本發(fā)明屬于可靠性分析技術(shù)領(lǐng)域，涉及航空發(fā)動機壽命預測，具體涉及某型號航空發(fā)動機高壓渦輪葉片的可靠性預計。

背景技術(shù)：

可靠性即產(chǎn)品在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時間內(nèi)完成規(guī)定功能的能力。可靠性信息作為可靠性研究工作的基礎(chǔ)，又被稱為可靠性數(shù)據(jù)。具有多源性、高價性、不確定性等特點。一方面，產(chǎn)品在進行可靠性設(shè)計、試驗、預計、評價、管理時，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)計信息等，以上數(shù)據(jù)雖未直接反應產(chǎn)品的某些可靠性特征，但該類信息源于產(chǎn)品的設(shè)計、生產(chǎn)、測試、使用等各個環(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科，在多個領(lǐng)域得到了廣泛應用。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間點的信息，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可靠性信息的多源信息融合方法，將對產(chǎn)品可靠性工作地開展具有積極意義。

機械產(chǎn)品可靠性預計方法可歸納為相似分析法、統(tǒng)計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“個性”，難以給出符合產(chǎn)品特性的可靠性預計結(jié)果。同時，統(tǒng)計分析法以概率統(tǒng)計為基礎(chǔ)，操作過程中需大量的數(shù)據(jù)輸入(運行數(shù)據(jù)、試驗數(shù)據(jù)等)，由于某些研究對象受限于時間、資金、數(shù)據(jù)收集難度等因素，故難以開展基于統(tǒng)計分析的可靠性預計工作。故障物理的方法原理是通過對少量子樣進行物理化學規(guī)律分析得到失效信息，不需要進行大批量的失效數(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，其可靠性往往因為實際試驗次數(shù)太少而難以做出科學合理的統(tǒng)計推斷，這是該類型產(chǎn)品可靠性設(shè)計與分析中存在的一大難題。

而近年來針對航空發(fā)動機渦輪葉片的可靠性預計方法集中表現(xiàn)出基于相似性分析方法、單一信息源、靜態(tài)模型等特點。且航空發(fā)動機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)動機渦輪葉片為研究對象，期在解決航空發(fā)動機渦輪葉片可靠性預計中相似性分析方法、單一信息源、靜態(tài)模型的問題的同時，為其它裝備及部件的可靠性預計提供方法支持與工作開展范本。

技術(shù)實現(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計方法，為解決現(xiàn)有可靠性預計技術(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計方法，包括以下步驟：

S1、以高壓渦輪葉片為對象，收集多源層次信息，包括飛機飛參數(shù)據(jù)、航空發(fā)動機的運行數(shù)據(jù)、高壓渦輪葉片信息；根據(jù)收集的數(shù)據(jù)進行實驗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)，找出壽命信息與應力信息關(guān)聯(lián)關(guān)系，對仿真數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的應力分布進行評價，并對真實應力分布進行評估；

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

S4、根據(jù)載荷獨立性假設(shè)，利用應力-強度干涉模型計算出高壓渦輪葉片的結(jié)構(gòu)可靠度，最終實現(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計。

進一步地，步驟S1所述的飛機飛參數(shù)據(jù)包括飛機架次和飛行時間，航空發(fā)動機的運行數(shù)據(jù)包括載荷譜、維修數(shù)據(jù)和測試數(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)。

進一步地，步驟S1所述的根據(jù)收集的數(shù)據(jù)進行實驗或者有限元分析，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)實際情況添加約束和載荷，進行有限元仿真，獲取航空發(fā)動機渦輪葉片結(jié)構(gòu)中的應力集中點，即為結(jié)構(gòu)的薄弱環(huán)節(jié)，取多個薄弱環(huán)節(jié)中最大應力處作為結(jié)構(gòu)整體的薄弱環(huán)節(jié)；

S12、確定航空發(fā)動機的多種循環(huán)載荷(M種)，對轉(zhuǎn)速進行抽樣，每種循環(huán)抽樣N次，形成N×M個轉(zhuǎn)速樣本點；

S13、以N×M個轉(zhuǎn)速樣本點進行多次仿真，可得渦輪葉片的N×M個薄弱環(huán)節(jié)仿真應力值。

更進一步的，S12所述的抽樣具體是以每種循環(huán)載荷下的航空發(fā)動機渦輪葉片最大轉(zhuǎn)速為均值，轉(zhuǎn)速的2.5％為方差對轉(zhuǎn)速進行抽樣。

進一步的，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、材料的熱導率、線膨脹系數(shù)、彈性模量、泊松比、屈服極限和拉伸極限。

進一步地，步驟S2具體結(jié)合模糊理論和貝葉斯更新，對仿真數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的應力分布進行評價。

更進一步地，步驟S2包括如下分步驟：

S21、通過測試數(shù)據(jù)或監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取航空發(fā)動機渦輪葉片的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)化應力值；

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

S23、根據(jù)模糊語義分別對基于仿真數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應力分布的重要性進行評價，并獲得相應的模糊預提評價結(jié)果，并對真實應力分布進行評估。

進一步地，步驟S3包括如下分步驟：

S31、獲取初始結(jié)構(gòu)強度；

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

進一步地，步驟S4包括如下分步驟：

S41、依據(jù)載荷獨立性假設(shè)，計算應力隨載荷循環(huán)周數(shù)的函數(shù)形式；

S42、用應力強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，進行高壓渦輪葉片的可靠性預計分析，首先收集航空發(fā)動機整體和部件等相關(guān)信息，對高壓渦輪葉片進行實驗或者仿真得到危險部位，從工作環(huán)境和失效機理入手，基于有限元分析或?qū)嶒灁?shù)據(jù)，確定其薄弱環(huán)節(jié)；同時結(jié)合模糊理論和貝葉斯方法，形成具有實時信息更新能力的信息融合，并研究渦輪葉片的失效機理和退化規(guī)律，對高壓渦輪葉片進行可靠性預計。本發(fā)明提供了一種新的可靠性預計思路，即多源層次信息收集—分布估計—分布融合—基于失效物理的可靠性預計。

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計方法流程圖。

圖2為本發(fā)明實施例提供的“斯貝發(fā)動機應力標準(EGD-3)”中的古德曼圖。

圖3為本發(fā)明實施例提供的結(jié)合實驗數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應力分布貝葉斯參數(shù)估計結(jié)果。

圖4為本發(fā)明實施例提供的語言值近似模糊數(shù)。

圖5為本發(fā)明實施例提供的應力強度干涉示意圖。

圖6為本發(fā)明實施例提供的載荷多次作用下的應力強度干涉模型示意圖。

圖7為本發(fā)明實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)明實施例提供的飛行時間與可靠度的關(guān)系示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施例作進一步的說明。

本發(fā)明實施例針對武器裝備系統(tǒng)基于相似性分析和統(tǒng)計分析法的可靠性預計方法研究較多，基于失效物理方法的可靠性預計研究較少；開展基于單一來源信息的可靠性預計方法研究多，融合多源層次信息的可靠性預計方法研究少；靜態(tài)可靠性預計方法研究較多，動態(tài)的、面向全壽命周期的、具有實時信息更新能力的可靠性預計方法研究少等不足，從信息收集入手，進行高壓渦輪葉片的可靠性預計分析工作。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計方法，如圖1所示，包括以下步驟：

S1、以高壓渦輪葉片為對象，收集多源層次信息，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)進行實驗或者有限元分析，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，主要包括飛機飛參數(shù)據(jù)(飛機架次、飛行時間等)，航空發(fā)動機的運行數(shù)據(jù)(載荷譜、維修數(shù)據(jù)、測試數(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)動機750小時載荷譜數(shù)據(jù)如表7所示；實驗獲得的壽命和應力的關(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)實際情況添加約束和載荷，進行有限元仿真，獲取航空發(fā)動機渦輪葉片結(jié)構(gòu)中的應力集中點，即為結(jié)構(gòu)的薄弱環(huán)節(jié)，取多個薄弱環(huán)節(jié)中最大應力處作為結(jié)構(gòu)整體的薄弱環(huán)節(jié)；

本發(fā)明實施例中，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)動機的多種循環(huán)載荷(3種)，如表7，以每種循環(huán)載荷下的航空發(fā)動機渦輪葉片最大轉(zhuǎn)速為均值，轉(zhuǎn)速的2.5％為方差對轉(zhuǎn)速進行抽樣形成N×M個轉(zhuǎn)速樣本點；

S14、以N×M個轉(zhuǎn)速樣本點進行多次仿真，可得渦輪葉片的N×M個薄弱環(huán)節(jié)仿真應力值。

本發(fā)明實施例中，同時可得不同轉(zhuǎn)速下的薄弱環(huán)節(jié)的應力值(多個薄弱環(huán)節(jié)，取應力最大點為整體薄弱環(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)，找出壽命信息與應力信息關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合模糊理論和貝葉斯更新，對仿真數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的應力分布進行評價，并對真實應力分布進行評估；

該步驟包括：

S21、通過測試數(shù)據(jù)或監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取航空發(fā)動機渦輪葉片的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)(一般可由實驗獲得)，利用S-N曲線求取薄弱環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化應力值；

本發(fā)明實施例中，K403材料的S-N曲線可查“中國航空材料手冊(第二版)”，若能直接由實驗獲得則更好。材料的S-N曲線往往是對稱循環(huán)下(R＝-1)試驗得到的，對于具體的飛行循環(huán)的載荷譜，往往其應力比R≠-1，考慮到平均應力的存在會對疲勞壽命造成影響，需要對其進行平均應力修正，采用的是根據(jù)“斯貝發(fā)動機應力標準(EGD-3)”中的古德曼圖，如圖2所示。

S22、將步驟S14中所得N×M個薄弱環(huán)節(jié)仿真應力值分組，分別做先驗分布確定和貝葉斯后驗參數(shù)估計之用，應用貝葉斯方法，結(jié)合先驗知識及仿真數(shù)據(jù)得到基于仿真數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應力分布估計；結(jié)合先驗知識及真實壽命數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的應力信息，得到基于使用數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應力分布估計，貝葉斯推理算法復雜，建議選用相應的運算軟件OpenBUGS實現(xiàn)；

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

根據(jù)貝葉斯理論，由θ的先驗分布π(θ)，結(jié)合現(xiàn)場樣本X＝(x₁,x₂,…,x_n)，可得參數(shù)θ的后驗分布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)。

通過實驗壽命數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的應力信息結(jié)合先驗分布，對航空發(fā)動機高壓渦輪葉片薄弱環(huán)節(jié)處應力分布進行參數(shù)估計結(jié)果為π₁(μ|A)，通過后10組仿真數(shù)據(jù)結(jié)合先驗分布對高壓渦輪葉片薄弱環(huán)節(jié)處應力分布進行參數(shù)估計結(jié)果為π₂(μ|B)。

以π₂(μ|B)獲取過程為例，說明貝葉斯參數(shù)估計過程。采用貝葉斯分析軟件OpenBUGS對航空發(fā)動機渦輪葉片的應力分布進行參數(shù)估計。在薄弱環(huán)節(jié)應力服從正態(tài)分布前提下，結(jié)合均值及方差的先驗分布，聯(lián)合實驗數(shù)據(jù)對應力分布進行貝葉斯后驗估計(10000次迭代結(jié)果)，運行結(jié)果見圖3。

S23、根據(jù)模糊語義分別對基于仿真數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)應力分布的重要性進行評價，并獲得相應的模糊預提評價結(jié)果，并對真實應力分布進行評估。

航空發(fā)動機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)模型誤差與計算誤差等；使用壽命數(shù)據(jù)是工況條件下航空發(fā)動機渦輪葉片真實應力與強度關(guān)系反映，但由于在后期數(shù)據(jù)處理過程中，由于計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，采用模糊語義來描述上述差異，語言值的近似模糊數(shù)如圖4所示，將語言評價集合定義為{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)兩后驗分布均值分別為mean(A)和mean(B)，假設(shè)mean(B)＞mean(A)，其對應的信息信度近似模糊數(shù)分別為δ_A和δ_B。

當δ_B＞δ_A時，融合分布均值模糊區(qū)間為：

當δ_B＜δ_A時，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)動機渦輪葉片真實工況下的近似，實際壽命數(shù)據(jù)為航空發(fā)動機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，使所得應力分布往往有偏，但此種偏差可認為是系統(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)境和應力條件，找出其結(jié)構(gòu)強度隨載荷循環(huán)周期的退化規(guī)律；

該步驟包括：

S31、獲取初始結(jié)構(gòu)強度，可由材料手冊或?qū)嶒灥玫?，在缺乏試驗?shù)據(jù)的情況下，可選用材料的斷裂強度作為初始結(jié)構(gòu)強度；

本發(fā)明實施例中，假設(shè)初始強度σ₀≈σ'_f＝1180MPa，航空發(fā)動機高壓渦輪葉片強度分布為δ～N(1180,59²)

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

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

其中，為材料剩余強度，σ_i為循環(huán)應力水平，n_i為循環(huán)次數(shù)，k為應力水平個數(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)載荷獨立性假設(shè)，利用應力-強度干涉模型計算出高壓渦輪葉片的結(jié)構(gòu)可靠度，最終實現(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計。該步驟包括：

S41、依據(jù)載荷獨立性假設(shè)，計算應力隨載荷循環(huán)周數(shù)的函數(shù)形式；

本發(fā)明實施例中，應用應力強度干涉模型來進行可靠性預計，應力強度干涉法是失效物理可靠性預計的主要方法之一。其建模思想為：結(jié)構(gòu)失效與否取決于結(jié)構(gòu)強度與結(jié)構(gòu)所受應力之間的關(guān)系，當強度大于應力時認為結(jié)構(gòu)正常，當強度小于應力時，認為結(jié)構(gòu)故障。而實際工作中，結(jié)構(gòu)所受應力及強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變量來描述結(jié)構(gòu)所受應力及結(jié)構(gòu)自身強度更為合理。應力分布及強度分布的重疊區(qū)域(干涉區(qū)域)即為結(jié)構(gòu)故障的來源。于干涉區(qū)域中求取強度大于應力的概率即為結(jié)構(gòu)的可靠度。應力強度干涉模型中，記強度分布的密度函數(shù)為f_r(y)，應力分布的密度函數(shù)為f_s(x)，結(jié)構(gòu)可靠度可由式(5)求得，應力強度干涉示意圖如圖5所示。

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

航空發(fā)動機渦輪葉片工作中將經(jīng)受載荷多次作用，由于航空發(fā)動機渦輪葉片失效關(guān)系重大，后果嚴重，故采用保守方法對葉片可靠性進行估計。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)生應力的分布函數(shù)。

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

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

航空發(fā)動機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立且不同工作循環(huán)之間彼此獨立，考慮航空發(fā)動機渦輪葉片m種工作循環(huán)下多次載荷作用的應力強度干涉模型，如式(8)所示。

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

S42、用應力強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)明實施例中，結(jié)合多種工作循環(huán)、多次載荷作用下的應力強度干涉模型的可靠性預計結(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。在實際應用中，得到可靠度關(guān)于時間的函數(shù)比可靠度與載荷循環(huán)數(shù)函數(shù)更具有實際操作意義?；诎l(fā)動機750小時現(xiàn)行使用載荷譜，可建立航空發(fā)動機運行時間與載荷循環(huán)次數(shù)之間的關(guān)系，進而得到可靠度關(guān)于時間的函數(shù)，方法如式(9)。

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

表10

本發(fā)明針對現(xiàn)有可靠性預計方法的不足，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計方法，解決了現(xiàn)有可靠性預計技術(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，進行高壓渦輪葉片的可靠性預計分析工作，通過收集航空發(fā)動機整體和部件等相關(guān)信息，對高壓渦輪葉片進行實驗或者仿真得到危險部位，結(jié)合模糊理論和貝葉斯方法，研究渦輪葉片的失效機理和退化規(guī)律，對高壓渦輪葉片進行可靠性預計。