针对目前航空叶片接触式测量中存在的效率低、表面易损伤等问题，设计并搭建了集航空叶片检测与加工于一体的线激光在机测量实验平台。在进行激光非接触测量中，点云数据容易出现误差。为了提高激光在机测量的精度，对在测量过程中的主要影响因素进行了探讨和分析。分别建立了基于径向基函数神经网络和支持向量回归机的误差预测模型，并对两种预测模型的性能进行了比较。提出自由曲面检测的误差补偿策略完成了点云数据的补偿和校正。最后以某型号航空叶片为例进行实验，实验结果表明，所提方法能将点云数据的精度提高39.86%，验证了误差补偿模型和补偿策略的可行性。

针对当前航空叶片检测需求日渐增大的问题,搭建了在线激光检测实验平台,开发设计了激光测量数据采集系统。对采集到的散乱点云数据进行了有效精简处理,并提出了一种入射倾角误差补偿策略。基于UG平台编写grip语言实现了理论轮廓线的快速提取。基本粒子群算法,探究了基于局部轮廓和整体轮廓的测量点集相对理论轮廓曲线的最优位姿匹配问题,实验结果表明选择基于整体轮廓可获得位姿匹配的最优解。对粒子群算法进行改进,求解了位姿匹配运动参数,结果表明,其计算精度明显高于基本粒子群算法的求解结果。

高效率、低成本、制造周期短且无需模具的电弧增材制造技术为大型复杂金属结构件的生产提供了新方法。基于ANSYS参数化设计语言APDL,借助Jmatpro得到了高温下ER50-6碳钢焊丝材料的物理参数,采用生死单元法实现了电弧增材制造过程的动态模拟仿真。模拟分析了单道单层焊接以及焊后冷却过程的温度场分布及温度的变化规律,并与实验结果进行对比,验证了模拟的可行性与正确性。在此基础上分析了不同基板厚度下电弧增材制造温度场的变化规律,得到了增材制造的最佳基板厚度,并研究了直壁零件单道多层增材制造过程中温度场的变化规律。实验得到的焊道温度变化规律可为增材制造后借助堆焊余温对成形件进行锻打改性的时机的选择提供重要的理论依据。