航空装备全寿命管理的关键是研制阶段的保障性设计

本文论述了航空装备的研制阶段和研制阶段的综合保障性设计对航空装备全寿命管理的影响及重要性，以及航空装备的使用部门对航空装备的管理活动向前延伸到研阶段的必要性。     

机械材料在任意循环特征稳定交变应力作用下的疲劳极限

本文以疲劳强度的经典理论为基础，对传统的疲劳极限计算公式进行一系列深化研究，推导及归纳出一组较为简便的机械材料疲劳极限通用计算公式，该组公式以简单的解析形式清晰地描述了机械材料疲劳极限随循环特征参数ｒ及应力循环作用次数Ｎ变化而改变的特定规律，根据所提供材料的机械性质，工程技术人员很易利用本文导出的公式及推荐的表格直接确定机械材料在任意循环特征稳定交变应力条件下承受任意次应力循环作用的疲劳极限。     

碳／碳复合材料的高温持久性能测试及分析

为了研究碳／碳复合材料作为高温结构材料的高温持久性能，用化学气相沉积法制备了Ｔ３００碳纤维增强热解碳的单向碳／碳复合材料，并用特殊设计的设备测定了该材料在２０００℃，２１００℃高温下的断裂寿命，结果高于室温下的断裂寿命。这种测试方法可能对于碳／碳复合材料正式用于高温结构具有重要意义。     

模具设计中的使用寿命及新技术应用初探

从合理选用模具材料、模具的热处理工艺、模具的机械加工工艺等；个方面提出了提高模具使用寿命的方法，并分析了新技术、新成果在其中的应用。     

双参数指数分布下定数截尾恒加试验的统计分析

设产品寿命服从双参数指数分布，尺度参数（失效率）为λ＞０，位置参数（保证寿命）为μ＞０，在加速应力水平Ｓｉ下，失效率和保证寿命的加速模型分别为本文给出了定数截尾情况下对由恒定应力加速寿命试验得到的数据进行统计分析的方法。获得了参数β０，β１，β２的ＢＬＵＥ（最佳线性无偏估计）以及α０，α１的近似ＢＬＵＥ。然后由模型可以求得在正常应力水平Ｓ０下各种可靠性特征量的估计。随机模拟的结果表明，本文给出的统计方法具有较高的精度。     

LD10CS容器的疲劳可靠度计算

本文用Monte Carlo方法计算了考虑疲劳裂纹扩展的LD10CS容器的可靠度,并对Monte Carlo方法的快速模拟技术进行了讨论。文中给出的改进分层抽样法有一定的普遍意义。     

FMS运控软件设计方法的研究与实现

ＦＭＳ在实际运行过程中能否充分发挥它的能力达到预期的目标，在很大程度上取决于运控软件开发是否得当。ＦＭＳ运控软件的开发质量问题已引起了人们的高度重视。本文分析了程序设计的方法，研究了ＦＭＳ运控软件的设计方法，为了实现面向对象的ＦＭＳ运控软件，确定了构成ＦＭＳ运控软件的对象，为了更好地确定各对象的方法即对象的成员函数，提出了画消息流图和状态转化图的方法。     

GH150合金钢缝焊接头的疲劳寿命研究

为了研究发动机焊接机匣的疲劳寿命，本文根据发动机机匣的特点，设计了焊接试件，对ＧＨ１５０高温合金钢缝焊搭接接头的疲劳性能进行了测试，并用数理统计方法得到Ｓ－Ｎ曲线和Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线，及其缝焊接头的疲劳强度降低系数和疲劳寿命分散系数。研究结果表明，ＧＨ１５０合金钢虽静强度很高，但缝焊接头的疲劳强度极低，而缝焊接头的疲劳寿命分散系数较小     

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...     

基于LASSO变量选择的航空发动机相似性剩余寿命预测

由于航空发动机监测变量众多,传统方法直接选取性能退化趋势明显的变量进行寿命预测,所以提出一种基于LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)的变量选取方法,结合相似性寿命预测方法有效提高了预测精度。基于K-means聚类区分不同工况,对航空发动机多个监测变量根据聚类结果进行变量转换。基于LASSO方法选取最优传感器变量。基于相似性方法进行航空发动机剩余寿命预测。将基于LASSO的变量选取方法与传统的根据退化趋势大小进行选择的方法进行剩余使用寿命预测的结果进行了对比研究。结果表明：基于LASSO选取变量的相似性寿命预测误差的标准差在3种运行周期下分别减少了约1.84、3.46、4.23。