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.      

基于信息融合的航空发动机剩余寿命预测

利用航空发动机状态监测信息,考虑到信息本身具有的误差性和随机性等特点,采用贝叶斯线性模型融合了监测信息,实现了综合利用多源信息的进行航空发动机性能衰退评估;以性能衰退评估结果为输入变量,建立基于Gamma随机过程的可靠性评估模型,预测在指定性能可靠性水平下的剩余寿命.通过算例,分析了不同监测参数对剩余寿命预测的影响.该方法能将性能监测与可靠性分析集成到一个框架中,充分利用了多种状态监测信息,结果更加准确,更符合控制航空发动机维修决策风险的实际.      

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。     

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.      

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。     

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。     

基于多模型的航空发动机传感器混合故障诊断方法

本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明：所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。     

航空发动机主轴轴承状态监测研究现状与发展趋势

航空发动机主轴轴承承受着高温、高速、重载、贫油、断油等极端工况,其疲劳、磨损等失效问题严重影响发动机的可靠性.因此,对航空发动机主轴轴承的使用状态进行有效精确监测极为重要.对航空发动机主轴轴承工况特点、主要失效模式和失效机制进行了梳理;针对主轴轴承的状态监测方法和技术,总结并对比分析了现有主轴轴承振动、滑油状态、声音、...     

复合材料机匣周向安装边模拟件强度与损伤分析

为了较准确地预测航空发动机机匣复合材料周向安装边的强度和失效模式,以某型涡扇发动机复合材料机匣周向安装边为对象,开展了复合材料机匣周向安装边模拟件的静拉伸试验和静强度及损伤预测方法研究。通过试验获得周向安装边模拟件静强度及给定考核静载下的损伤模式;基于3维逐渐损伤分析方法,采用挤压孔边局部节点合并等效接触算法,建立了复合材料机匣周向安装边模拟件的静载逐渐损伤分析模型,采用该模型对安装边模拟件不同角度的铺层损伤模式进行了分析。结果表明:静强度预测误差在6%以内,考核静载下的预测损伤与试验结果对比损伤区域基本一致;所建立的静载逐渐损伤分析模型具有较高的计算精度。     

基于贝叶斯网络的分层系统可靠性分析

由于分层系统的系统结构复杂,且系统不同层次可靠性信息具有不均衡性的特点,使得分层系统的可靠性建模较为困难.考虑二态情况,通过引入贝叶斯网络描述分层系统元素间的失效关系,并考虑了系统元素间级联失效问题,结合贝叶斯多源信息融合方法,以贝叶斯网络模型为基础整合了系统各层元素的可靠性信息,构成了一种较为通用的二态分层系统可靠性分析方法.算例结果表明:该方法在贝叶斯网络模型计算过程中能够融合系统各层元素可靠性信息并有效处理级联失效问题,提高了系统可靠性后验均值估计的准确性,减小了系统可靠性结论的后验方差.      

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.     

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.      

航空发动机参数不确定模型辨识方法

针对航空发动机线性模型在工况点附近使用范围较小的问题,提出一种航空发动机不确定性模型辨识方法。该方法使用非线性规划处理航空发动机模型辨识问题,求解过程考虑线性模型中矩阵参数不确定性的影响,以期获得一个具有适用范围大、形式简单的航空发动机模型。使用该方法对DGEN380发动机在某一稳态点进行辨识,定义实际工况偏差参数和模型最大偏差参数分析DGEN380发动机参数不确定模型的误差范围。使用实验数据与参数不确定模型仿真结果进行比较,结果表明油门杆角度变化小于22%时,参数不确定模型与实际发动机状态的偏差量较小,能够在1%误差范围内模拟实际发动机状态。     

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.     

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。     

基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制

针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.      

湍流燃烧模型在航空发动机喷雾燃烧中的应用

使用自主开发的计算软件,数值模拟航空发动机旋流杯环形燃烧室三维湍流煤油两相燃烧过程,采用多维经验分析法与多步反应火焰面模型预测旋流杯环形燃烧室污染物排放,对4种湍流燃烧模型预测喷雾燃烧流场与污染物排放能力进行评估.各模型所得的计算值与试验数据较为相符,表明这些模型都可用来预测旋流杯环形燃烧室两相燃烧流场和污染物排放能力,但是不同模型的计算精度不相同.其中多步反应火焰面模型所得的出口温度分布与污染物排放与试验结果最接近,其预测精度高于其他模型.因此合理选择湍流燃烧模型可以提高计算准确性和可靠性.      

Efficient adaptive Kriging for system reliability analysis with multiple failure modes under random and interval hybrid uncertainty

In the field of the system reliability analysis with multiple failure modes, the advances mainly involve only random uncertainty. The upper bound of the system failure probability with multiple failure modes is usually employed to quantify the safety level under Random and Interval Hybrid Uncertainty(RI-HU). At present, there is a lack of an efficient and accurate method for estimating the upper bound of the system failure probability. This paper proposed an efficient Kriging model based on nume...