[發明專利]葉片振動疲勞概率壽命預測方法

有效

• 申請號: 201710238107.3
• 申請日: 2017-04-13
• 公開（公告）號: CN107145641B
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發明（設計）人: 溫衛東;吳福仙;翁晶萌;陳波
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 楊曉玲

本發明提出葉片振動疲勞概率壽命預測方法，其包括步驟：1)建立材料C?P?S?N疲勞曲線模型；2)建立對偶型最大熵分位值函數模型；3)基于C?P?S?N疲勞曲線模型及對偶型最大熵分位值函數模型建立葉片振動疲勞概率壽命預測模型與方法。本發明建立的葉片振動疲勞概率壽命預測模型與方法能夠成功地應用于航空發動機葉片振動疲勞概率壽命預測。相比現有預測方法，本發明具有計算精度及置信水平高，計算效率高的優勢。

技術領域

本發明涉及航空結構件振動疲勞壽命預測，具體涉及航空發動機葉片振動疲勞概率壽命預測。

背景技術

葉片是航空發動機的重要零部件，發動機依靠葉片對氣體壓縮和膨脹，產生強大動力推動飛機前進。葉片工作時承受高的離心負荷、氣動負荷、振動交變負荷等，容易發生故障。發動機的結構性故障中，葉片故障比例相當高，嚴重影響了發動機的使用安全。70年代前后我國生產的航空發動機，葉片振動導致疲勞失效問題尤為普遍，約占葉片故障事故的25％。隨著現代大推力，高推比，高涵道比發動機的出現，葉片振動疲勞問題更加突出，精確估算葉片振動疲勞壽命有著重要的工程和理論意義。

作用于葉片的外部激勵不僅與工況有關還受隨機因素的影響；由于材料組織的不均勻性、內部缺陷等隨機分布和加工制造過程中尺寸公差分散性影響，葉片的疲勞斷裂性能具有很大分散性。因此，葉片抗疲勞設計時，采用參數均值設計方法將使葉片在服役期間出現大量失效，使用可靠度低。基于概率統計理論，進行葉片疲勞可靠性分析和預測，有著重要的工程意義。

目前尚未出現葉片振動疲勞概率壽命預測模型，現有方法一般采用如下流程：(1)隨機化尺寸參數、材料性能參數、外激勵載荷參數；(2)建立葉片振動疲勞壽命代理模型；(3)應用MonteCarlo技術產生葉片振動疲勞壽命樣本；(4)應用傳統數理統計理論方法建立葉片振動疲勞壽命概率分布。

現有方法存在如下三個方面的缺點：(1)采用傳統的概率分布類型假設及參數估計方法，計算結果受人為的分布類型假設與檢驗影響較大；(2)代理模型的計算精度受樣本個數的影響，如果樣本數不足或局部函數關系變化劇烈則代理模型的計算精度不高；(3)概率壽命預測結果尚未進行置信區間估算，置信水平較低。

發明內容

發明目的：為了克服現有方法存在的缺點，提高葉片振動疲勞概率壽命預測精度及置信水平，本發明建立了葉片振動疲勞概率壽命預測模型與方法。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

葉片振動疲勞概率壽命預測方法，包括如下步驟：

步驟1：進行高低周疲勞試驗，獲得模擬葉片材料各應力級下的疲勞壽命數據；

步驟2：根據疲勞壽命數據建立葉片材料C-P-S-N疲勞曲線模型；

步驟3：測量葉片的尺寸參數、材料性能參數、外激勵載荷；

步驟4：將步驟3所測數據應用均勻設計表產生N_sample個計算樣本，每一組樣本包含參數：長、寬、高、彈性模量、密度、疲勞性能曲線可靠度、材料阻尼、外激勵載荷幅值及外激勵載荷頻率；

步驟5：基于有限元及等效應力法計算葉片危險點應力，得到N_sample個等效應力樣本σ_eq；

步驟6：組合等效應力樣本及疲勞性能曲線可靠度樣本，并代入置信上限為γ的C-P-S-N疲勞曲線模型，獲得N_sample個置信上限為γ的疲勞壽命樣本；

步驟7：基于N_sample個置信上限為γ的疲勞壽命樣本計算葉片振動疲勞概率壽命預測模型中的拉格朗日乘子，并利用葉片振動疲勞概率壽命預測模型預測模擬葉片振動疲勞概率壽命。

優選的，步驟2中，建立所述C-P-S-N疲勞曲線模型的步驟包括：