基于状态监测数据的航空发动机的寿命预测与维修决策研究

作者： 孙伟博   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 维修决策   不确定性分析   航空发动机   状态监测数据   寿命预测  

描述： 基于状态监测数据的航空发动机的寿命预测与维修决策研究

基于临界面-能量法的榫连结构低周多轴疲劳寿命预测

作者： 郝梦飞   来源： 电子科技大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 榫连结构   多轴疲劳   寿命预测   临界平面   等效应变能  

描述： 基于临界面-能量法的榫连结构低周多轴疲劳寿命预测

基于多自由度飞机与滑行道桥耦合振动分析

作者： 李佳坤   来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 耦合振动   寿命预测   有限元   动力响应   滑行道桥  

描述： 基于多自由度飞机与滑行道桥耦合振动分析

循环热机载荷作用下航空涡轮盘蠕变疲劳寿命预测

作者： 陈克明   田若洲   郭素娟   王润梓   张成成   陈浩峰   张显程   涂善东   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 蠕变疲劳   航空涡轮盘   寿命预测   温度场   GH4169  

描述： 基于循环弹塑性本构模型(考虑Chaboche随动强化演化律)、应变强化蠕变本构模型和对先进蠕变-疲劳损伤模型的结构拓展，建立了预测航空涡轮盘在循环热-机蠕变-疲劳载荷谱下的蠕变-疲劳行为的数值流程，实现了对某型涡轮盘的蠕变-疲劳寿命的模拟和设计。结果表明：该涡轮盘在4 h巡航的服役过程中蠕变-疲劳损伤危险区主要集中在榫槽底部，靠近榫槽的盘缘和盘体的形状突变区；榫槽端由于温度较高，应力集中程度也高，总损伤最大，呈现蠕变损伤主导的情况；盘心区温度较低主要以疲劳损伤为主；涡轮盘最大损伤随单次飞行的巡航时间而增加，并逐渐从疲劳主导过渡到蠕变主导。论文研究成果可为航空发动机涡轮盘的长寿命、高可靠设计提供重要参考。

基于强化健康指数相似度量的航空发动机失效阈值设置

作者： 刘小峰   史长振   黄洪升   柏林   来源： 控制理论与应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 失效阈值设置   航空发动机健康监测   退化特征增强   寿命预测   健康指数构建  

描述： 针对航空发动机剩余寿命预测中多监测参数对发动机性能退化表征能力不强及失效阈值设置困难问题,采用强化健康指数相似度量法进行了失效阈值加权设置.该方法首先利用Box–Cox变换增强发动机监测参量与飞行循环间的关联性,再采用降噪自编码器进行退化特征的提取.为了增强退化特征对发动机剩余使用寿命的表征能力,采用多重核典型相关技术构建发动机的统一健康指数(HI).引入全阶时间幂灰色预测模型对全寿命参考发动机HI的失效阈值进行预测,并结合基于KL距离的HI曲线相似度量方法对失效阈值加权融合,以确定测试发动机的失效阈值.试验结果表明,本文提出的失效阈值设置方法充分考虑了航空发动机性能退化过程的个体差异性与相似性,克服了传统失效阈值的主观设置问题,有效地提高了航空发动机RUL的预测精度,为实现航空发动机的健康管理提供一种新思路与手段.

循环热机载荷作用下航空涡轮盘蠕变疲劳寿命预测

作者： 陈克明   田若洲   郭素娟   王润梓   张成成   陈浩峰   张显程   涂善东   来源： 航空学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 蠕变疲劳   航空涡轮盘   寿命预测   温度场   GH4169  

描述： 基于循环弹塑性本构模型(考虑Chaboche随动强化演化律)、应变强化蠕变本构模型和对先进蠕变-疲劳损伤模型的结构拓展，建立了预测航空涡轮盘在循环热-机蠕变-疲劳载荷谱下的蠕变-疲劳行为的数值流程，实现了对某型涡轮盘的蠕变-疲劳寿命的模拟和设计。结果表明：该涡轮盘在4 h巡航的服役过程中蠕变-疲劳损伤危险区主要集中在榫槽底部，靠近榫槽的盘缘和盘体的形状突变区；榫槽端由于温度较高，应力集中程度也高，总损伤最大，呈现蠕变损伤主导的情况；盘心区温度较低主要以疲劳损伤为主；涡轮盘最大损伤随单次飞行的巡航时间而增加，并逐渐从疲劳主导过渡到蠕变主导。论文研究成果可为航空发动机涡轮盘的长寿命、高可靠设计提供重要参考。

基于数据的航空发动机故障诊断及寿命预测方法研究

作者： 杜方舟   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 基线计算   数据驱动   寿命预测   故障诊断   发动机监控  

描述： 基于数据的航空发动机故障诊断及寿命预测方法研究

基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测

作者： 张一鸣   刘晓锋   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 数据驱动   集成学习   特征提取   寿命预测   深度学习  

描述： 基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测

基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断

作者： 陈虹潞   黄向华   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  

描述： 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构

应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。