航空涡轮发动机寿命延长控制及寿命预测研究

【类型】学位论文

【作者】陈小磊 

【摘要】本文主要分为两大部分：寿命延长控制和寿命预测。第一部分对航空涡轮发动机寿命延长控制技术进行了研究，针对发动机加速过程，以涡轮导向叶片热机械疲劳寿命为例，通过在原加速控制规律后半段增加转子加速度限制，综合考虑加速性能与寿命指标，利用遗传算法对加速规律进行优化。仿真结果表明修改后的加速控制规律能够明显地延长涡轮导向叶片的寿命，而发动机加速过程上升时间基本保持不变。 第二部分针对当前发动机视情维修需要准确预测发动机整机或部件的损伤，提出了基于Monte Carlo仿真的叶片损伤预测方法。由于飞机的飞行环境具有较强的不确定性，从而难以准确估计发动机损伤情况，本文首先利用神经网络理论建立了发动机叶片损伤预测模型。考虑到在实际应用中，存在噪声、干扰等因素，会使得到的损伤不够准确，因此本文又在原神经网络预测模型的基础上，将Monte Carlo仿真方法引入到叶片损伤预测中。仿真结果显示，基于Monte Carlo仿真的叶片损伤预测方法比单纯的神经网络预测方法的精度更高。最后为了验证损伤预测模型在应用过程中的精度，搭建了发动机损伤预测的硬件在回路仿真平台，仿真实验显示，该预测模型在有传输误差和干扰的情况下，同样可以较为准确的预测叶片损伤，具有一定的应用价值。

【学位授予单位】西北工业大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】郭迎清

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