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- 基于危害度的航空发动机可靠性评估方法研究
- 作者： 王大伟 来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 可靠性评估 危害度 样本时效性 数据融合
- 描述： 对航空发动机进行可靠性评估是衡量其可靠性是否达到预期设计目标的重要途径，因此对发动机可靠性评估方法的研究是相当必要和关键的。航空发动机是一个高温、高转速、高负荷的复杂机械系统，其工作环境十分恶劣，因此其故障也不同于一般机械产品。航空发动机故障具有故障模式多、危害性差异大、样本时效性变化等特点，传统评估方法无法体现这些特点，在航空发动机可靠性评估中具有很大的局限性。对此，本文建立了基于危害度分析的航空发动机可靠性评估模型和相关计算方法，就以下几个方面展开研究。提出了按照发动机故障危害度进行分类统计的可靠性指标评估方法。考虑故障对发动机危害性的影响，将出现的故障按照对发动机安全、性能、任务及维修等指标的影响进行等级分类，对各类故障按照失效模式进行分类，建立故障模式级、危害度级、总体指标评估层次结构，各层次之间采用合理的数据融合方法实现由故障模式级指标到危害度级再到总体指标的逐级融合。基于危害度的航空发动机可靠性评估模型具有层次性和阶段性，使航空发动机可靠性评估工作更加全面、深入和具体，克服了传统的数学均值、整体样本法的种种弊端。在数据融合评估方面，按照总体评估的框架结构，建立了航空发动机层次分析－灰色理论综合评估模型。对于航空发动机可靠性指标评估层次结构中各级可靠性指标的数据融合，分别采用了二次分布、加权平均、层次分析－灰色理论评估方法，最后将评估灰类向量进行单值化处理得到发动机总体可靠性指标。基于层次分析－灰色理论的评估模型分层次进行可靠性指标评估，多层面、多角度反映了发动机的可靠性状态。在处理小子样问题、不同阶段、不同使用环境的数据融合问题，建立了航空发动机Bayes数据融合评估模型。Bayes方法利用先验信息融合样本数据得到后验分布，根据后验分布进行统计推断，有效地解决了航空发动机异总体可靠性评估问题，使基于危害度的航空发动机可靠性评估模型成为动态模型。在处理故障模糊性问题方面，建立了航空发动机模糊积分数据融合模型。根据Choquet模糊积分的算法，建立隶属函数表示故障模糊过渡过程，进一步实现了模糊隶属函数对模糊测度的模糊积分值。最后依照故障危害性、样本量、模糊性三个准则计算发动机整机可靠性指标，解决了航空发动机可靠性评估中遇到的故障模糊性问题。针对航空发动机研制周期长，结构设计改进和材料工艺水平不断完善、提高的特点，提出了故障样本的时效性特性，建立了航空发动机故障样本时效性分析模型。发动机早期的故障在当前发生的概率，随着改进措施的贯彻逐步变小，这些故障样本在可靠性评估中的作用应该被“弱化”，因此需要将这些故障样本进行时效性处理后用于可靠性指标评估。通过引入故障衰减因子将故障概率分布转化，再结合Bayes数据融合方法，解决了研制过程中故障样本在可靠性评估中体现真实作用的问题。在航空发动机可靠性指标综合评估方面，本文结合某同一型号两种生产厂家的发动机使用实际，对基于危害度的航空发动机可靠性评估模型进行了应用研究。对两种发动机的可靠性指标进行了计算和对比分析。在理论研究基础上，研制开发了航空发动机可靠性评估软件系统，以解决发动机可靠性评估中涉及到的大量数据处理问题。