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101.
103.
104.
某型发动机高压压气机Ⅰ级盘采用锥形结构,在装配预紧力和离心载荷的作用下产生轴向变形。为了考核该轮盘的低
循环疲劳寿命,在传统轮盘低循环疲劳试验技术的基础上,提出了1 种考虑轴向变形条件的锥形轮盘低循环疲劳寿命试验方法。
针对轮盘结构与装配要求,计算分析工作状态下的轴向变形,优化设计了能够有效考核轮盘关键部位寿命的试验件、陪试件及试验
工装,对比试验件在整机与试验器状态的应力水平,并在卧式旋转试验器上完成了试验件的低循环疲劳试验。试验结果表明:采用
该方法可对高压Ⅰ级盘安全循环寿命进行有效考核。 相似文献
105.
基于断口分析的钛合金轮内部缺陷损伤容限 总被引:1,自引:0,他引:1
为进行某轮损伤容限设计,开展了裂纹扩展断口分析和仿真分析研究。由断口分析可知:疲劳源为一处内部自然缺陷;依据疲劳辉纹确定了裂纹扩展速率;在裂纹长度为2 mm附近,裂纹扩展速率明显增大,为第一、第二加载阶段转换区域;裂纹稳定扩展区裂纹长度与裂纹扩展速率呈双对数线性关系;应用列表梯度法和Paris公式法反推了第二加载阶段的疲劳寿命,与该阶段实际循环次数的最大误差是163%。裂纹稳定扩展阶段裂纹扩展仿真值与断口反推值吻合;非稳定扩展阶段仿真值与断口反推值的最大误差为-215%;基于以上研究,合理确定了某离心轮内部裂纹表面扩展停机检测周期。该类轮非稳定、失稳扩展阶段寿命占内部裂纹表面扩展阶段寿命的比例达248%~357%,因此准确计算具有重要意义。 相似文献
106.
为了分析涡轮盘轮缘榫槽等几何不连续部位对疲劳裂纹萌生及小裂纹扩展行为的影响,基于FGH96粉末盘实际构型设计结构特征模拟件,并对其在高温条件下开展自然萌生疲劳小裂纹扩展试验,通过疲劳中断试验和表面复型技术对榫槽和螺栓孔结构模拟件在500℃下的裂纹萌生和小裂纹扩展行为进行了观测和分析。结果表明:2种结构模拟件缺口表面存在多裂纹萌生现象,随着应力水平的降低,裂纹萌生位置由表面晶界转变为近表面特定方向的晶面以及非金属夹杂物处;2种结构模拟件裂纹萌生寿命占比约为36%~73%,且随着应力水平的降低而提高,裂纹扩展至工程可检裂纹尺寸时的寿命占比约为82%~96%,应力水平对其影响相对较小;特征模拟件缺口附近高水平的塑性变形能够导致小裂纹扩展速率分段特征现象消失,并延缓裂纹扩展过程中的合并行为,延长裂纹扩展寿命。 相似文献
107.
滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献
108.
为满足适合工程应用的加速寿命试验设计和评估需要,北京卫星环境工程研究所自研了加速寿命试验设计与评估软件ALT511。该软件由4个基本模块组成,其中“单应力一个应力水平”模块包括输入、加速因子计算、退化建模和可靠度评估4个选项卡。基于阿伦尼斯、逆幂律、广义艾琳、Norris-Landzberg以及线性5种加速模型和加速因子计算式,给出试验时间放大倍数和加速寿命试验时长的计算方法,对未失效试验件给出退化建模和伪寿命计算方法,阐述了换算成正常应力下的试验结果分布拟合方法、可靠度点估计值、可靠度下限值计算方法。最后以航天器轴承加速寿命试验为对象给出了软件应用案例。该软件融合了成熟的加速模型、试验方法、权威标准和专家经验,兼具通用性和行业特色。 相似文献
109.
剩余寿命预测对于航空发动机设备的安全运行、制定维修计划具有重要的意义.目前现有方法无法有效提取设备复杂工况和复杂故障下的退化特征.针对此问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络(MTCN)的发动机寿命预测方法.该方法利用时间卷积网络提取数据时序信息,并通过多尺度卷积核的不同感受野提取设备复杂工况下的退化特征,从而更好地预测极端条件下的设备剩余使用寿命(RUL)值.为了验证所提出方法的有效性,在航空发动机C-MAPSS数据集上进行试验.结果表明所提出方法能有效提高设备在复杂工况和复杂故障下的RUL预测精度. 相似文献
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