,最大估计误差仅为0.04 N·m,提出的协同鲁棒控制律能够稳定、准确地跟踪轨迹控制指令,最大轨迹跟踪误差仅为1.3 mm,从而验证了设计方法的合理性。在三维空间固定坐标定位测试中,提出的协同鲁棒控制律与其他几种方法相比具有更高的控制精度,平均定位误差和最大定位误差分别仅为1.1 mm和1.4 mm,表现出了更强的鲁棒性和更优的工程适用性。

研究了电动冲击扳手定扭矩控制的问题。首先建立了电动冲击扳手碰撞模型和扭矩累积模型,分析了影响扳手扭矩输出的因素,提出了一种基于冲击次数和冲击块转速的定扭矩控制方案,同时设计了冲击次数采集方案和基于模糊PID的双闭环直流无刷电机的转速控制方案。在搭建的电动冲击扳手扭矩测试平台上进行验证,结果表明,在冲击次数为200时,扳手的定扭矩控制精度可达到±4 %以内。该定扭矩控制方法具有控制精度高、成本低及操作方便等特点。通过实际应用验证了该方法的可行性。

诸多行业对于微小零件、产品的迫切需求推动了微制造技术的高速发展。微细切削技术作为最具潜力的微制造技术之一,可在金属、陶瓷、聚合物和复合材料等中高效、准确地生成复杂特征,被广泛地运用于医疗、通信与航空航天等领域。微细刀具作为影响微细切削技术加工质量的关键因素,受到了业界与研究学者们的广泛关注。回顾并讨论了微细刀具相关的最新成果和发展,重点讨论分析了微细铣刀、微细车刀、微细钻头和微细磨头4种典型微细刀具的研制现状与使用性能,并对其失效分析与监测以及刀具涂层进行了详细介绍。最后,强调了微细刀具未来可能的发展趋势和研究方向,以期为微细刀具的研究学者提供重要的参考。

随着我国高速列车的大量开行和运行里程的急剧增加,伴随着轮轨磨耗、运行环境变化与悬挂参数匹配的矛盾,面临的车体异常振动问题越来越多,严重降低了乘客的乘坐舒适性,其中转向架蛇行稳定性不足较为突出,针对该类问题,从抗蛇行减振器主动控制的角度展开了高速列车蛇行稳定性自适应控制策略研究。首先,将抗蛇行减振器替换为主动控制悬挂元件,建立了车辆系统非线性动力学模型;然后,结合PID控制原理和模糊控制原理设计了自适应模糊PID控制器,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法对参数进行优化;最后,基于SIMPACK和Simulink联合仿真模型,在不同运行工况下对所设计的主动控制系统进行控制效果对比分析。结果表明,在主动抗蛇行减振器的作用下,转向架构架端部横向加速度主频幅值最大降低了54 %,均方根值最大降低了33.24 %,明显改善了转向架构架横向振动性能,为转向架蛇行稳定性控制策略提供技术支撑。

电子制造业产品迭代迅速,对装配效率提出了更高的要求。印制电路板组件(PCBA)三维模型为装配工艺人员提供直观的工艺指导,但制造企业的PCBA图样仍广泛以二维图样形式存在,在展示电路板组件布局、连接方式和装配细节方面存在局限。然而,目前自动化的PCBA三维模型构建方法自动化程度不足,大量二维PCBA设计文件难以有效转化为三维模型。为解决电装工艺的三维可视化需求,提出基于参数化建模的PCBA模型快速构建技术。首先,根据三维电装工艺需求,定义了PCBA三维模型的结构化数据模型,通过对PCBA设计文件中的几何和位置信息进行参数提取,实现对设计文件的有效解析;然后,提出了元器件和印制电路板(PCB)的参数化特征建模方法;最后,通过参数化坐标匹配设计了元器件定位坐标算法,完成PCB与元器件的自动装配;最后,以某型号PCBA产品为应用实例,验证该建模方法的效率与准确性。研究结果表明,该方法可以高效构建精确PCBA三维模型,有助于指导装配工艺,提升制造效率。

主动悬架相比于被动悬架多了一个可以产生主动作用力的装置,在路面不平工况中有效调节刚度和阻尼,提高车辆底盘的减振性能和乘坐的舒适性能。结合轴距预瞄信息并借鉴线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)原理,建立了俯仰力矩作用下的半车主动悬架模型,并分别设计了传统H₂/H_∞状态反馈控制器和带有预瞄信息的H₂/H_∞状态反馈控制器,对主动悬架进行多目标优化控制,在时域的层面上分别对2种控制器的性能进行仿真试验,结果表明2种控制器均能够有效优化主动悬架的性能参数,但带有预瞄信息的H₂/H_∞状态反馈控制器优化能力更加突出。

为了研究轨底坡耦合轮径差对于地铁车辆动力学性能及轮轨接触特性的影响规律,设置了3种轨底坡工况(1/20、1/30和1/40)和5种轮径差工况,通过建立地铁车辆动力学仿真模型和轮轨接触三维弹性有限元模型,分析轨底坡耦合轮径差对地铁车辆直线平稳性和曲线通过性能的影响。结果表明:直线路段车辆平稳性指标受到轮径差变化的影响大于轨底坡变化的影响,轮轨等效应力和接触应力会随着轮径差的增加而增大;曲线路段的各个动力学指标会随着轮径差的增加而增大;综合考虑动力学指标和轮轨接触特性,直线路段下尽量减少使用1/20轨底坡;曲线路段下,可以选择1/30轨底坡,减少轮径差对车辆的影响。

针对当前移动机器人监控系统研究比较缺乏的问题,以及现有监控系统可视化差、透明度低及灵活性不足等缺陷,设计了一种基于数字孪生的移动机器人三维可视化监控系统。对监控系统的框架进行了介绍,在此基础上对系统中虚拟模型构建、数据采集与映射等关键技术进行了阐述。针对实时状态映射问题,提出了移动机器人数字孪生虚实映射技术,通过在线采集与孪生映射,实现了信息实时交互。以移动机器人为应用对象,开发了原型三维可视化监控系统,验证了该系统的有效性。

针对液压集成阀块内部孔网布局优化问题,建立以孔道路径长度和压力损失为目标的优化模型。结合液压集成阀块的结构特点提出了一种基于直角Steiner最小树结构的多端点布孔优化层分配连通算法,将三维孔网路径优化问题转换为平面端点集路径连通优化问题。先基于各端点空间坐标进行布孔层分配,再将各布孔层合并至同一平面内通过求解平面内最小Steiner树来达到孔网路径优化目的。在求解直角Steiner最小树时以Kruskal算法为基础构建了一种RSMT求解算法,随后将求解的RSMT各边匹配至端点对应的布孔层得出优化后的整体孔网连通路径。实例验证结果表明层分配连通算法可快速有效地进行阀块多端点连通布孔优化设计。

面向四足机器人稳定行走的需求,开展了四足机器人后退步态稳定性分析与规划研究。首先,对所研究的足式机器人结构进行介绍,并采用D-H法建立了运动坐标系,初步确定了辅助动作参数。然后,利用稳定裕度指标表征四足机器人的静态和动态稳定性,并根据运动参数和关节驱动函数计算出重心位置随时间变化的关系。接着,在四足机器人的步态设计过程中,分析了腿部和首尾运动对四足机器人重心的影响,并通过主动作和辅助动作规划了后退步态全周期动作序列,确定了后退步态的动作参数。最后,采用虚拟样机仿真和物理样机试验验证了所提方法的可行性和有效性,为四足机器人的步态分析提供了理论方法支撑。

为解决复杂工况下分布式驱动电车(Distributed Drive Electric Vehicle,DDEV)的驱动防滑问题,基于模块化提出了一种多智能体分布式协同控制策略。首先,采用模块化的方法搭建了整车结构,将各轮毂电机车轮和控制器整体视为一个智能体,根据车轮运动学和整车运动学建立智能体的滑转率模型;然后,设计了基于多智能体的分布式模型预测控制策略,以多约束条件下的协同优化为目标函数,实现驱动防滑,在解决驱动力不足问题的同时,达到了低能耗和舒适性;最后,利用Simulink软件和CarSim软件进行仿真实验,实验结果证明了所提控制策略的有效性,为分布式驱动的进一步应用提供了新的控制方法。

叶片作为航空发动机中重要零/部件,其加工质量对发动机性能影响极大。针对叶片加工后部分位置存在超差问题,对叶片加工误差补偿问题进行了研究。首先,根据叶片型面在U、V方向曲率的变化特点,分别采用自适应采样和等参数采样来完成叶片测量点规划;通过接触式在机测量获取理论型面与实际型面误差,基于测量得到的有限误差数据,通过双线性插值计算得到各刀触点加工误差;最后根据各刀触点加工误差对理论刀路进行调整得到补偿刀路。通过某型号发动机叶片进行补偿加工实验,结果表明,最大轮廓度误差由0.076 mm降低至0.040 mm,补偿后的叶片轮廓度满足精度要求,验证了补偿方法的有效性。