[發明專利]基于多源信息融合的飛機結構維修項目選擇及維修間隔分析方法在審
| 申請號: | 202110273838.8 | 申請日: | 2021-03-15 |
| 公開(公告)號: | CN113158140A | 公開(公告)日: | 2021-07-23 |
| 發明(設計)人: | 劉君強;關小玲;左洪福;陸曉華 | 申請(專利權)人: | 南京航空航天大學 |
| 主分類號: | G06F17/18 | 分類號: | G06F17/18;G06Q10/00;G06N7/00 |
| 代理公司: | 南京經緯專利商標代理有限公司 32200 | 代理人: | 施昊 |
| 地址: | 210016 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 信息 融合 飛機 結構 維修 項目 選擇 間隔 分析 方法 | ||
1.基于多源信息融合的飛機結構維修項目選擇及維修間隔分析方法,其特征在于,包括以下步驟:
(1)綜合考慮特殊事件分析、損傷容限數據、結構MSG-3分析和外場修理經驗四個輸入來源,對維修項目進行選擇;
(2)建立多源信息融合的維修間隔模型,該模型包括一個五元組W,FD,ST,I,R,其中,W表示維納過程模型,FD表示基于疲勞損傷的方法,ST表示基于統計折算的方法,I表示基于W、FD、ST的集成方法,R表示得到的結果;
(3)使用多源信息融合的維修間隔模型來計算飛機結構的維修間隔。
2.根據權利要求1所述基于多源信息融合的飛機結構維修項目選擇及維修間隔分析方法,其特征在于,選擇維修項目的方法包括MSG-3維修項目的選擇方法和新增加維修項目的確定方法。
3.根據權利要求2所述基于多源信息融合的飛機結構維修項目選擇及維修間隔分析方法,其特征在于,所述MSG-3維修項目的選擇方法包括故障后果確定、故障可能性確定和評級系統分析;
所述故障后果確定是指,發生故障后會對飛機飛行、著陸、增壓或者控制載荷的結構完整性有著顯著影響的結構項目或結構細部被確定為重要位置SSI,并且需要確定這些結構項目或結構細部的損傷容限或安全壽命特征;
所述故障可能性確定是指,根據對載荷情況和運行環境的有效評估,確定最有可能最先表現出結構退化跡象的結構項目或區域,結構退化原因來自偶然損傷、環境惡化和疲勞損傷這三種基本的結構損傷;
所述評級系統分析如下:
對于每項重要位置SSI,要確定環境惡化等級EDR和偶然損傷等級ADR,這些等級考慮了對損傷的可探測性和敏感性,同時也對該重要位置SSI確定了基本結構檢查要求;
對于疲勞損傷敏感的所有重要位置SSI還要確定疲勞損傷等級FDR;
如果無法實現對于某個重要位置SSI在其達到臨界裂紋尺寸之前進行探測疲勞損傷,則將其歸到“安全壽命”類;對于每個“安全壽命”項目,其壽命限制是根據分析和/或試驗來確定的;“安全壽命”類的重要位置SSI要受環境惡化和偶然損傷評估的限制,FDR反映了疲勞損傷在達到臨界狀態前的可探測概率;
臨界損傷利用剩余強度分析程序、許用載荷以及典型的材料特性來計算;裂紋擴展速度是根據典型使用載荷、承載范圍和典型的材料特性來預測;為確保損傷在達到臨界尺寸之前被探測到,應該根據疲勞和損傷容限分析以及類似結構設計的經驗來選取檢查工作;當疲勞和損傷容限分析報告得到認可后,該分析報告中推薦的間隔需要按照MSG-3分析進行重新評估,這些間隔會隨著整機或部件的疲勞試驗結果而進一步修改。
對于非金屬結構,不進行FDR分析,采用EDR、ADR制訂檢查大綱;
對于金屬結構,采用疲勞損傷分析程序。
4.根據權利要求2所述基于多源信息融合的飛機結構維修項目選擇及維修間隔分析方法,其特征在于,所述新增加維修項目的確定方法包括:
考慮結構設計特點的維修項目的選擇規則;
特殊事件分析是在各使用階段依據發生概率來確定飛機結構中發生的重要特殊事件;
損傷分析是依據對飛機結構設計所采用技術的成熟程度、該技術對應的損傷類型及對損傷的敏感程度,確定重要的損傷,特殊事件和損傷最終都會落實于具體的物理對象,即潛在的損傷單元;
確定分析對象是根據安裝位置確定潛在損傷單元暴露于危險的危機程度,對高危險的單元繼續進行分析;
確定維修任務是依據對分析對象危害度的分析而確定所需的維修任務;
考慮外場維修經驗的維修項目選擇規則;
基于損傷容限設計分析的維修項目選擇規則;
各修理任務來源合并原則:考慮損傷發生部位、損傷模式和損傷影響,判斷各修理任務來源是否存在重合,并根據各來源側重點確定合并原則;
正式修理項選取原則:綜合考慮損傷敏感性和損傷發生概率,以確定的損傷敏感性等級和計算或統計出的損傷概率為主要指標,確定正式修理項選取原則。
5.根據權利要求1所述基于多源信息融合的飛機結構維修項目選擇及維修間隔分析方法,其特征在于,步驟(3)的具體過程如下:
(3-1)基于維納過程確定維修間隔:
(3-1-1)基于歷史性能退化數據,建立退化模型的對數似然函數,利用極大似然與一維搜索方法估算出模型參數的先驗分布;
(3-1-2)獲取結構的實時性能退化監測數據,運用Bayes方法,對結構性能退化模型參數進行實時更新;
(3-1-3)求得結構性能退化模型中的參數的后驗分布的期望估計值;
(3-1-4)得到滿足可靠性限制的壽命,該壽命所在的時間間隔即為維修間隔;
(3-2)基于疲勞損傷確定維修間隔:
(3-2-1)初始化設置;
(3-2-2)判斷是否進行初始檢查門檻值計算和重復檢查門檻值計算;
(3-2-3)計算初始門檻值;
(3-2-4)計算重復檢查門檻值;
(3-3)基于統計折算方法確定維修間隔:
(3-3-1)選擇一種統計分布進行分析;
(3-3-2)分析該統計分布是否滿足假設檢驗,如果滿足,轉入步驟(3-3-3),如果不滿足,則返回到步驟(3-3-1);
(3-3-3)使用滿足假設檢驗的分布進行統計折算;
(3-3-4)基于折算后的統計結果得到維修間隔;
(3-4)使用貝葉斯融合方法得到最后的維修間隔。
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