共因失效相关同级叶片系统可靠性分析

为了准确地分析航空发动机的可靠性，针对航空发动机失效模式多、相关性复杂的特点，在考虑失效模式相关性的基础上，建立了共因失效相关的结构系统可靠性模型。采用蒙特卡罗法和近似数值分析法对航空发动机同级叶片系统在叶片静强度不足失效、叶片外缘变形碰摩失效及考虑2种失效模式下的可靠度进行了计算分析。分析表明与共因失效相关的可靠性模型相比，传统的不考虑失效模式相关性的可靠性模型使可靠度评估过于保守。近似数值分析法在保持与蒙特卡罗法计算精度相同的情况下，能够大幅提高计算效率。     

基于贝叶斯模型平均的航空发动机可靠性分析

针对不同失效模式的特点,利用航空发动机状态监测信息,分别采用Gamma过程、Wiener过程和Weibull分布建立可靠性分析模型.采用贝叶斯模型平均（BMA）方法,分析不同失效模式对可靠性影响,对航空发动机可靠性进行集成分析.通过算例跟踪某在翼航空发动机可靠性水平,基于贝叶斯模型平均的航空发动机可靠性模型的计算误差率低于单一可靠性分析模型,计算结果误差率低于1%.说明多模型集成可靠性技术在复杂系统运行可靠性分析中的有效性和准确性.      

基于灰色理论的航空发动机可靠性指标评估方法

以层次分析理论为基础,采用二次分布和灰色理论综合评估方法,建立了航空发动机可靠性指标评估模型。将发动机可靠性指标分为总体级、危害度级、故障模式三个层次,故障模式级的数据融合采用二次分布和加权平均的方法,危害度级的数据融合采用层次分析-灰色理论综合评估方法,将航空发动机可靠性指标分散描述成属于不同灰类的向量,将评估灰类向量进行单值化处理得到发动机总体可靠性指标,实现了发动机可靠性指标从故障模式级到危害度级再到总体指标的逐步融合。对某型涡扇发动机应用表明,基于层次分析-灰色理论的评估模型应用范围广泛,对数据的分布类型不予限制,评估结构清晰,分层次反映了发动机的可靠性状态。     

航空发动机润滑系统污染预警装置安全性失效因素分析

航空发动机润滑系统污染预警装置是一种防止航空发动机因发生滑油污染而造成发动机故障的报警装置,其性能好坏直接影响润滑系统的可靠性。本文根据污染预警装置进行功能结构分析,给出了预警装置的失效模式及因素分析,确定了污染预警装置故障判据的严酷度级别,提供了污染预警装置失效判定准则,提出了污染预警装置失效判定流程,对航空发动机润滑系统的可靠性及维护具有重要意义。     

基于失效概率的涡轮后机匣全局灵敏度分析

涡轮后机匣是航空发动机安全的关键部件,但是其具有工况复杂、不确定性因素多的缺点。为了探究输入随机变量的不确定性对涡轮后机匣结构失效概率的影响,建立参数化有限元模型进行确定性分析。考虑材料性能、几何参数及外部载荷的不确定性,对涡轮后机匣两种典型失效模式：强度失效以及刚度失效建立极限状态函数;通过构造自适应Kriging 代理模型并结合重要抽样方法评估涡轮后机匣结构失效概率,利用基于失效概率的全局灵敏度方法对涡轮后机匣结构可靠度的不确定性来源进行分析,对各输入随机变量重要性进行排序,构建一种涡轮后机匣全局灵敏度分析框架。结果表明：涡轮后机匣在两种失效模式以及系统失效模式下,发动机推力以及线性膨胀系数对结构失效概率影响最为显著,应对其重点考虑;内外机匣长度以及材料弹性模量对涡轮后机匣结构失效概率影响较小,可对其适当忽略。     

竞争风险模型下变环境的发动机叶片可靠性分析

针对航空发动机转子叶片的恶劣工况导致其存在多种故障模式,各种故障的失效与使用环境紧密关联,给航空发动机转子叶片的可靠性分析或风险控制带来了难度这一问题,从转子叶片的磨损和裂纹两种主要故障模式特点出发,研究了变环境下的转子叶片磨损故障模型和疲劳裂纹故障模型,提出了一种基于竞争风险模型的转子叶片可靠性分析方法,并给出了求解算法；以某高压涡轮转子叶片为例进行了分析研究.结果表明:在可靠性分析中采用单个故障模型比竞争风险模型风险更大；且在竞争风险模型下,如果不考虑推力环境的影响,以不可靠度要求0.1为例,相应风险增加了33%,验证了所提方法的实用性.      

无人机用小型航空发动机可靠性指标评定

为了评价小型航空发动机在研制过程中的可靠性水平,基于其结构和使用特点,建立了可靠性参数体系和指标评定方法;选择平均故障间隔时间（MTBF）、起动可靠度（RSS）、平均致命故障间隔时间（MTBCF）作为发动机的可靠性参数,采用Bayes数据融合方法建立MTBF评定模型、采用故障树分析方法建立RSS评定模型、采用关键件的寿命分布建立MTBCF评定模型;与传统取平均值计算方法相比较,提出的方法将发动机的故障数据分类统计、分层次评估,能够全面反映出系统的可靠性状态,并有利于发现系统中存在的薄弱环节,通过应用实例说明了该方法的有效性．     

涡轮叶片累积损伤指数模型及服役可靠性评估

高压涡轮(HPT)叶片是民用航空发动机的关键结构件之一，直接关系到发动机的性能、可靠性与使用寿命。提出了一种HPT叶片服役可靠性评估方法，基于服役条件下的历史工况参数，结合发动机性能模型、叶片关键点应力、温度计算模型、蠕变损伤评估模型对叶片蠕变损伤进行计算，之后考虑服役条件下的多模态数据，针对蠕变失效建立了累积损伤指数模型，融合历史协变量信息对叶片进行服役可靠性评估。仿真结果表明：采用文中定义的蠕变累积损伤指数，可充分利用发动机服役条件下的历史使用信息、状态参数及截尾失效数据，实现特定使用条件下的涡轮叶片服役可靠性评估及剩余寿命预测。相较于传统的可靠性分析方法，累积损伤指数预测模型能够基于单机服役条件提供更加可靠的评估结果，可为航空发动机运行风险评估与视情维修决策提供更好的支持。     

某型军用发动机使用可靠性评估

某型军用航空发动机在实际使用中故障频发,为了寻找制约整机可靠性提高的薄弱环节,提高飞机战备完好性,提出了基于部件系统及其重要性的航空发动机可靠性评估方法。并依据外场故障数据,利用该方法对某型发动机的使用可靠性进行了评估。采用层次分析方法（AnalyticHierarchyProcess,AHP）,建立了具有3层评估指标的整机使用可靠性评估系统。运用数理统计的方法,根据同类型故障的寿命分布模型计算其可靠性指标。运用加权融合的方法获得部件系统及整机的平均故障间隔时间TM,用以评估发动机的使用可靠性,为该型发动机各个部件系统的外场维护及定检时间提供了参考。     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

一种基于FPGA的航空发动机独立超转保护系统

针对航空发动机超转故障,提出一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的独立超转保护系统.介绍了系统的总体设计方案、超转判断方法及故障诊断方式.该系统采用双双余度结构,通过线性分类器和时间窗内加权表决判断方法,提高超转保护功能可靠性.通过3层级机内自测试(BIT)监视静默失效,满足适航要求.硬件在回路仿真平台试验结果表明:该系统超转判断准确可靠,并能在连续判断超转后进入锁定保护状态,有效避免超转事故的发生.目前,研究成果已应用于某型发动机全权限数字控制(FADEC)系统中.      

基于模态切换的航空发动机容错控制

综合了航空发动机控制和故障诊断方法,设计了基于模态切换的任务级和发动机级模式的容错控制系统.任务级模式在发动机部件故障时,通过切换控制策略和控制模式达到恢复或降低发动机性能的要求;发动机级模式在控制回路失效时,根据故障情况切换到容错控制回路,从而保证发动机继续正常工作.数字仿真结果表明:在稳态或加速过程中出现部件故障时,容错控制系统都能够100%恢复发动机的推力;在发动机中间、慢车和节流状态下,当压气机转速控制回路失效时,容错控制系统能够在3s内平稳切换到风扇转速控制回路.      

基于模糊积分的航空发动机MTBF动态评估方法

针对传统评估方法无法解决航空发动机可靠性评估的滞后问题,采用模糊积分方法建立航空发动机动态可靠性评估模型.引入故障强度因子,建立降半正态型分布的故障强度因子函数表示故障纠正过程.通过故障强度因子得到模糊密度,采用Choquet模糊积分方法融合发动机各阶段可靠性指标,解决了航空发动机可靠性指标的动态评估问题.对在研的某小型涡扇发动机进行了应用研究,结果表明采用Choquet模糊积分数据融合方法进行动态评估能考虑到不同阶段故障数据的重要性,对发动机当前的可靠性水平能给予更加科学的评价.      

Reliability analysis of aero-engine blades considering nonlinear strength degeneration

To comprehensively consider the effects of strength degeneration and failure correlation, an improved stress-strength interference (SSI) model is proposed to analyze the reliability of aeroengine blades with the fatigue failure mode. Two types of TC4 alloy experiments are conducted for the study on the damage accumulation law. All the parameters in the nonlinear damage model are obtained by the tension-compression fatigue tests, and the accuracy of the nonlinear damage model is verified by the damage tests. The strength degeneration model is put forward on the basis of the Chaboche nonlinear damage theory and the Griffith fracture criterion, and determined by measuring the fatigue toughness during the tests. From the comparison of two kinds of degeneration models based on the Miner’s linear law and the nonlinear damage model respectively, the nonlinear model has a significant advantage on prediction accuracy especially in the later period of life. A time-dependent SSI reliability model is established. By computing the stress distribution using the finite element (FE) technique, the reliability of a single blade during the whole service life is obtained. Considering the failure correlation of components, a modified reliability model of aero-engine blades with common cause failure (CCF) is presented. It shows a closer and more reasonable process with the actual working condition. The improved reliability model is illustrated to be applied to aero-engine blades well, and the approach purposed in this paper is suitable for any actual machinery component of aero-engine rotor systems.     

航空发动机叶片丢失问题研究综述

对近年来航空发动机叶片丢失问题的研究进展进行了综述.简述了叶片丢失过程相关的力学问题,重点探讨了叶片丢失激励下转子和整机结构系统的瞬态动力特性以及持续生存能力方面的力学机理、数值仿真和试验研究成果,包括叶片丢失过程中的载荷及力学行为、整机动力学建模和求解技术、整机和机理性的试验研究等.研究表明:对于恶劣载荷环境下复杂结构系统,需要以整机系统为研究对象并考虑载荷时效特征,通过结构和动力学安全性设计策略提升结构完整性和可靠性.      

基于支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断技术研究

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的一种新型机器学习方法,由于它出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。针对某型航空发动机整机振动过大的现象,提出了一种基于支持向量机（SVM）的整机振动故障诊断方法。首先介绍了SVM理论,然后根据SVM学习方法的结构风险最小化原则,对某型航空发动机已知的整机振动故障模式数据进行了训练和预测,并建立了基于SVM的航空发动机整机振动故障诊断模型。最后通过对已有故障模式进行诊断预测,证明该方法在航空发动机整机振动故障诊断方面具有良好效果。