本發(fā)明屬于可靠性分析技術(shù)領(lǐng)域，涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)，具體涉及某型號(hào)航空發(fā)動(dòng)機(jī)高壓渦輪葉片的可靠性預(yù)計(jì)。

背景技術(shù)：

可靠性即產(chǎn)品在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成規(guī)定功能的能力?？煽啃孕畔⒆鳛榭煽啃匝芯抗ぷ鞯幕A(chǔ)，又被稱為可靠性數(shù)據(jù)。具有多源性、高價(jià)性、不確定性等特點(diǎn)。一方面，產(chǎn)品在進(jìn)行可靠性設(shè)計(jì)、試驗(yàn)、預(yù)計(jì)、評(píng)價(jià)、管理時(shí)，可靠性信息都不可或缺。另一方面，可靠性信息為可靠性研究工作提供信息輸入，貫穿可靠性工作開展的始終，是可靠性工程研究的根本與源頭。

在開展可靠性工作中，經(jīng)常出現(xiàn)數(shù)據(jù)不足的情況，而在對(duì)可靠性建模中，往往忽略了專家意見、相關(guān)產(chǎn)品信息、維修信息、產(chǎn)品設(shè)計(jì)信息等，以上數(shù)據(jù)雖未直接反應(yīng)產(chǎn)品的某些可靠性特征，但該類信息源于產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、測(cè)試、使用等各個(gè)環(huán)節(jié)，間接地表征了產(chǎn)品的可靠性特征信息。合理的收集、整理、融合、利用該類信息，將對(duì)產(chǎn)品的可靠性工作開展提供急需的信息輸入。產(chǎn)品可靠性信息來源廣泛，且往往具有不同的格式。合理融合不同格式的可靠性信息將對(duì)產(chǎn)品可靠性工作地開展具有積極意義。

信息融合作為交叉學(xué)科，在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。而不同領(lǐng)域?qū)π畔⑷诤系亩x不盡相同，且未形成統(tǒng)一的，被大眾普遍接受的定義，針對(duì)信息融合的常用定義：信息融合即利用有效方法將不同來源或相同來源不同時(shí)間點(diǎn)的信息，轉(zhuǎn)換成能為人類決策提供有效支持信息的過程。多源信息融合方法一般分為三大類：基于隨機(jī)模型的融合、基于最小二乘法的融合及智能融合。

可靠性研究中受限于成本、技術(shù)、數(shù)據(jù)收集困難等原因，所能獲得的可靠性數(shù)據(jù)往往較少，一般不足以開展基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的可靠性研究工作。而可直接或間接表征產(chǎn)品或其零部件可靠性的信息來源往往是廣泛的、多源的，如主觀信息、仿真數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)等，合理的收集、整理、融合、利用該類信息，將對(duì)產(chǎn)品或其零部件可靠性研究工作的開展提供急需的信息輸入。產(chǎn)品可靠性信息來源廣泛，且往往具有不同的格式，合理融合不同格式的可靠性信息即研究針對(duì)可靠性信息的多源信息融合方法，將對(duì)產(chǎn)品可靠性工作地開展具有積極意義。

機(jī)械產(chǎn)品可靠性預(yù)計(jì)方法可歸納為相似分析法、統(tǒng)計(jì)分析法和故障物理法(失效物理法)三類。鑒于相似性分析法為基于相似性理論，忽略了產(chǎn)品的“個(gè)性”，難以給出符合產(chǎn)品特性的可靠性預(yù)計(jì)結(jié)果。同時(shí)，統(tǒng)計(jì)分析法以概率統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，操作過程中需大量的數(shù)據(jù)輸入(運(yùn)行數(shù)據(jù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)等)，由于某些研究對(duì)象受限于時(shí)間、資金、數(shù)據(jù)收集難度等因素，故難以開展基于統(tǒng)計(jì)分析的可靠性預(yù)計(jì)工作。故障物理的方法原理是通過對(duì)少量子樣進(jìn)行物理化學(xué)規(guī)律分析得到失效信息，不需要進(jìn)行大批量的失效數(shù)據(jù)的子樣。武器裝備的可靠性信息往往體現(xiàn)出小子樣特征，其可靠性往往因?yàn)閷?shí)際試驗(yàn)次數(shù)太少而難以做出科學(xué)合理的統(tǒng)計(jì)推斷，這是該類型產(chǎn)品可靠性設(shè)計(jì)與分析中存在的一大難題。

而近年來針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片的可靠性預(yù)計(jì)方法集中表現(xiàn)出基于相似性分析方法、單一信息源、靜態(tài)模型等特點(diǎn)。且航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片又是這類產(chǎn)品(故障頻發(fā)、小子樣、工作環(huán)境特殊)的有力代表，故以航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片為研究對(duì)象，期在解決航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片可靠性預(yù)計(jì)中相似性分析方法、單一信息源、靜態(tài)模型的問題的同時(shí)，為其它裝備及部件的可靠性預(yù)計(jì)提供方法支持與工作開展范本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于多源層次信息更新與故障物理的可靠性預(yù)計(jì)方法，為解決現(xiàn)有可靠性預(yù)計(jì)技術(shù)中相似性分析方法、單一信息源、靜態(tài)模型等問題。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種基于多源層次信息更新與故障物理的可靠性預(yù)計(jì)方法，包括以下步驟：

S1、以高壓渦輪葉片為對(duì)象，收集多源層次信息，包括飛機(jī)飛參數(shù)據(jù)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)、高壓渦輪葉片信息；根據(jù)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或者有限元仿真分析，確定高壓渦輪葉片的薄弱環(huán)節(jié)；

S2、根據(jù)步驟S1中高壓渦輪葉片的收集數(shù)據(jù)或者仿真數(shù)據(jù)，找出壽命信息與應(yīng)力信息關(guān)聯(lián)關(guān)系，對(duì)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)力分布進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)真實(shí)應(yīng)力分布進(jìn)行評(píng)估；

S3、根據(jù)渦輪葉片的工作環(huán)境和應(yīng)力條件，找出其結(jié)構(gòu)強(qiáng)度隨載荷循環(huán)周期的退化規(guī)律；

S4、根據(jù)載荷獨(dú)立性假設(shè)，利用應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型計(jì)算出高壓渦輪葉片的結(jié)構(gòu)可靠度，最終實(shí)現(xiàn)了基于多源層次信息更新與故障物理的高壓渦輪葉片可靠性預(yù)計(jì)。

進(jìn)一步地，步驟S1所述的飛機(jī)飛參數(shù)據(jù)包括飛機(jī)架次和飛行時(shí)間，航空發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)包括載荷譜、維修數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，高壓渦輪葉片信息包括三維模型、工作載荷和材料參數(shù)。

進(jìn)一步地，步驟S1所述的根據(jù)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或者有限元分析，確定高壓渦輪葉片的薄弱環(huán)節(jié)的具體過程為：

S11、利用ANSYS Workbench進(jìn)行有限元仿真工作，輸入工作溫度下的材料參數(shù)，根據(jù)實(shí)際情況添加約束和載荷，進(jìn)行有限元仿真，獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片結(jié)構(gòu)中的應(yīng)力集中點(diǎn)，即為結(jié)構(gòu)的薄弱環(huán)節(jié)，取多個(gè)薄弱環(huán)節(jié)中最大應(yīng)力處作為結(jié)構(gòu)整體的薄弱環(huán)節(jié)；

S12、確定航空發(fā)動(dòng)機(jī)的多種循環(huán)載荷(M種)，對(duì)轉(zhuǎn)速進(jìn)行抽樣，每種循環(huán)抽樣N次，形成N×M個(gè)轉(zhuǎn)速樣本點(diǎn)；

S13、以N×M個(gè)轉(zhuǎn)速樣本點(diǎn)進(jìn)行多次仿真，可得渦輪葉片的N×M個(gè)薄弱環(huán)節(jié)仿真應(yīng)力值。

更進(jìn)一步的，S12所述的抽樣具體是以每種循環(huán)載荷下的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片最大轉(zhuǎn)速為均值，轉(zhuǎn)速的2.5％為方差對(duì)轉(zhuǎn)速進(jìn)行抽樣。

進(jìn)一步的，步驟S11所述的工作溫度下的材料參數(shù)具體包括材料密度、材料的熱導(dǎo)率、線膨脹系數(shù)、彈性模量、泊松比、屈服極限和拉伸極限。

進(jìn)一步地，步驟S2具體結(jié)合模糊理論和貝葉斯更新，對(duì)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)力分布進(jìn)行評(píng)價(jià)。

更進(jìn)一步地，步驟S2包括如下分步驟：

S21、通過測(cè)試數(shù)據(jù)或監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片的S-N曲線(若無，則用材料的S-N曲線修正得到)，根據(jù)葉片在不同循環(huán)條件下的壽命數(shù)據(jù)，利用S-N曲線求取薄弱環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化應(yīng)力值；

S22、將步驟S13中所得N×M個(gè)薄弱環(huán)節(jié)仿真應(yīng)力值分組，分別做先驗(yàn)分布確定和貝葉斯后驗(yàn)參數(shù)估計(jì)之用，應(yīng)用貝葉斯方法，結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)及仿真數(shù)據(jù)得到基于仿真數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力分布估計(jì)；結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)及真實(shí)壽命數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的應(yīng)力信息，得到基于使用數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力分布估計(jì)；

S23、根據(jù)模糊語(yǔ)義分別對(duì)基于仿真數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力分布的重要性進(jìn)行評(píng)價(jià)，并獲得相應(yīng)的模糊預(yù)提評(píng)價(jià)結(jié)果，并對(duì)真實(shí)應(yīng)力分布進(jìn)行評(píng)估。

進(jìn)一步地，步驟S3包括如下分步驟：

S31、獲取初始結(jié)構(gòu)強(qiáng)度；

S32、依據(jù)不同的應(yīng)力水平計(jì)算結(jié)構(gòu)強(qiáng)度隨載荷循環(huán)周數(shù)的退化規(guī)律。

進(jìn)一步地，步驟S4包括如下分步驟：

S41、依據(jù)載荷獨(dú)立性假設(shè)，計(jì)算應(yīng)力隨載荷循環(huán)周數(shù)的函數(shù)形式；

S42、用應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型求取不同載荷循環(huán)周數(shù)下、不同循環(huán)類型下的結(jié)構(gòu)可靠度。

本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明的方法從信息收集入手，進(jìn)行高壓渦輪葉片的可靠性預(yù)計(jì)分析，首先收集航空發(fā)動(dòng)機(jī)整體和部件等相關(guān)信息，對(duì)高壓渦輪葉片進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或者仿真得到危險(xiǎn)部位，從工作環(huán)境和失效機(jī)理入手，基于有限元分析或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，確定其薄弱環(huán)節(jié)；同時(shí)結(jié)合模糊理論和貝葉斯方法，形成具有實(shí)時(shí)信息更新能力的信息融合，并研究渦輪葉片的失效機(jī)理和退化規(guī)律，對(duì)高壓渦輪葉片進(jìn)行可靠性預(yù)計(jì)。本發(fā)明提供了一種新的可靠性預(yù)計(jì)思路，即多源層次信息收集—分布估計(jì)—分布融合—基于失效物理的可靠性預(yù)計(jì)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明提供的基于多源層次信息更新與故障物理的可靠性預(yù)計(jì)方法流程圖。

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的“斯貝發(fā)動(dòng)機(jī)應(yīng)力標(biāo)準(zhǔn)(EGD-3)”中的古德曼圖。

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力分布貝葉斯參數(shù)估計(jì)結(jié)果。

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的語(yǔ)言值近似模糊數(shù)。

圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的應(yīng)力強(qiáng)度干涉示意圖。

圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的載荷多次作用下的應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型示意圖。

圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的載荷總次數(shù)與可靠度的關(guān)系示意圖。

圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的飛行時(shí)間與可靠度的關(guān)系示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例作進(jìn)一步的說明。

本發(fā)明實(shí)施例針對(duì)武器裝備系統(tǒng)基于相似性分析和統(tǒng)計(jì)分析法的可靠性預(yù)計(jì)方法研究較多，基于失效物理方法的可靠性預(yù)計(jì)研究較少；開展基于單一來源信息的可靠性預(yù)計(jì)方法研究多，融合多源層次信息的可靠性預(yù)計(jì)方法研究少；靜態(tài)可靠性預(yù)計(jì)方法研究較多，動(dòng)態(tài)的、面向全壽命周期的、具有實(shí)時(shí)信息更新能力的可靠性預(yù)計(jì)方法研究少等不足，從信息收集入手，進(jìn)行高壓渦輪葉片的可靠性預(yù)計(jì)分析工作。具體如下：

本發(fā)明提供了基于多源層次信息更新與故障物理的可靠性預(yù)計(jì)方法，如圖1所示，包括以下步驟：

S1、以高壓渦輪葉片為對(duì)象，收集多源層次信息，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或者有限元分析，確定高壓渦輪葉片的薄弱環(huán)節(jié)。

該步驟具體包括以下分步驟：

S11、收集多源層次信息，主要包括飛機(jī)飛參數(shù)據(jù)(飛機(jī)架次、飛行時(shí)間等)，航空發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)(載荷譜、維修數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)等)，渦輪葉片的信息(三維模型、工作載荷、材料參數(shù)等)。

本發(fā)明實(shí)施例中，收集的高壓渦輪葉片材料K403數(shù)據(jù)，各溫度下的熱導(dǎo)率數(shù)據(jù)如表1所示，線性線膨脹系數(shù)數(shù)據(jù)如表2所示，彈性模量數(shù)據(jù)如表3所示，泊松比數(shù)據(jù)如表4所示，屈服強(qiáng)度數(shù)據(jù)如表5所示，拉伸極限數(shù)據(jù)如表6所示；發(fā)動(dòng)機(jī)750小時(shí)載荷譜數(shù)據(jù)如表7所示；實(shí)驗(yàn)獲得的壽命和應(yīng)力的關(guān)系數(shù)據(jù)如表8所示。

表1

表2

表3

表4

表5

表6

表7

表8

S12、以ANSYS Workbench為基礎(chǔ)有限元仿真工作，輸入一定溫度下的材料參數(shù)，如材料密度、材料的熱導(dǎo)率、線膨脹系數(shù)、彈性模量、泊松比、屈服極限、拉伸極限等。根據(jù)實(shí)際情況添加約束和載荷，進(jìn)行有限元仿真，獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片結(jié)構(gòu)中的應(yīng)力集中點(diǎn)，即為結(jié)構(gòu)的薄弱環(huán)節(jié)，取多個(gè)薄弱環(huán)節(jié)中最大應(yīng)力處作為結(jié)構(gòu)整體的薄弱環(huán)節(jié)；

本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)收集高壓渦輪葉片的三維模型、工作條件、材料數(shù)據(jù)等信息，進(jìn)行有限元仿真，在最大轉(zhuǎn)速下得到有4處薄弱環(huán)節(jié)，分別為榫齒處855.75MPa，葉冠處496.83MPa，葉身下邊緣處401.27MPa，深孔處614.33MPa。

S13、確定航空發(fā)動(dòng)機(jī)的多種循環(huán)載荷(3種)，如表7，以每種循環(huán)載荷下的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片最大轉(zhuǎn)速為均值，轉(zhuǎn)速的2.5％為方差對(duì)轉(zhuǎn)速進(jìn)行抽樣形成N×M個(gè)轉(zhuǎn)速樣本點(diǎn)；

S14、以N×M個(gè)轉(zhuǎn)速樣本點(diǎn)進(jìn)行多次仿真，可得渦輪葉片的N×M個(gè)薄弱環(huán)節(jié)仿真應(yīng)力值。

本發(fā)明實(shí)施例中，同時(shí)可得不同轉(zhuǎn)速下的薄弱環(huán)節(jié)的應(yīng)力值(多個(gè)薄弱環(huán)節(jié)，取應(yīng)力最大點(diǎn)為整體薄弱環(huán)節(jié))，如表9。

表9

S2、根據(jù)步驟S1中高壓渦輪葉片的收集數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)，找出壽命信息與應(yīng)力信息關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合模糊理論和貝葉斯更新，對(duì)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)力分布進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)真實(shí)應(yīng)力分布進(jìn)行評(píng)估；

該步驟包括：

S21、通過測(cè)試數(shù)據(jù)或監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片的S-N曲線(若無，則用材料的S-N曲線修正得到)，根據(jù)葉片在不同循環(huán)條件下的壽命數(shù)據(jù)(一般可由實(shí)驗(yàn)獲得)，利用S-N曲線求取薄弱環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化應(yīng)力值；

本發(fā)明實(shí)施例中，K403材料的S-N曲線可查“中國(guó)航空材料手冊(cè)(第二版)”，若能直接由實(shí)驗(yàn)獲得則更好。材料的S-N曲線往往是對(duì)稱循環(huán)下(R＝-1)試驗(yàn)得到的，對(duì)于具體的飛行循環(huán)的載荷譜，往往其應(yīng)力比R≠-1，考慮到平均應(yīng)力的存在會(huì)對(duì)疲勞壽命造成影響，需要對(duì)其進(jìn)行平均應(yīng)力修正，采用的是根據(jù)“斯貝發(fā)動(dòng)機(jī)應(yīng)力標(biāo)準(zhǔn)(EGD-3)”中的古德曼圖，如圖2所示。

S22、將步驟S14中所得N×M個(gè)薄弱環(huán)節(jié)仿真應(yīng)力值分組，分別做先驗(yàn)分布確定和貝葉斯后驗(yàn)參數(shù)估計(jì)之用，應(yīng)用貝葉斯方法，結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)及仿真數(shù)據(jù)得到基于仿真數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力分布估計(jì)；結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)及真實(shí)壽命數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的應(yīng)力信息，得到基于使用數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力分布估計(jì)，貝葉斯推理算法復(fù)雜，建議選用相應(yīng)的運(yùn)算軟件OpenBUGS實(shí)現(xiàn)；

本發(fā)明實(shí)施例中，將表9中前20組數(shù)據(jù)進(jìn)行分布檢驗(yàn)，結(jié)果表明高壓渦輪葉片薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力服從正態(tài)分布。

根據(jù)貝葉斯理論，由θ的先驗(yàn)分布π(θ)，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)樣本X＝(x₁,x₂,…,x_n)，可得參數(shù)θ的后驗(yàn)分布π(θ|X)，如式(1)所示。

式中，Θ為參數(shù)θ的取值區(qū)間，f(t|θ)為似然函數(shù)。

通過實(shí)驗(yàn)壽命數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的應(yīng)力信息結(jié)合先驗(yàn)分布，對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)高壓渦輪葉片薄弱環(huán)節(jié)處應(yīng)力分布進(jìn)行參數(shù)估計(jì)結(jié)果為π₁(μ|A)，通過后10組仿真數(shù)據(jù)結(jié)合先驗(yàn)分布對(duì)高壓渦輪葉片薄弱環(huán)節(jié)處應(yīng)力分布進(jìn)行參數(shù)估計(jì)結(jié)果為π₂(μ|B)。

以π₂(μ|B)獲取過程為例，說明貝葉斯參數(shù)估計(jì)過程。采用貝葉斯分析軟件OpenBUGS對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片的應(yīng)力分布進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。在薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力服從正態(tài)分布前提下，結(jié)合均值及方差的先驗(yàn)分布，聯(lián)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)力分布進(jìn)行貝葉斯后驗(yàn)估計(jì)(10000次迭代結(jié)果)，運(yùn)行結(jié)果見圖3。

S23、根據(jù)模糊語(yǔ)義分別對(duì)基于仿真數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力分布的重要性進(jìn)行評(píng)價(jià)，并獲得相應(yīng)的模糊預(yù)提評(píng)價(jià)結(jié)果，并對(duì)真實(shí)應(yīng)力分布進(jìn)行評(píng)估。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性研究中信息輸入往往是多源的，且不同來源信息信度一般不同。如仿真數(shù)據(jù)是在模擬渦輪葉片真實(shí)工況環(huán)境所得出的數(shù)據(jù)，其中不可避免的出現(xiàn)模型誤差與計(jì)算誤差等；使用壽命數(shù)據(jù)是工況條件下航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片真實(shí)應(yīng)力與強(qiáng)度關(guān)系反映，但由于在后期數(shù)據(jù)處理過程中，由于計(jì)算模型的選取與模型精度影響，必定將所得的處理結(jié)果(如薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力值)存在偏差，該種偏差一般為系統(tǒng)誤差，但使用數(shù)據(jù)及其后處理結(jié)果精度往往高于仿真結(jié)果。

一般情況下，并不能給出不同來源信息之間信度的量化值，采用模糊語(yǔ)義來描述上述差異，語(yǔ)言值的近似模糊數(shù)如圖4所示，將語(yǔ)言評(píng)價(jià)集合定義為{不重要的，輕微的，低的，中等的，重要的，非常重要的}＝{NI，MI，L，MO，I，VI}。

設(shè)兩后驗(yàn)分布均值分別為mean(A)和mean(B)，假設(shè)mean(B)＞mean(A)，其對(duì)應(yīng)的信息信度近似模糊數(shù)分別為δ_A和δ_B。

當(dāng)δ_B＞δ_A時(shí)，融合分布均值模糊區(qū)間為：

當(dāng)δ_B＜δ_A時(shí)，融合分布均值模糊區(qū)間為：

本例中π₁(μ|A)～N(785.5,28.5133²)的信度為中等重要，π₂(μ|B)～N(775.4,61.3677²)的信度為重要，則得各自分布估計(jì)與模糊區(qū)間

π₁(μ|A)～N(785.5,28.5133²) [0.4 0.6 0.8]

π₂(μ|B)～N(775.4,61.3677²) [0.6 0.8 1.0]

由基于模糊理論的多源層次信息融合方法，其中，δ_B＞δ_A，則有：

其中，mean(A)＝785.5，mean(B)＝775.4，δ_A＝0.6，δ_B＝0.8。

由于仿真信息是航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片真實(shí)工況下的近似，實(shí)際壽命數(shù)據(jù)為航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片在所有因素影響下的共同作用，但由于壽命數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成葉片薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)力數(shù)據(jù)過程中不可避免的存在模型近似、數(shù)據(jù)取舍等近似因素，使所得應(yīng)力分布往往有偏，但此種偏差可認(rèn)為是系統(tǒng)偏差，則基于不確定性傳遞原則，融合后分布的不確定性可由壽命數(shù)據(jù)的不確定性確定。

結(jié)合基于模糊理論的多源層次信息融合方法得融合后高壓渦輪葉片薄弱環(huán)節(jié)在最大轉(zhuǎn)速下的應(yīng)力分布為：S～N([771.0714779.7286],61.3677²)。

S3、根據(jù)渦輪葉片的工作環(huán)境和應(yīng)力條件，找出其結(jié)構(gòu)強(qiáng)度隨載荷循環(huán)周期的退化規(guī)律；

該步驟包括：

S31、獲取初始結(jié)構(gòu)強(qiáng)度，可由材料手冊(cè)或?qū)嶒?yàn)得到，在缺乏試驗(yàn)數(shù)據(jù)的情況下，可選用材料的斷裂強(qiáng)度作為初始結(jié)構(gòu)強(qiáng)度；

本發(fā)明實(shí)施例中，假設(shè)初始強(qiáng)度σ₀≈σ'_f＝1180MPa，航空發(fā)動(dòng)機(jī)高壓渦輪葉片強(qiáng)度分布為δ～N(1180,59²)

S32、依據(jù)不同的應(yīng)力水平計(jì)算結(jié)構(gòu)強(qiáng)度隨載荷循環(huán)周數(shù)的退化規(guī)律。

高壓渦輪葉片強(qiáng)度隨著載荷循環(huán)的退化規(guī)律可以用式(4)表示：

其中，為材料剩余強(qiáng)度，σ_i為循環(huán)應(yīng)力水平，n_i為循環(huán)次數(shù)，k為應(yīng)力水平個(gè)數(shù)，p和q為材料常數(shù)(可以由S-N曲線求得)，均為正值。

S4、根據(jù)載荷獨(dú)立性假設(shè)，利用應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型計(jì)算出高壓渦輪葉片的結(jié)構(gòu)可靠度，最終實(shí)現(xiàn)了基于多源層次信息更新與故障物理的高壓渦輪葉片可靠性預(yù)計(jì)。該步驟包括：

S41、依據(jù)載荷獨(dú)立性假設(shè)，計(jì)算應(yīng)力隨載荷循環(huán)周數(shù)的函數(shù)形式；

本發(fā)明實(shí)施例中，應(yīng)用應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型來進(jìn)行可靠性預(yù)計(jì)，應(yīng)力強(qiáng)度干涉法是失效物理可靠性預(yù)計(jì)的主要方法之一。其建模思想為：結(jié)構(gòu)失效與否取決于結(jié)構(gòu)強(qiáng)度與結(jié)構(gòu)所受應(yīng)力之間的關(guān)系，當(dāng)強(qiáng)度大于應(yīng)力時(shí)認(rèn)為結(jié)構(gòu)正常，當(dāng)強(qiáng)度小于應(yīng)力時(shí)，認(rèn)為結(jié)構(gòu)故障。而實(shí)際工作中，結(jié)構(gòu)所受應(yīng)力及強(qiáng)度往往存在諸多不確定性因素，因而，以服從某種分布的隨機(jī)變量來描述結(jié)構(gòu)所受應(yīng)力及結(jié)構(gòu)自身強(qiáng)度更為合理。應(yīng)力分布及強(qiáng)度分布的重疊區(qū)域(干涉區(qū)域)即為結(jié)構(gòu)故障的來源。于干涉區(qū)域中求取強(qiáng)度大于應(yīng)力的概率即為結(jié)構(gòu)的可靠度。應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型中，記強(qiáng)度分布的密度函數(shù)為f_r(y)，應(yīng)力分布的密度函數(shù)為f_s(x)，結(jié)構(gòu)可靠度可由式(5)求得，應(yīng)力強(qiáng)度干涉示意圖如圖5所示。

其中，X是作用于結(jié)構(gòu)上載荷產(chǎn)生的應(yīng)力，f_s(x)是應(yīng)力分布的概率密度函數(shù)，f_r(y)是結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的概率密度函數(shù)，Y是結(jié)構(gòu)強(qiáng)度，R是結(jié)構(gòu)可靠度。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片工作中將經(jīng)受載荷多次作用，由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片失效關(guān)系重大，后果嚴(yán)重，故采用保守方法對(duì)葉片可靠性進(jìn)行估計(jì)。將某循環(huán)載荷等效成該循環(huán)下載荷的最大值，則其分布依然滿足載荷的總體分布，且載荷的作用過程彼此獨(dú)立則n次載荷下的累積分布函數(shù)可由式(6)求得：

F_S(x)＝F_S(x₁)×F_S(x₂)×…×F_S(x_n)＝[F_S(x_i)]ⁿ (6)

其中，F(xiàn)_S(x_i)是第i次循環(huán)產(chǎn)生應(yīng)力的分布函數(shù)。

根據(jù)式(6)，載荷多次作用下的應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型可由式(7)得出，載荷多次作用下的應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型示意圖如圖6所示。

其中，f_s(x)是應(yīng)力分布的概率密度函數(shù)，f_r(y)是結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的概率密度函數(shù)，F(xiàn)_S(x_i)是為第i次循環(huán)產(chǎn)生應(yīng)力的分布函數(shù)，R(n)是n次相互獨(dú)立循環(huán)載荷作用下的結(jié)構(gòu)可靠度。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片工作于不同工作循環(huán)下，則由載荷的作用過程彼此獨(dú)立且不同工作循環(huán)之間彼此獨(dú)立，考慮航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片m種工作循環(huán)下多次載荷作用的應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型，如式(8)所示。

其中，f_r(y)是結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的概率密度函數(shù)，F(xiàn)_S(x_i)是為第i次循環(huán)產(chǎn)生應(yīng)力的分布函數(shù)，是m種循環(huán)下經(jīng)歷n次獨(dú)立載荷作用下結(jié)構(gòu)可靠度。

S42、用應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型求取不同載荷循環(huán)周數(shù)下、不同循環(huán)類型下的結(jié)構(gòu)可靠度。

本發(fā)明實(shí)施例中，結(jié)合多種工作循環(huán)、多次載荷作用下的應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型的可靠性預(yù)計(jì)結(jié)果如表10所示，載荷總次數(shù)與可靠度關(guān)系如圖7，其中，巡航-最大-巡航狀態(tài)影響比較小可以忽略。在實(shí)際應(yīng)用中，得到可靠度關(guān)于時(shí)間的函數(shù)比可靠度與載荷循環(huán)數(shù)函數(shù)更具有實(shí)際操作意義?；诎l(fā)動(dòng)機(jī)750小時(shí)現(xiàn)行使用載荷譜，可建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行時(shí)間與載荷循環(huán)次數(shù)之間的關(guān)系，進(jìn)而得到可靠度關(guān)于時(shí)間的函數(shù)，方法如式(9)。

其中，N_n為750小時(shí)運(yùn)行載荷譜中循環(huán)類別的循環(huán)數(shù)，此例取2900。得到可靠度關(guān)于時(shí)間的函數(shù)結(jié)果如圖8所示，可以看出飛行時(shí)間超過2000小時(shí)后，高壓渦輪葉片的可靠度迅速下降，這時(shí)需要對(duì)高壓渦輪葉片進(jìn)行檢修或者更換，避免事故的發(fā)生。

表10

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有可靠性預(yù)計(jì)方法的不足，從多源層次信息更新和故障物理技術(shù)入手，確定高壓渦輪葉片的可靠性預(yù)計(jì)方法，解決了現(xiàn)有可靠性預(yù)計(jì)技術(shù)中相似性分析方法、單一信息源、靜態(tài)模型的問題。本發(fā)明的方法從信息收集和方法探索入手，進(jìn)行高壓渦輪葉片的可靠性預(yù)計(jì)分析工作，通過收集航空發(fā)動(dòng)機(jī)整體和部件等相關(guān)信息，對(duì)高壓渦輪葉片進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或者仿真得到危險(xiǎn)部位，結(jié)合模糊理論和貝葉斯方法，研究渦輪葉片的失效機(jī)理和退化規(guī)律，對(duì)高壓渦輪葉片進(jìn)行可靠性預(yù)計(jì)。