保载条件下FGH95材料的疲劳特性及寿命建模

针对FGH95粉末冶金材料进行了650℃时不同保载形式(拉伸保载、压缩保载和拉压保载)的疲劳试验, 分析了其变形特征和疲劳寿命分布特征以及保载对疲劳寿命的影响.并据此, 为改进保载条件下疲劳寿命的建模, 提出了迟滞环位置-形状修正因子的概念, 进而得到了一种修正的非弹性应变能~寿命方程.经对该材料疲劳试验寿命的建模和计算分析表明:该方法相比其他几种工程上经常采用的寿命预测方程, 较好地解决粉末冶金材料高温保载疲劳时的寿命建模问题, 且该方程对试验寿命预测的精度更高, 形式简单, 具有明显的物理意义.      

多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

随着先进传感与监测技术的快速发展,实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实,如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备,提出了一种考虑随机失效阈值的数模联动剩余寿命预测新方法。该方法在离线训练过程中,基于多源传感历史数据提取的复合健康指标及据此线性随机退化建模预测的寿命,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差及寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和复合健康指标对应的随机失效阈值分布参数进行优化调整,以实现复合健康指标提取与随机退化建模的自动匹配,即数模联动。在线预测时,根据提出的数模联动方法,融合实际运行设备的多源传感监测数据以获取复合健康指标,然后采用随机模型对其演变过程进行建模。同时,为使模型实时反映设备当前状况,提出了一种退化模型参数的贝叶斯更新方法,在此基础上基于首达时间得到了考虑设备失效阈值随机性的剩余寿命概率分布。最后,基于航空发动机的多源传感监测数据,验证了所提方法在改善复合健康指标特性和提高剩余寿命预测准确性方面的...     

涡轮叶片的UG建模和Patran/Nastran有限元应力分析

基于CAD软件Unigraphics进行了某涡轮叶片的三维建模,提供一种精确建立复杂模型的思路,针对构线、建面、修面等不同的建模阶段提出几种可供选择的方法,对于使用其他三维建模软件的读者亦具参考价值。将模型导入Patran/Nastran有限元分析系统进行应力分析,为后续寿命预测工作做好准备。     

随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的导弹部件寿命预测

为了解决某型导弹部件的贮存寿命预测问题,提出了一种随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的寿命预测方法。针对产品存在退化失效与突发失效两种失效模式,利用Wiener、Gamma及Inverse Gaussian等随机过程模型拟合各性能参数的退化数据,并采用Copula函数进行相关性退化失效建模;利用随机环境应力冲击解释突发失效的机理,并采用非均匀泊松过程对突发失效建模;进而建立退化失效与突发失效竞争的贮存寿命预测模型。实例应用说明所提方法能够反映出导弹部件的失效规律,比传统预测方法具有更高的预测准确性,具有较好的工程应用价值。     

多退化变量下基于Copula函数的陀螺仪剩余寿命预测方法

针对惯性导航系统中陀螺仪多退化变量条件下的剩余寿命（RUL）预测问题,提出了一种基于Copula函数的多退化变量剩余寿命预测方法。首先,针对退化变量间不同的退化轨迹,采用不同的方法进行退化建模,并对于陀螺漂移系数样本标准差数据波动性随时间递增的特性,提出了一种方差时变的正态随机过程退化建模方法,得到了陀螺仪剩余寿命的边缘分布函数。然后,通过Copula函数来描述退化变量之间的相关性,将得到的剩余寿命的边缘分布进行融合,得到了陀螺仪剩余寿命的联合分布函数。最后,通过陀螺仪实例分析验证了方法的适用性和可行性。     

考虑尺寸效应的缺口疲劳寿命预测方法

利用试样缺口根部归一化应力的分布规律,在考虑应力梯度的缺口疲劳寿命预测方法的基础上,着重考虑尺寸效应对缺口疲劳寿命的影响,构建了综合考虑平均应力、应力梯度和尺寸效应的缺口疲劳寿命预测方法.利用已有的TC4合金缺口疲劳试验数据对所发展的方法进行了验证,并与常用的几种局部应力应变法的寿命预测结果进行了对比分析.结果表明:所对比的几种局部应力应变法的寿命预测结果过于保守,而所发展的缺口疲劳寿命预测方法的预测结果几乎全在3倍分散带以内,且大多数预测结果在2倍分散带以内.      

融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法

针对基于单一传感器数据的剩余寿命预测方法存在数据利用率低和预测精度不高的问题,论文提出了一种融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法。首先将多个传感器数据融合成一个复合健康指标来表征发动机的退化性能,采用线性维纳过程对复合健康指标进行退化建模,通过极大似然估计方法确定模型参数,进而得到发动机的预测寿命。为了确定融合系数,提出了一种利用真实寿命与预测寿命的预测均方误差最小化的方法。融合系数确定后,基于训练发动机历史寿命数据,确定出模型参数的离线估计值;然后利用Bayesian公式,同时结合发动机的实时监测数据与参数的先验分布对模型参数进行实时更新,接着在首达时间的意义下推导出剩余寿命的概率分布,进而实现了发动机的剩余寿命在线预测。最后,选择商用模块化航空推进系统仿真数据集进行数值仿真实验,结果表明：相较于基于单一传感器的方法,论文所提方法能够提高剩余寿命预测的准确性,其剩余寿命预测的相对均方误差降低了2%左右。     

40CrNi2Si2MoVA钢机械加工与喷丸试样旋转弯曲疲劳寿命的预测方法

为了预测机械加工及喷丸强化后40CrNi2Si2MoVA钢试样在室温下的旋转弯曲疲劳寿命,结合商用有限元软件ABAQUS和疲劳寿命分析软件FE-SAFE对不同数值计算方法的适用性及准确性进行比较,提出了喷丸强化40CrNi2Si2MoVA钢的寿命预测经验公式。结果表明:对于机械加工试样,选择"Brown-Miller"算法和表面残余应力用于计算可获得比较准确的预测结果;对于喷丸强化试样,高应力水平下也可选用"Brown-Miller"算法及表面残余应力,而低应力水平下则应改用"Stress-based Brown Miller"算法及最大残余应力。基于上述两种方法提出的经验公式:σmax=–64.378·lgN+1449.268,可改善40CrNi2Si2MoVA钢喷丸强化试样疲劳寿命预测的准确性。     

基于循环应变特征的疲劳-蠕变寿命预测方法

为研究非对称加载下疲劳-蠕变交互作用对粉末高温合金涡轮盘寿命的影响,开展了550 ℃时不同应力水平及保载时间下FGH96粉末高温合金的低周疲劳-蠕变试验,得到了材料的循环应变响应及疲劳-蠕变寿命随保载时间的变化规律。在此基础上,结合材料的循环软化特征,以循环应变范围作为损伤控制参量,将其与保载时间和动态循环次数相关联,提出了一种基于循环应变特征的疲劳-蠕变寿命预测方法。该模型综合考虑了载荷历程和保载时间对材料疲劳-蠕变损伤的影响,能够实现不同应力水平、不同保载时间下FGH96粉末高温合金疲劳-蠕变寿命预测以及消耗寿命的动态跟踪。通过与工程上常用的几种模型进行对比,发现新模型具有较高的预测精度,且预测结果分散性较小,寿命预测结果基本位于±2.5倍寿命分散带之内,预测标准差小于0.4。     

涡轮盘低循环疲劳寿命预测方法与流程

发展了一种涡轮盘低循环疲劳寿命预测方法及流程,其重点在于材料疲劳参数的确定、考虑多重影响因素的疲劳寿命预测方法,及涡轮盘结构的寿命预测,并以GH901合金涡轮盘为例进行了分析。结果表明:所发展的寿命预测方法及流程,可保证材料疲劳参数,同时具有明确的物理意义和良好的数值准确性;采用考虑梯度影响的疲劳寿命预测方法,在较少试验和计算量的基础上,考虑平均应力、应力梯度和尺寸效应的影响,对GH901合金缺口试样和实际涡轮盘试验件的疲劳寿命预测均较为理想,在2倍分散带以内。     

基于遗传算法和ARMA模型的航空发电机寿命预测

针对航空发电机剩余使用寿命难以准确预测的问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化的自回归与移动平均(ARMA)模型.运用航空发电机寿命专用试验平台,对某型航空发电机寿命进行长期试验,获取该航空发电机寿命相关数据.深入分析寿命试验数据,并对其建立ARMA模型.在此基础上,采用遗传算法对ARMA模型的阶数进行优化,分别采用A...     

基于LS-SVM的军用航空发电机寿命预测研究

为解决航空发电机寿命有效预测的难题,以期实现视情维修,提升飞机的综合作战效能,提出一种基于LS-SVM（Least Squares Support Vector Machines）模型的航空发电机寿命预测方法。采用某型真实航空发电机,运用航空发电机专用寿命试验平台,对其进行加速寿命试验,获取输入转速、注油压力、负载、频率、电流、进油温度、出油温度、进口压力、出口压力等多种寿命相关参数,深入分析这些参数间的内在联系与寿命变化规律,设计LS-SVM寿命预测模型,并运用该寿命预测模型对航空发电机寿命表征参数进行预测。研究表明,所设计的LS-SVM寿命预测模型能较好实现对航空发电机的寿命预测效能,具有广阔的应用前景和较大的实际应用价值。     

基于雨流计数法和功率谱密度法的随机声疲劳应用研究

针对燃烧室火焰筒结构中的声疲劳问题,研究了2种用于随机声载荷下结构疲劳寿命预估的有效方法。雨流计数法实时计数模型计数简单,直接对载荷时间历程进行计数,克服了以往计数模型的局限性;基于iMner线性理论,提出了基于功率谱密度法的随机声疲劳寿命预估方法,并建立了疲劳寿命预估模型。对某型航空发动机燃烧室火焰筒结构进行了疲劳寿命估算,结果表明2种方法对航空薄壁结构随机疲劳寿命分析具有实用性。     

应用幂变换法构造低周疲劳寿命预测的幂指函数模型

以GH4049合金低周疲劳数据分析为例,以数据残差检验为基础,说明应用Manson-Coffin方程时普遍存在的问题.从塑性应变幅与疲劳失效反向数在双对数坐标系下的二次曲线特征及残差稳定化角度考虑,基于幂变换方法构造了低周疲劳寿命预测的幂指函数模型,来改善残差图性态及模型预测精度.给出了13种材料的幂变换指数p值及模型寿命预测能力对比结果.分析表明:幂指函数模型对低周疲劳寿命预测结果分散带均在2倍因子以内,具有良好的精度.Manson-Coffin方程实际是幂指函数模型在双对数坐标系下的一阶线性近似,这是幂指函数模型寿命预测精度较高的原因.     

基于连续介质损伤力学的高温微动疲劳寿命预测模型

建立了一种基于连接介质损伤力学(CDM)的高温微动疲劳寿命预测模型用以分析航空发动机榫连接结构在不同温度下的微动疲劳寿命。该模型在现有的基于非线性疲劳损伤累积(NLCD)模型微动疲劳寿命预测模型的基础上,引入温度相关的损伤速率因子以考虑温度对榫连接结构微动疲劳行为的影响。以某型发动机钛合金TC11燕尾榫结构模拟件为研究对象开展不同温度下的微动疲劳寿命数值模拟预测研究,预测结果与试验结果相比在2倍误差范围以内,证明了此寿命预测模型的有效性。      

榫连接结构微动疲劳寿命研究

根据航空发动机叶片和轮盘的榫连接结构接触区域的几何特性,对其微动疲劳接触问题进行了简化.通过有限元方法对简化模型进行数值计算分析,获取相应的应力、应变和位移.将临界平面法和微动损伤机理相结合,提出了一个微动损伤参量,并建立相应的微动疲劳寿命预测模型.将TC11试验件和榫连接构件的微动疲劳试验寿命与预测寿命进行比较分析.结果表明:所建立的微动疲劳寿命模型其预测结果误差分散带均在2倍因子以内.      

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。     

基于BP神经网络的冷挤压孔疲劳寿命预测

利用超高强度300M、30CrMnSiA调质钢、A3普通碳素结构钢的试验数据作为训练样本,预测了LY12CZ铝合金的疲劳寿命,并与试验数据在疲劳寿命N、子样平均值X、中值疲劳寿命N50方面分别进行分析比较,结果表明模型的误差控制在2%以内,证明了模型预测方法的可行性和有效性,也为预测新材料的疲劳寿命提供了方法和依据。