涡轮盘低循环疲劳可靠性设计方法

基于现有疲劳试验数据,建立了涡轮盘材料GH4133合金的循环应力-应变概率模型,并提出涡轮盘低循环疲劳可靠性设计方法。以有限元分析软件ANSYS为平台,利用APDL语言进行了涡轮盘3维参数化建模;通过灵敏度分析确定了涡轮盘结构概率分析中的主要影响参数;通过涡轮盘结构低循环疲劳可靠性分析和关键结构几何参数的反复修改,满足了涡轮盘的疲劳可靠性设计指标。该方法可为发动机其他关键结构的疲劳可靠性设计分析提供参考。     

基于随机森林算法的航空发动机振动趋势预测

提出了基于随机森林算法的航空发动机振动趋势预测模型。阐述了随机森林算法的基本理论和计算步骤,采用C-C法计算了延迟时间和嵌入维数,对一维时间序列进行了相空间重构,并在此基础上建立了随机森林算法的预测模型。应用发动机振动试验数据进行了振动预测,并与利用相同训练数据建立的支持向量机预测模型的预测结果进行对比。结果表明,与支持向量机模型相比,随机森林算法预测模型的预测精度更高,泛化能力更强,操作方便,且计算效率更高。     

某型航空发动机涡轮盘结构可靠度计算

针对传统涡轮盘确定性应力和寿命计算上对参数分散性考虑的不足,采用应力—强度干涉法和模糊概率积分法(FPI)计算某型航空发动机涡轮盘关键位置的结构可靠度,将两种方法结果进行对比分析,说明FPI方法的有效性和快速性,并分析了干涉法计算中的某些近似对可靠度计算结果带来的影响,最后采用FPI方法计算了整个涡轮盘的结构可靠度分布,该结果对掌握整个涡轮盘的可靠度水平及对涡轮盘进一步设计具有参考价值。      

嵌入维数自适应最小二乘支持向量机状态时间序列预测方法

针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题,提出一种基于嵌入维数自适应最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测方法.该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重要参数,以交叉验证误差为评价准则,利用粒子群优化(PSO)进化搜索LSSVM预测模型的最优超参数与嵌入维数,同时通过矩阵变换原理提高交叉验证过程的计算效率,并最终建立优化后的LSSVM预测模型.航空发动机排气温度(EGT)预测实例表明,该方法可自适应选取适用于状态时间序列预测的最优嵌入维数且预测精度高,适用于航空发动机状态时间序列预测.     

双辐板涡轮盘盘腔单向流固耦合分析

为减轻质量、提高冷却效率,针对下一代高推重比涡扇发动机高压涡轮盘的优化设计,基于3维双辐板涡轮盘模型进行单向流固耦合分析,通过定常流动换热分析得到该结构盘腔中的流场、压力场和温度场分布,将盘腔表面压力分布和盘体上的温度分布作为载荷传递给盘体,对盘体进行应力分析得到应力场,从而建立起温度场和应力场的直接关联,总结出盘腔转速是影响盘体最大等效应力的关键参数,为双辐板涡轮盘的冷却设计和结构优化提供了数据支撑。     

嵌入维数自适应最小二乘支持向量机状态时间序列预测方法

 针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题,提出一种基于嵌入维数自适应最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重?问?以交叉验证误差为评价准则,利用粒子群优化（PSO）进化搜索LSSVM预测模型的最优超参数与嵌入维数,同时通过矩阵变换原理提高交叉验证过程的计算效率,并最终建立优化后的LSSVM预测模型。航空发动机排气温度（EGT）预测实例表明,该方法可自适应选取适用于状态时间序列预测的最优嵌入维数且预测精度高,适用于航空发动机状态时间序列预测。     

航空发动机自由涡轮盘低循环疲劳寿命试验研究

针对某型航空发动机适航取证项目要求，对该发动机自由涡轮盘开展寿命研究。综合考虑自由涡轮盘标准工作循环内 温度场和转速载荷，采用线弹性有限元应力分析法对轮盘进行应力分析，据此确定轮缘和盘心为轮盘应力水平及疲劳寿命的关键 考核部位；充分考虑试验器能力及试验过程的可监控性等因素，设计并开展了能够对该自由涡轮盘关键部位进行有效考核的试验 载荷系数为1 的试验器循环疲劳试验；根据试验结果对轮盘低循环疲劳寿命进行分析。结果表明：该自由涡轮盘的预定安全循环 寿命为6500 次。     

基于递归径向基神经网络的航空发动机盘腔瞬态壁温预测

针对航空发动机空气系统盘腔瞬态壁温动态预测难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的递归预测模型。通过时序数据多维重构的方法建立训练样本,强化径向基神经网络对“时滞性”的预测能力,分析了模型固有超参数和由多维重构引入抽样控制参数对模型预测精度的影响。采用简化的典型盘腔壁面换热模型结合公开的试验历程转速数据,构建了供模型训练和测试的瞬态壁温数据样本,以递归调用模型的方式完成了对测试样本时序数据的预测和验证。结果表明,与常规的径向基神经网络预测模型相比,该模型的平均相对预测偏差由3.0%降低至0.45%,有效提升了模型的预测精度。为航空发动机盘腔瞬态壁温异常监控及超温排故问题提供了一种新的预判方法。     

粉末冶金涡轮盘有限元应力分析

对某型航空发动机粉末冶金涡轮盘进行了有限元应力分析。首先根据转子系统的连接方式确定了涡轮盘应力计算边界条件,然后对该涡轮盘进行了热弹性、弹性应力和热应力分析。计算结果表明:该粉末冶金涡轮盘在最大稳定工作状态下处于弹性工作范围;超转至122%时除轮心有微小的塑性变形外,轮盘基本处于弹性范围;不均匀温度场对轮盘的应力分布有较大的影响。      

某型发动机涡轮盘强度与疲劳寿命计算

对某涡桨发动机高压涡轮盘进行了有限元应力分析,结果表明:在各工作状态,涡轮盘的应力水平在各工作状态都处于弹性范围,最大应力点始终处于轮盘的偏心孔处;采用斯贝MK202发动机应力标准(EGD-3)提供的方法,对该涡轮盘的低循环疲劳寿命进行了估算。     

基于试飞数据的航空发动机状态监测与故障诊断

在航空发动机飞行试验阶段,发动机技术状态变化快、故障频发,为了实时监控发动机工作参数变化情况,快速及时地预测并诊断发动机故障,本文研究了试飞数据驱动的航空发动机状态监控与故障诊断技术。文章基于实际试飞数据建立了航空发动机ANN-NARX参数预测模型,考虑到建模样本量大、模型结构复杂、训练时间长、输入输出延迟等因素,采用遗传算法对模型的最小数据样本需求和结构进行了改进优化,并利用蒙特卡洛方法确立了参数预测模型的自适应告警门限,同时基于构建奇偶空间残差模型实现了航空发动机典型故障诊断。结果表明：实际试飞中只需有限架次试飞数据的训练学习,即可得到发动机参数预测模型,高压转子转速、压气机后压力、涡轮后总温及滑油总回油温度预测相对误差最大值分别为：1.0%、1.7%、0.2%和1.2%,综合模型建模误差和参数测量误差后的自适应告警门限有效降低了模型预测结果的不确定性,在已有数据样本集上的典型故障识别率达到95.2%。     

涡轮叶片与涡轮盘热弹塑性蠕变接触分析

利用大型通用结构分析程序APOLANS对某型航空发动机高压涡轮盘与叶片进行了热弹塑性蠕变接触分析, 并与轮盘热弹塑性蠕变分析结果进行了比较, 得出了一些有益的结论, 为涡轮盘、叶片的应力应变分析提供了一种较为准确的方法。      

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

基于中子衍射技术的航空发动机部件残余应力测试分析

为了研究航空发动机典型部件内部残余应力分布，介绍了材料残余应力常用的测试分析方法和中子衍射测试分析方 法，并对各方法的分辨率和穿透深度进行了对比，详细阐述了中子衍射技术在航空发动机机匣、叶片、涡轮盘等部件的残余应力测 试分析及材料微观变形机理研究方面的应用。与其他残余应力测试方法相比，中子衍射测试分析方法具有穿透能力强、分辨率高等 优点，能够准确、无损地测试和分析材料的内部残余应力，可用于测量材料或工程部件的3 维残余应力，为评估航空发动机部件的 安全性和可靠性提供依据。     

涡轮盘热弹塑问题的有限元解法

本文在增量——变刚度法的基础上,应用有限元素法,提出了一个求解航空发动机涡轮盘热弹塑性应力分析问题的方法和程序。用它可计算涡轮盘在弹性和弹塑性阶段的位移、应交和应力,以及涡轮盘的破裂转速和极限承载能力,还可以计算包含加载——卸载的过程,计算卸载后的残余变形和残余应力。大家知道,这对工程应用和结构的断裂力学分析尤其显得重要。值得指出,通过例题考核和某型航空发动机涡轮盘的实例计算,说明本文所用的方法在实践上是可行的,已为工程设计所采用。     

基于安全寿命法的高压涡轮盘低循环疲劳寿命试验

基于英军标Defence Standard 00971对盘类零件的安全性要求,采用安全寿命法对某型发动机高压涡轮盘的低循环疲劳寿命试验进行了研究.通过有限元法对发动机工作条件下的高压涡轮盘进行了应力分析,考虑了温度场对应力分布的影响,按照Defence Standard 00971的要求确定了高压涡轮盘的关键部位及其标准循环,制定了高压涡轮盘低循环疲劳寿命试验方案,给出了基于试验结果确定高压涡轮盘安全寿命的方法.分析表明:中心孔和螺栓孔的应力系数分别为1.0和1.017,均在合理范围内;提高高压涡轮盘转速同时截短涡轮叶片的试验方法能有效模拟热应力对寿命的影响,对高压涡轮盘低循环疲劳寿命试验具有重要指导意义.      

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

先进涡轮盘结构强度对比分析

为减小航空发动机涡轮盘应力,减轻质量,提高发动机推重比,介绍了3种先进涡轮盘,即纤维增强涡轮盘、双辐板涡轮盘和整体涡轮叶盘的结构特点和工艺难点,提出其未来的研制设想;应用有限元分析软件对传统涡轮盘与3种先进涡轮盘进行了强度对比分析和质量计算.结果表明:3种先进涡轮盘在强度和质量方面较传统涡轮盘具有优势,突破相应的关键技术后,可应用于未来高推重比发动机中.     

基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测

复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题,为此提出基于核主成分分分析（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA 对多维退化数据集进行降维处理和信息融合,得到能够表征设备退化的低维特征数据集;然后利用BLSTM 神经网络模型对带有多维退化信息的航空发动机剩余寿命进行预测,得到监测数据与剩余寿命的映射关系;最后采用C-MAPSS 航空发动机退化数据集对提出的多信息融合寿命预测模型进行仿真验证,并与其他三种模型结果进行对比。结果表明：KPCA-BLSTM 能够对多维退化信息下的剩余寿命进行精准预测,本文提出的预测模型的误差与得分优于其他三种模型,而且预测精度更高。     

涡轮盘低循环疲劳寿命可靠性研究

通过对某型航空发动机高压涡轮盘的弹塑性有限元分析,确定危险区域,利用Masson-Coffin公式及Miner线性累积损伤理论计算了涡轮盘在主循环和次循环同时作用时的低循环疲劳寿命。在确定性寿命计算的基础上,考虑参数的随机性,进一步对涡轮盘低循环疲劳寿命进行可靠性研究。利用响应面法和Monte Carlo法相结合的方法计算高压涡轮盘低循环疲劳寿命的随机响应,并对随机因素进行灵敏度分析,得到影响涡轮盘寿命的主要因素。