高压涡轮叶片的孔探检测是航空发动机维修中最重要的检测项目,为了研究不同经验下的发动机涡轮叶片孔探的眼动行为,通过眼动仪获取不同孔探人员检测过程中的眼动数据,并依据高压涡轮叶片的本体结构将检测过程中人员的视野平面划分成了4块注视区域,并利用马尔可夫链理论对叶根、叶尖、叶身、前缘这4块注视区域进行求解,获取了视觉一步转移概率以及注意力平稳分布矩阵,根据计算结果发现熟练孔探人员在检测过程中会反复确认涡轮叶片的前缘和叶尖这两个特定结构区域是否存在故障,而非熟练孔探人员则没有一定的针对性更偏向视野平面的全域搜索,可见通过该研究能有效了解经验丰富的孔探人员在孔探过程中的视觉搜索模式,帮助缺乏检测经验的人员学习孔探检测技巧,提升检测效率。

针对长期以来复杂结构的高压涡轮叶片内腔顽固沉积物的去除难题,以空心高涡叶片内腔复杂结构及内腔顽固沉积物的物理化学特性为突破口,率先提出了无液体聚能超声波清理技术理念,并设计开发了聚能超声波清理设备。研究结果表明,处理后的叶片经X光、涡流、荧光、流量等相关性能分析,各项性能指标均符合标准要求,通过试车考核合格后装机使用,实现工程化应用。