專利名稱：基于Bayes信息更新的渦輪盤概率故障物理壽命預(yù)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于機(jī)械產(chǎn)品的可靠性設(shè)計(jì)與壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域，具體是一種面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的可靠性設(shè)計(jì)與壽命預(yù)測(cè)新方法。
背景技術(shù)：
航空發(fā)動(dòng)機(jī)是飛機(jī)的動(dòng)力裝置，為其提供飛行推力，被譽(yù)為飛機(jī)的“心臟”。航空發(fā)動(dòng)機(jī)是精密、復(fù)雜的高技術(shù)產(chǎn)品，大量零部件在十分惡劣的環(huán)境下工作，承受著高溫、高壓和高轉(zhuǎn)速的工作負(fù)荷。隨著航空工業(yè)的發(fā)展，對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能要求不斷提高，推重比不斷增加，使得航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪前溫度和轉(zhuǎn)速均不斷提高，導(dǎo)致航空發(fā)動(dòng)機(jī)各部件特別是
渦輪轉(zhuǎn)子部件在更加復(fù)雜的循環(huán)熱載荷和機(jī)械載荷下工作，其高溫疲勞失效問題愈來愈突出。因此，要想設(shè)計(jì)出高效渦輪，必須要有更準(zhǔn)確、更完善的反映這類結(jié)構(gòu)的壽命預(yù)測(cè)模型和可靠性分析方法。這對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫復(fù)雜結(jié)構(gòu)的壽命可靠性和健康評(píng)估提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。作為燃?xì)鉁u輪三大重要部件之一的燃?xì)鉁u輪,其性能的好壞對(duì)燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)的整體性能有著至關(guān)重要的影響，其中渦輪盤是航空發(fā)動(dòng)機(jī)典型的耐久性和斷裂關(guān)鍵件之一。圖I所示為某型航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪結(jié)構(gòu)示意圖，渦輪盤的主要功能是安裝葉片以傳輸功率。渦輪盤在高溫、高速下工作，屬主承力零件，工作時(shí)承受著離心力、熱應(yīng)力和振動(dòng)應(yīng)力等載荷的交互作用，在此嚴(yán)酷環(huán)境下一旦發(fā)生破壞性故障將導(dǎo)致極其嚴(yán)重的后果。因此，正確評(píng)估和預(yù)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪盤的剩余壽命，最大限度地發(fā)揮航空發(fā)動(dòng)機(jī)的作用而又避免意外的事故和災(zāi)害，對(duì)于我國可持續(xù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和節(jié)約型社會(huì)建設(shè)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。渦輪盤的主要失效模式是低循環(huán)疲勞、破裂、蠕變等以及這些模式之間的相互作用。渦輪盤避免這些故障的能力取決于其設(shè)計(jì)、材料性質(zhì)和工作環(huán)境。部件設(shè)計(jì)所采用的材料是一定的，工作環(huán)境會(huì)變化，因而部件在全壽命周期各階段所面臨的不確定因素對(duì)其壽命有決定性的影響。所有這些因素的相互關(guān)系影響到部件壽命的消耗。影響壽命消耗的其它因素還有制造和材料缺陷、裝配和維修誤差、外物損傷、超限。航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪盤的壽命和可靠性是制約整機(jī)壽命和可靠性水平的主要因素之一。高溫、高壓的工作環(huán)境使得航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪盤的疲勞破壞機(jī)理異常復(fù)雜，主要體現(xiàn)在復(fù)雜載荷、多種環(huán)境因素以及多種失效模式等特點(diǎn)上，渦輪盤的壽命預(yù)測(cè)研究目前主要集中在簡(jiǎn)化載荷和單一失效模式下的確定性壽命預(yù)測(cè)。隨著渦輪盤結(jié)構(gòu)性能參數(shù)的逐漸提高以及工作環(huán)境的更加嚴(yán)酷，人們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)疲勞壽命預(yù)測(cè)方法與工程實(shí)踐的矛盾愈加顯現(xiàn)，這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)確定性疲勞壽命預(yù)測(cè)方法不能較好地描述工程中客觀存在的不確定性。為了保證結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)性和安全性，人們先后發(fā)展了安全壽命設(shè)計(jì)、耐久性及損傷容限設(shè)計(jì)。然而，按常規(guī)疲勞強(qiáng)度設(shè)計(jì)的機(jī)械零件有時(shí)還會(huì)損壞，究其原因，一個(gè)重要的問題是在常規(guī)疲勞強(qiáng)度設(shè)計(jì)中，將載荷、材料的性能指標(biāo)、零件的結(jié)構(gòu)尺寸等數(shù)據(jù)視作確定值，但實(shí)際上這些因素都具有明顯的、不可忽略的隨機(jī)特性。使用確定性疲勞壽命預(yù)測(cè)模型進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)時(shí)，往往難于對(duì)目標(biāo)重量、使用壽命及其它設(shè)計(jì)準(zhǔn)則等方面進(jìn)行綜合優(yōu)化和平衡，亦無法給出定量的可靠性指標(biāo)。針對(duì)結(jié)構(gòu)疲勞壽命分析中存有的不確定性，將可靠性引入到結(jié)構(gòu)疲勞分析中勢(shì)在必然。渦輪盤承受的載荷形態(tài)多樣，因而建立準(zhǔn)確的物理模型來描述其壽命規(guī)律存在較大困難。目前尚未發(fā)現(xiàn)對(duì)其進(jìn)行基于概率故障物理的疲勞壽命與可靠性分析方面的研究?，F(xiàn)有確定性疲勞壽命預(yù)測(cè)方法朝著基于概率統(tǒng)計(jì)的不確定性疲勞壽命預(yù)測(cè)方向發(fā)展，且傳統(tǒng)基于大樣本漸進(jìn)學(xué)習(xí)理論的統(tǒng)計(jì)方法并不適合航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪盤試驗(yàn)樣本稀少的特點(diǎn)。因此，對(duì)于具有顯著“高可靠”、“小樣本”等特征的航空發(fā)動(dòng)機(jī)，結(jié)合渦輪盤的失效機(jī)理、失效起因和不確定性分析，需要研究一種基于Bayes信息更新、可靠性故障物理技術(shù)的概率疲勞壽命預(yù)測(cè)的方法，以對(duì)其進(jìn)行可靠性設(shè)計(jì)
發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的針對(duì)傳統(tǒng)疲勞壽命預(yù)測(cè)方法用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪盤強(qiáng)度設(shè)計(jì)時(shí)的不足，提出了基于Bayes信息更新的航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤概率故障物理壽命預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是基于Bayes信息更新的航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤概率故障物理壽命預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟步驟I :根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤結(jié)構(gòu)特征，用基于故障物理的可靠性分析方法確定渦輪盤的故障物理信息；步驟2 :運(yùn)用FTA/FMECA方法對(duì)步驟I得到的航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理信息和由維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的已有的故障信息進(jìn)行分析得到輪盤的主要失效模式及其故障位置，收集并整理輪盤面向全壽命周期的不確定因素和不精確數(shù)據(jù)；步驟3 :根據(jù)步驟2得到的輪盤主要失效模式和故障位置建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理壽命預(yù)測(cè)模型。步驟4 :運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)理論確定并量化步驟2得到的輪盤概率壽命預(yù)測(cè)中的不確定性。步驟5 :根據(jù)步驟3得到的故障物理壽命預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用Bayes信息更新和故障物理技術(shù)，將步驟4得到的壽命預(yù)測(cè)模型中的模型參數(shù)和試驗(yàn)控制參量以分布形式輸入，并以壽命分布的形式輸出，建立輪盤的混合概率故障物理壽命預(yù)測(cè)方法；步驟6 :運(yùn)用馬爾科夫鏈蒙特卡洛仿真解決步驟5中Bayes推理的高維積分計(jì)算，計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的概率故障物理預(yù)測(cè)壽命及其不確定性范圍。本發(fā)明的有益效果是在常規(guī)疲勞強(qiáng)度設(shè)計(jì)中，傳統(tǒng)確定性疲勞壽命預(yù)測(cè)方法不能較好地描述工程中客觀存在的不確定性，而將載荷、材料的性能指標(biāo)、零件的幾何尺寸等數(shù)據(jù)視作確定值，但實(shí)際上這些因素都具有明顯的、不可忽略的隨機(jī)特性。使用確定性疲勞壽命預(yù)測(cè)模型進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)時(shí)，往往難于對(duì)目標(biāo)重量、使用壽命及其他設(shè)計(jì)準(zhǔn)則等方面進(jìn)行綜合優(yōu)化和平衡，亦無法給出定量的可靠性指標(biāo)。由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤具有顯著的“小樣本”、“高可靠”等特點(diǎn)，故障信息和相關(guān)維修數(shù)據(jù)很少，因此傳統(tǒng)的基于大樣本漸進(jìn)學(xué)習(xí)理論的統(tǒng)計(jì)方法并不適合于航空發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)樣本稀少的特點(diǎn)，且傳統(tǒng)的確定性壽命預(yù)測(cè)方法在輪盤的壽命預(yù)測(cè)中具有較大的局限性，不適合對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤進(jìn)行面向全壽命周期的概率壽命預(yù)測(cè)與可靠性分析。而基于概率故障物理的壽命預(yù)測(cè)方法，能對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行故障定位和失效機(jī)理分析；通過建立故障物理壽命模型，在航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤物理試驗(yàn)之前就找出結(jié)構(gòu)潛在缺陷和故障起因；從而預(yù)估結(jié)構(gòu)剩余可靠壽命，并通過綜合考慮結(jié)構(gòu)全壽命周期中的現(xiàn)有知識(shí)和信息，減少不必要的試驗(yàn)次數(shù)和成本，避免了航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的“小樣本”而導(dǎo)致故障信息少的問題。運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)理論對(duì)結(jié)構(gòu)全壽命周期的不確定性進(jìn)行分類和量化，通過反復(fù)試驗(yàn)和MCMC虛擬仿真，揭示結(jié)構(gòu)全壽命周期內(nèi)不確定性的分散性和隨機(jī)性對(duì)其壽命和可靠性的影響規(guī)律，最終獲得綜合考慮故障物理建模中的不同目標(biāo)或不同程度的不確定因素影響的預(yù)測(cè)壽命分布以及不確定性范圍，從而達(dá)到改進(jìn)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的目的。本發(fā)明能顯著地縮短航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤設(shè)計(jì)周期，降低航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤開發(fā)的費(fèi)用，由于能提高試驗(yàn)結(jié)果的精度和信息性，從而改進(jìn)設(shè)計(jì)或進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，因此能顯著地提高航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的壽命可靠性。


圖I本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例所針對(duì)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪盤結(jié)構(gòu)示意圖。圖2本發(fā)明的實(shí)施例中步驟5中的Bayes推理框架圖。圖3本發(fā)明的主流程圖。圖4本發(fā)明的實(shí)施例中步驟6中基于VBM模型的第6號(hào)試樣的預(yù)測(cè)壽命分布與實(shí)測(cè)壽命對(duì)比圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明?，F(xiàn)結(jié)合實(shí)施例、附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步描述一種基于Bayes信息更新的渦輪盤概率故障物理壽命預(yù)測(cè)方法，如圖3所示，包括如下步驟步驟I :根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤結(jié)構(gòu)特征，用基于故障物理的可靠性分析方法確定渦輪盤的故障物理信息；本步驟中，根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤結(jié)構(gòu)特征，如圖I所示，對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤進(jìn)行可靠性故障物理分析，通過應(yīng)力分析、熱分析和載荷譜數(shù)據(jù)處理，確定航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理信息，包括故障位置、故障機(jī)理、故障模式及其影響分析。步驟2 :運(yùn)用 FTA/FMECA 方法(故障樹分析，F(xiàn)ault Tree Analysis,簡(jiǎn)稱 FTA) /(失效模式影響與嚴(yán)重性分析，F(xiàn)ailure Mode, Effects and Criticality Analysis,簡(jiǎn)稱FMECA)對(duì)步驟I得到的航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理信息和由維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的已有的故障信息進(jìn)行分析得到輪盤的主要失效模式及其故障位置，收集并整理輪盤面向全壽命周期的不確定因素和不精確數(shù)據(jù)；本步驟中，主要得到輪盤的易損傷部位和主要失效模式為輪盤銷子孔部位的低循環(huán)疲勞失效和輪緣的疲勞-蠕變失效，并獲得輪盤從設(shè)計(jì)、制造、試驗(yàn)、使用以及維修等全壽命周期各階段的不確定因素和不精確數(shù)據(jù)。在對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤進(jìn)行概率壽命預(yù)測(cè)時(shí)主要考慮以下兩方面的物理不確定性①加載條件(如試驗(yàn)加載應(yīng)力、應(yīng)變和加載周期Ttl)
材料屬性(如彈性模量E和疲勞極限σ lim);考慮以下三方面的統(tǒng)計(jì)不確定性①裂紋探測(cè)不確定性及輸出測(cè)量誤差；②輸入控制變量的分散性；③相關(guān)材料屬性參數(shù)分布(如循環(huán) 應(yīng)變硬化指數(shù)n');考慮以下兩方面的模型不確定性①模型參數(shù)；②模型輸出誤差。通過直接統(tǒng)計(jì)所得到的輪盤的故障數(shù)據(jù)、維修記錄、定期檢測(cè)等各種失效數(shù)據(jù)和性能退化數(shù)據(jù)是航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤設(shè)計(jì)、試驗(yàn)或?qū)嶋H運(yùn)行過程中的故障信息，因此可作為已知技術(shù)而未詳細(xì)描述其統(tǒng)計(jì)過程。此外，本步驟中的FTA/FMECA分析為可靠性分析中的現(xiàn)有技術(shù)，因此未對(duì)本步驟進(jìn)行詳細(xì)說明，但是本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以根據(jù)上述的提示實(shí)施本步驟。步驟3 :根據(jù)步驟2得到的輪盤主要失效模式和故障位置建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理壽命預(yù)測(cè)模型；本實(shí)施例中，航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的物理模型如圖I所示，由步驟2得到的輪盤材料屬性和加載條件出發(fā)，將可靠性故障物理技術(shù)應(yīng)用于疲勞壽命預(yù)測(cè)中，基于步驟2中的故障物理分析，建立機(jī)械結(jié)構(gòu)的故障物理壽命預(yù)測(cè)模型一修正粘性模型(Viscosity-BasedModel, VBM)，即有公式(I) Nf = C ( Λ ε in (Ep- Δ ffFL · T0) Φ) α 公式(I)式中，Nf為輪盤實(shí)測(cè)壽命；Δ ε in為非彈性應(yīng)變范圍，純疲勞條件下可用塑性應(yīng)變范圍Λ ερ代替；Λ Wfl為疲勞極限以下應(yīng)力作用時(shí)的塑性應(yīng)變能密度，具體表達(dá)式為AWFL=al/2E·,σ lim為輪盤的疲勞極限；E為輪盤材料的彈性模量；T0為一次應(yīng)力循環(huán)全周期；C，Φ和α為模型參數(shù)，可由輪盤的試驗(yàn)數(shù)據(jù)運(yùn)用最小二乘法擬合獲得；Ep為粘性參數(shù)，具體表達(dá)式為公式⑵
hm +(^dI +Τ) σπηη +Τ-Δσ, CTnlin >0Ep=I公式⑵
TduOmayi +—'-f22-,< O
、2 Δσ式中，Tdu為一次應(yīng)力循環(huán)中的拉伸保持時(shí)間；Tdl為一次應(yīng)力循環(huán)中的壓縮保持時(shí)間；T為不包含保載時(shí)間的周期，即有T = T0-Tdu-Tdl ；σ _為最大應(yīng)力；σ min為最小應(yīng)力；Δ σ 為應(yīng)力范圍，即有 Λ σ = Oniax-Oniin0步驟4 :依據(jù)步驟2中的故障信息，運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)理論確定并量化輪盤概率壽命預(yù)測(cè)中的不確定性。本實(shí)施例中，將步驟2得到的不確定因素定義為隨機(jī)變量，如材料屬性通常服從正態(tài)分布，載荷分布常由實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)擬合獲得，如表I和表2中所示，這些隨機(jī)變量的分布類型可以用分布檢驗(yàn)或已有經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行確定，分布參數(shù)可以用最大似然估計(jì)法，由于這些方法本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以根據(jù)現(xiàn)有信息得到，因此不再詳細(xì)描述其具體過程。表I試驗(yàn)控制參數(shù)的輸入不確定性
權(quán)利要求
1.基于Bayes信息更新的航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤概率故障物理壽命預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟 步驟I :根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤結(jié)構(gòu)特征，用基于故障物理的可靠性分析方法確定渦輪盤的故障物理信息； 步驟2 :運(yùn)用FTA/FMECA方法對(duì)步驟I得到的航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理信息和由維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的已有的故障信息進(jìn)行分析得到輪盤的主要失效模式及其故障位置，收集并整理輪盤面向全壽命周期的不確定因素和不精確數(shù)據(jù)； 步驟3 :根據(jù)步驟2得到的輪盤主要失效模式和故障位置建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理壽命預(yù)測(cè)模型； 步驟4 :運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)理論確定并量化步驟2得到的輪盤概率壽命預(yù)測(cè)中的不確定性； 步驟5 :根據(jù)步驟3得到的故障物理壽命預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用Bayes信息更新和故障物理技術(shù)，將步驟4得到的壽命預(yù)測(cè)模型中的模型參數(shù)和試驗(yàn)控制參量以分布形式輸入，并以壽命分布的形式輸出，建立輪盤的混合概率故障物理壽命預(yù)測(cè)方法； 步驟6 :運(yùn)用馬爾科夫鏈蒙特卡洛仿真解決步驟5中Bayes推理的高維積分計(jì)算，計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的概率故障物理預(yù)測(cè)壽命及其不確定性范圍。
全文摘要
本發(fā)明涉及基于Bayes信息更新的航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤概率故障物理壽命預(yù)測(cè)方法。包括如下步驟步驟1根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤結(jié)構(gòu)特征，用基于故障物理的可靠性分析方法確定渦輪盤的故障物理信息；步驟2運(yùn)用FTA/FMECA方法對(duì)步驟1得到的航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理信息和由維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的已有的故障信息進(jìn)行分析得到輪盤的主要失效模式及其故障位置，收集并整理輪盤面向全壽命周期的不確定因素和不精確數(shù)據(jù)；步驟3根據(jù)步驟2得到的輪盤主要失效模式和故障位置建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的故障物理壽命預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明的有益效果是能顯著地縮短航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤設(shè)計(jì)周期，降低開發(fā)的費(fèi)用，能顯著地提高航空發(fā)動(dòng)機(jī)輪盤的壽命可靠性。
文檔編號(hào)G06F19/00GK102682208SQ201210135828
公開日2012年9月19日 申請(qǐng)日期2012年5月4日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月4日
發(fā)明者何俐萍, 劉宇, 張小玲, 朱順鵬, 李海慶, 汪忠來, 黃洪鐘 申請(qǐng)人:電子科技大學(xué)