基于改进L-SHADE算法的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机健康因子求解寻优精度差的问题，提出了一种基于改进L-SHADE算法的航空发动机性能退化评估方法。首先，采用多工作点分析方法拓展发动机健康因子估计的适应度函数，解决气路测量传感器数量不足的问题；其次，通过引入非线性种群缩减策略解决种群快速缩减的问题，同时通过改进的优化加权变异策略，改变不同迭代阶段贪婪算子的权值，增加算法的全局搜索和局部开发能力；最后，在30个经典基准函数上验证了改进算法的收敛精度和鲁棒性。对航空发动机性能退化评估的计算结果表明，改进L-SHADE算法增强了算法迭代前期的种群多样性和算法后期的开发能力，计算精度较标准L-SHADE算法平均提高了65.5%，能够满足工程精度要求，具有较强的工程适应性，能够应用于实际飞参数据，从而为发动机健康管理和性能监测提供理论依据。     

基于推广疲劳-蠕变等效转换理论的高温条件载荷谱编制方法

针对现有载荷处理方法对高温条件下保载时间内损伤的忽略或考虑不足问题，对疲劳-蠕变转换理论进行了推广，给出普适的转换模型建立流程，以此修正雨流计数中的等值点压缩、小幅值剔除等数据压缩步骤，从而获得了能够量化全工况保载损伤的高温条件载荷谱编制方法。在航空发动机高压涡轮盘上的应用表明：本方法考虑了全工况等值及小幅值载荷贡献的疲劳-蠕变耦合损伤，其相当于纯疲劳循环（传统雨流法）的298.25%，比常规转换方法多236.91%；寿命预测误差为8.35%，较常规转换方法降低了95%，仅为传统雨流法的2.5%，证明了优化的高温条件载荷谱编制方法的应用价值。