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根据发动机涡轮叶片在日常使用过程中的损伤检修数据确定其失效概率分布函数,应用Paris公式对叶片裂纹增长进行反演分析,得到在指定阈值下可检裂纹长度与初检时间的对应关系;再模拟裂纹增长过程,得到叶片在寿命周期内各个检查时刻的状态;最后通过仿真结果的统计分析得知叶片的失效概率。案例研究结果表明:叶片在服役过程中如果初检时间太早,初检时扩展裂纹长度小,不易被检测到,后续的重复检查间隔长,在各重复检查时刻容易产生失效;如果初检时间太迟,叶片在初检时会接近甚至超过临界损伤值,也增加失效概率。在允许失效概率为10-5的条件下,涡轮叶片在计划运行周期内的最优检查次数12次,最优初检时间和重复检查间隔分别为1 371循环和307循环。所提方法和研究结果为航空公司机务维修人员和发动机工程师的风险评判和检修决策提供依据和参考。 相似文献
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王燕玲 《民用飞机设计与研究》2019,(3):81-84
某型飞机作为国产民机运营的探路者和先行者,在积累运行经验同时,也暴露出日利用率低(某型机队日利用率仅为空客机队的三分之一)、使用困难和机队重复故障多(空客机队重复故障为零,某型机队重复故障为两位数)、部分故障得不到及时有效的回复等问题。这些问题的存在有飞机设计可靠性的原因,但同时也反映出运营支持能力的不足,而其中运营数据处理的能力又是运营能力的核心体现。通过对运营故障数据的标记和分析,提高故障数据处理效率,为型号的设计优化提供支持和检验,从而大幅提升国产民机的运营支持能力,以提高飞机的商业竞争力。 相似文献
578.
基于SVM方法的APU故障预测方法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次航班的报文数据规整为一条数据集;其次,从参数阈值、维修记录及APU序列号变化情况等角度对数据集进行标注工作;随后,针对特征选择算法具有较差解释性的缺点,提出通过相关性分析选取能够表征APU运行性能的参数;最后,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的多参数故障预测模型并优化。经验证,该模型提高了预测正确率,为APU视情维修策略的制定提供参考。 相似文献
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通过分析我国2012年至2017年发生的120个农产品滞销事件,从农产品供应链的生产、销售和运输三个关键环节和农产品滞销的主观、客观和不确定三大类九小类实质原因两个维度,建立了农产品滞销因素的供应链——实质原因(SC-RC)判别与定位矩阵,寻找农产品滞销的主要因素,并使用DEMATEL方法定位其中最关键的因素,再通过AHP-模糊综合评价法构造了预测农产品滞销风险等级的量化指标和计算公式,利用灰色预测模型预测了2019年陕西酥梨滞销风险的等级,从而验证该评价方法的科学性。 相似文献