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- 航空发动机叶片高低周复合疲劳寿命预测与损伤机理研究
- 作者： 王妍 毕俊喜 葛新宇 王柳璎 王永相 来源： 内蒙古工业大学学报(自然科学版) 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 高低周复合疲劳 寿命预测 疲劳损伤 航空发动机叶片
- 描述： 针对航空发动机叶片在服役期间承受交变载荷极易发生疲劳损伤和高低周复合疲劳寿命预测问题，开展了叶片损伤机理分析和基于高低周复合载荷的耦合疲劳寿命预测模型研究。首先，分析了航空发动机叶片的损伤机理和失效模式，并依据叶片振动特性进行了模态分析。其次，在Zhu模型的基础上，提出了一种基于改进/Zhu模型的高低周复合疲劳寿命预测模型。最后，将Miner模型、Zhu模型和所提出改进/Zhu模型的疲劳寿命预测结果与高低周复合疲劳试验数据进行对比。结果表明：所提出的改进/Zhu模型计算精度在1.5倍误差范围内，预测结果相对较小，验证了其可行性和有效性。研究工作为可靠预测航空发动机叶片的工作寿命和疲劳强度设计提供了一定参考。
- 基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测
- 作者： 魏雨晨 李旭东 刘治国 穆志韬 来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法 航空铝合金 BP神经网络 寿命预测 预腐蚀疲劳
- 描述： 6A02铝合金作为某型直升机动部件常用材料，在海洋环境条件下，此型材料结构易形成腐蚀损伤。在载荷作用下，结构的腐蚀损伤处会加速裂纹的萌生和扩展，进而影响结构的疲劳寿命。为了能够准确预测6A02铝合金在不同腐蚀损伤及载荷条件下的疲劳寿命，本文依次开展了等级腐蚀试验和预腐蚀疲劳寿命试验，以试件表面实测蚀坑平均尺寸及其疲劳寿命试验数据为样本，将遗传算法(GA)引入BP神经网络建立了6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命预测模型。最后将模型预测结果与测试集数据进行对比，结果表明：GA-BP神经网络相对于传统BP神经网络具有更好的泛化能力和预测精度，可为其在工程上预测6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命提供参考。
- 基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 李浩 王卓健 李哲 陈煊 李园 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 寿命预测 深度学习 预测模型 数据融合
- 描述： 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式，不能准确给出预测结果置信区间的问题，提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先，堆栈自编码器通过无监督式深度学习对发动机监测数据进行特征提取，构建反映性能退化的健康指标（HI），基于双向长短期记忆（BiLSTM）网络构建DeepAR预测模型，将提取后的HI序列输入到DeepAR模型中，预测模型对HI序列与使用时间的隐含关系进行全局学习，并输出发动机剩余寿命的概率分布参数。利用CMPASS涡扇发动机退化数据集进行实验，验证所提方法的有效性。结果表明，本文所提预测方法同其他方法相比，对监测数据融合的效果更好，预测模型性能提高6.4%，实际剩余寿命基本在95%置信区间内。
- 航空用钢丝增强氟塑料软管脉冲载荷下寿命预测方法
- 作者： 冯凯 史志勇 李明 吴亚东 杜朝辉 来源： 噪声与振动控制 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 软管 寿命预测 钢丝编织 疲劳失效 试验研究 振动与波
- 描述： 钢丝编织增强氟塑料高压软管广泛应用于航空发动机管路系统，以航空用某型号软管为研究对象，结合数值和试验的方法，研究其疲劳寿命性能。基于压力载荷下软管应变测量和钢丝尺度软管精细化有限元分析得到压力-钢丝应力模型，结合应变载荷谱和钢丝疲劳试验得到的钢丝应力寿命模型，对用于航空发动机外部管路中的聚四氟乙烯软管在脉冲载荷下的寿命进行预测，预测结果略有偏大，主要由于脉冲载荷下软管周向应力较大，且脉冲累计会持续增大周向应力，使软管寿命加速损耗，软管在脉冲载荷下疲劳失效形式以斜口破裂为主，与应力分析得到的断裂平面方向一致。