航空发动机结构系统的可靠性模型

为使航空发动机可靠性模型误差更小,对航空发动机传统可靠性模型进行误差分析,指出可靠性指标扩张的原因,建立了考虑航空发动机结构系统及其失效力学特征的基于结构系统失效模式的航空发动机可靠性模型,并给出了各层的可靠度计算方法.所建立的基于失效模式的航空发动机结构系统可靠性模型考虑了失效模式的相对独立性、时效性和失效率的时变性,可以避免重要失效模式的遗漏、可靠性指标的过度扩张等问题,具有较强的工程适用价值.      

多种失效模式相关的机构运动可靠度计算方法

机构运动中必然存在多种相关失效模式,多为影响机构运动的各类随机变量函数.为了在机构运动可靠性分析中有效考虑多种相关失效模式的影响,建立了考虑多种失效模式相关条件下的机构运动可靠度计算模型,并实现了对多种失效模式相关条件下的机构运动可靠度计算模型的求解,为考虑多种相关失效模式下的机构运动可靠性分析提供了一种有效途径.以6408滚动轴承为例,进行100 000抽样计算,考虑失效模式相关条件下运动可靠度为95.998 9%.该方法精度较高,具有一定的理论意义和应用价值.     

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.      

同应力多危险部位失效相关轮盘疲劳寿命可靠度分析方法

提出了考虑失效相关性的同应力多危险部位轮盘应变疲劳寿命可靠度分析方法.引入广义强度和广义应力建立轮盘应变疲劳寿命可靠性模型,采用H-L法计算轮盘单失效部位可靠度.针对发动机轮盘常存在同应力多危险部位的特点,当考虑多失效部位相关性时,采用HohenbichlerM积分法对轮盘疲劳寿命可靠度进行计算.最后通过某轮盘应变疲劳寿命分析说明该方法的有效性.探讨了轮盘失效功能函数相关系数和应变寿命模型中材料随机变量相关系数关系,以及轮盘失效功能函数相关系数和轮盘疲劳概率寿命规律.      

考虑相关性的同级叶片系统强度可靠度分析方法

提出了考虑相关性的同级叶片系统强度可靠度分析方法.该方法包括同级叶片强度随机变量相关系数的数值模拟方法、同级叶片强度临界状态函数之间相关系数的确定方法.并给出考虑材料相关性的同级叶片系统可靠度计算二阶窄界限公式.讨论了考虑失效相关的同级叶片系统强度可靠度不同计算方法.最后通过算例表明所提出方法的有效性.      

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.      

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。     

基于故障树的蒙特卡罗仿真在可靠性评估中的应用

在某型飞机发动机可靠性评估过程中,通过对各子系统的可靠性分析,构建了系统的故障树模型,提出了基于蒙特卡罗算法的仿真运算。以发动机空中停车为例,通过故障树分析,建立了空中停车的失效模型,应用蒙特卡罗法对失效模型进行了仿真评估。结果表明,基于故障树分析的蒙特卡罗仿真方法,在可靠性评估中计算快捷,可以精确和客观地描述设备的重要度级别,为系统可靠性设计提供有力的支持。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近，随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样，并依次构造主动学习函数，对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取，从而实现最优抽样半径的更新，通过不断的更新确定出最优抽样半径，加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度，解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题，最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法，并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比，验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

机匣包容性破坏势能法的试验验证

为了验证航空发动机机匣包容性破坏势能法，本文完成了20次模型机匣包容性冲击试验，得到了模型叶片撞击模型机匣时的速度、应变响应和模型叶片撞击模型机匣过程的高速摄影照片。试验结果表明，该模型机匣的非包容失效模式主要是剪切破坏。本文还采用数值分析方法对机匣包容性进行了模拟，计算结果与试验结果吻合良好。     

定向结晶涡轮叶片可靠性分析

本文在正交异性材料定向结晶涡轮叶片的应力有限元分析的基础上, 以一种简单的破坏模式列出了可靠度的计算方法。首先利用 Hill准则建立临界函数 (破坏函数 ), 对于多随机变量及非线性破坏函数利用二阶矩方法及 Hasofer-Lind方法找出破坏点和这种破坏模式的可靠度。并用Monte-Carlo方法予以验证。      

Helicopter aeroelastic analysis with spatially uncertain rotor blade properties

This paper investigates the effects of spatially uncertain material properties on the aeroelastic response predictions (e.g., rotating frequencies, vibratory loads, etc.) of composite helicopter rotor. Initially, the spatial uncertainty is modeled as discrete random variables along the blade span and uncertainty analysis is performed with direct Monte Carlo simulations (MCS). Uncertainty effects on the rotating frequencies vary with the higher-order modes in a non-linear way. Each modal frequency is found to be more sensitive to the uncertainty at certain sections of the rotor blade than uncertainty at other sections. Uncertainty effects on the vibratory hub load predictions are studied in the next stage. To reduce the computational expense of stochastic aeroelastic analysis, a high-dimensional model representation (HDMR) method is developed to approximate the aeroelastic response as functions of blade stiffness properties which are modeled as random fields. Karhunen–Loève expansion and a lower-order expansion are used to represent the input and outputs, respectively, in the HDMR formulation which is similar to the spectral stochastic finite element method. The proposed method involves the approximation of the system response with lower-dimensional HDMR, the response surface generation of HDMR component functions, and Monte Carlo simulation. The proposed approach decouples the computationally expensive aeroelastic simulations and uncertainty analysis. MCS, performed with computationally less expensive HDMR models, shows that spatial uncertainty has considerable influence on the vibratory hub load predictions.     

稳态温度场作用下涡轮叶片的可靠性分析

采用蒙特卡罗仿真方法对某型发动机第一级涡轮转子叶片进行可靠性分析,考虑了稳定工作条件下稳态温度场对涡轮叶片的影响,忽略振动载荷及气动载荷。根据场序热一结构耦合方法对涡轮叶片进行了确定性热应力分析,然后通过大量蒙特卡罗仿真试验对涡轮叶片应力的概率分布进行了分析求解,求解过程中采用了模型数据文件与温度载荷数据文件循环调用的方法,对影响涡轮叶片应力状况的随机因素进行了灵敏度分析。以不考虑温度场情况下的分析作为对比参照,根据对比发现在温度场作用下涡轮叶片材料弹性模量的分散性对叶片可靠性较常温状况下有较大的影响,且常温状况下叶片可靠度的计算结果偏高。     

Reliability estimation of mechanical seals based on bivariate dependence analysis and considering model uncertainty

The reliability estimation of mechanical seals is of crucial importance due to their wide applications in pumps in various mechanical systems. Failure of mechanical seals might cause leakage, and might lead to system failure and other relevant consequences. In this study, the reliability estimation for mechanical seals based on bivariate dependence analysis and considering model uncertainty is proposed. The friction torque and leakage rate are two degradation performance indicators of mechanical seals that can be described by the Wiener process, Gamma process, and inverse Gaussian process. The dependence between the two indicators can be described by different copula functions. Then the model uncertainty is considered in the reliability estimation using the Bayesian Model Average (BMA) method, while the unknown parameters in the model are estimated by Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. A numerical simulation study and fatigue crack study are conducted to demonstrate the effectiveness of the BMA method to capture model uncertainty. A degradation test of mechanical seals is conducted to verify the proposed model. The optimal stochastic process models for two performance indicators and copula function are determined based on the degradation data. The results show the necessity of using the BMA method in degradation modeling.     

一种基于Kriging和Monte Carlo的主动学习可靠度算法

机械结构可靠性分析时,常常会采用代理模型拟合隐式功能函数来解决计算量大的问题,但由于试验设计方案需要同时考虑代理模型的拟合精度和可靠度计算精度的问题。因此,为了能够充分使用较少的样本信息,最大化可靠度计算精度,本文充分发挥Kriging预测的随机特性,提出一种主动学习可靠度计算方法。首先,类似于优化问题中改善函数的选点方式,提出一种基于Kriging预测的学习函数,基于Monte Carlo法生成大量的候选样本点,找出学习函数最小值对应的样本点作为最佳取样点。其次,推导和提出了一种学习停止的条件,保证了Monte Carlo样本点预测符号的正确性且学习次数明显减小。最后,通过2个数值算例分析结果表明,该算法相比其他方法需要更少的样本数量,得到的可靠度计算精度更高,验证了本文算法的正确性和高效性。     

样本重复使用失效响应曲线分析结构可靠度方法

用基于样本重复使用失效响应曲线逼近法,为充分利用迭代过程中的样本点,提出了样本重复使用的思想,并由此发展出一种结构可靠度的计算方法.利用可靠度指标作为收敛条件,从迭代收敛后的所有样本点中选取靠近失效界线处的样本点构造失效曲线响应函数,最后通过蒙特卡洛抽样的方法计算可靠度.多个算例表明:该响应函数避免了对传统意义上的功能函数响应面的模拟,降低了模型维数,又由于适当地 引入了带交叉项、具有曲线旋转功能的响应函数,因此能够很好地逼近失效曲线,有效地提高可靠度计算精度.      

基于模式重要度的航空电源系统可靠性估计

针对航空电源系统可靠性分析的需要,研究现有典型系统的结构特点,提出基于模式重要度的系统可靠性估计方法。该方法首先根据航空电源各子系统的组成,采用蒙特卡罗方法对各子系统可靠性进行分析。根据子系统中各部件的模式重要度,建立子系统可靠性估计模型,进而获取并联系统和总系统的可靠性估计模型。该方法结合了蒙特卡罗方法的优势和系统本身的结构特点,既解决了复杂航空电源系统可靠性分析的难题,又克服了单纯采用蒙特卡罗方法对其进行分析时,仿真效率较低的问题。最后,采用所提出的方法对两种类型的电源系统进行仿真分析,并与单纯蒙特卡罗方法仿真分析结果进行比较,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于蒙特卡罗模拟的飞机结构可靠度分析

飞机可靠度的分析要综合考虑各种因素的影响,由于各因素的影响较为复杂,很难通过解析的方法来计算飞机的可靠度.随着计算机速度的不断提升,通过蒙特卡罗模拟计算飞机结构的可靠性逐渐变得可行.本文基于蒙特卡罗法,将损伤、工作环境、检修周期等作为核心要素,提出了面向工程应用的飞机结构可靠度分析方法,最终得到了飞机全机结构失效概率的计算方法.本方法在计算机上得到了初步实现.     

飞机舱门锁机构多失效模式可靠性分析方法

如何提高飞机舱门锁机构关闭系统的可靠性计算效率,减少计算时间,降低舱门故障率是亟待解决的 问题。选取某型飞机舱门锁机构为研究对象,通过 LMS建立飞机舱门锁机构仿真模型,研究锁机构关闭过程 中最大液压力失效和关锁时间失效模式的影响因素,考虑两种失效模式之间的相关性,基于重要抽样法和 B-P 神经网络方法,计算飞机舱门锁机构多失效模式下的可靠性;将这两种方法仿真计算结果与传统蒙特卡罗方法 计算结果进行对比,结果表明:以上两种计算飞机舱门锁机构可靠性的方法是合理的,其误差范围均在3%以 内,且两种方法的计算效率相较于传统方法均有所提高;其中,B-P神经网络方法比重要抽样法计算精度和效 率更高,更适用于研究飞机舱门锁机构的可靠性问题。