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- 航空发动机MTBF的Bayes评估
- 作者： 董海平 万里勇 杨阳 伊枭剑 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 先验分布 平均故障间隔时间 Bayes方法 航空发动机可靠性 数学平均值法
- 描述： 针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间(MTBF)评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。
- 基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
- 作者： 杨阳 张建超 项洋 陆海鹰 来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 叶尖间隙 特征提取 机器学习 零维仿真 空气系统
- 描述： 在实际工程中保持航空发动机高效运行的有效措施之一是应用叶尖间隙主动控制技术，其前提是建立精确的叶尖间隙模型以实现叶尖间隙预测。建立叶尖间隙的简化物理模型和数学模型，将叶尖间隙计算转化为热变形与传热问题，通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取，利用有效特征求解传热问题的边界，从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%，叶尖间隙模型的验证误差为4.3%，得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律，计算耗时小于0.03s。