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不確定運(yùn)行環(huán)境下航空發(fā)動(dòng)機(jī)部件壽命計(jì)算

2015-11-19 08:41:22陳小磊郭迎清閆星輝姜彩虹
航空發(fā)動(dòng)機(jī) 2015年3期
關(guān)鍵詞:標(biāo)稱布爾使用壽命

陳小磊,郭迎清,閆星輝,姜彩虹

(1.西北工業(yè)大學(xué)動(dòng)力與能源學(xué)院,西安710072;2.中航工業(yè)無錫航空動(dòng)力控制系統(tǒng)研究所,江蘇無錫214100;3.中航工業(yè)沈陽發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)研究所,沈陽110015)

0 引言

隨著新一代航空發(fā)動(dòng)機(jī)對(duì)經(jīng)濟(jì)性要求的提高,壽命延長控制逐漸成為航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。其研究關(guān)鍵技術(shù)之一是準(zhǔn)確計(jì)算部件壽命,旨在保證發(fā)動(dòng)機(jī)性能不變或有少量損失的同時(shí),大幅度延長發(fā)動(dòng)機(jī)及其部件壽命[1-2]。航空發(fā)動(dòng)機(jī)部件壽命計(jì)算非常復(fù)雜,其難點(diǎn)在于如何權(quán)衡發(fā)動(dòng)機(jī)安全運(yùn)行和部件使用最大化,保證發(fā)動(dòng)機(jī)安全性的同時(shí)降低使用成本[3-4]。在發(fā)動(dòng)機(jī)制造過程中,利用先進(jìn)的工具分析所有部件的失效模式;再利用標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行任務(wù)循環(huán)確定部件最大損傷,并根據(jù)該值計(jì)算部件的安全壽命[5]。航空發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)定型后,根據(jù)剩余起降或加減速循環(huán)次數(shù)來確定部件的剩余壽命,通常不再考慮發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行環(huán)境[6-8]。使用最大損傷來計(jì)算部件安全壽命在一定程度上保證了發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的安全性,但有很大局限性,即大量部件未完全破損就提前維修或更換,而部分部件在安全壽命結(jié)束前就已經(jīng)完全破損,增加了發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的危險(xiǎn)性[9-10]。發(fā)動(dòng)機(jī)部件的壽命取決于其自身實(shí)際負(fù)載,如溫度、壓力等,這些因素與發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行過程密切相關(guān),外部運(yùn)行環(huán)境變化、發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部噪聲、傳感器或執(zhí)行機(jī)構(gòu)等不確定性因素也會(huì)影響發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行,進(jìn)而影響部件實(shí)際使用環(huán)境,均可導(dǎo)致部件壽命發(fā)生變化。

由于傳統(tǒng)壽命計(jì)算方法難以考慮上述不確定性因素,很難分析這些因素對(duì)壽命計(jì)算的影響。發(fā)動(dòng)機(jī)傳感器測量信息中包含了運(yùn)行環(huán)境及發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部各種不確定性信息,因此可以采用基于傳感器數(shù)據(jù)的壽命計(jì)算模型來計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)不確定運(yùn)行環(huán)境下葉片的壽命。

本文以某型軍用渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)高壓渦輪導(dǎo)向葉片熱機(jī)械損傷壽命為例,研究不確定運(yùn)行環(huán)境下葉片壽命計(jì)算方法。

1 葉片TMF壽命模型及仿真系統(tǒng)

通常利用標(biāo)準(zhǔn)起降或加減速循環(huán)次數(shù)來計(jì)算部件的使用壽命,文獻(xiàn)[11]已建立某型軍用渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)壽命關(guān)鍵部件——高壓渦輪導(dǎo)向葉片在單次加減速循環(huán)過程中的TMF(ThermalMechanicalFatigue)壽命模型,簡單表示為

式中:Nf為葉片安全壽命;TΔmax為葉片前、后緣最大溫度差;Tmetal(TΔmax)為葉片前、后緣最大溫度差下葉片金屬溫度;Pi為發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行時(shí)部分截面壓力。

上述參數(shù)均可表示為發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行過程中溫度、壓力的函數(shù),而溫度和壓力由傳感器測得或由機(jī)載模型提供。在無噪聲環(huán)境下,不考慮其他諸如外部運(yùn)行環(huán)境、加速終值、發(fā)動(dòng)機(jī)退化等因素的變化,葉片每次標(biāo)稱加減速循環(huán)所經(jīng)歷的損傷相同。但在實(shí)際運(yùn)行過程中,受發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部噪聲、執(zhí)行機(jī)構(gòu)和傳感器測量噪聲以及運(yùn)行環(huán)境變化的影響,葉片周圍的溫度和壓力值會(huì)發(fā)生變化,從而導(dǎo)致葉片每次循環(huán)所受的損傷不同。因此,在非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境中,將某一固定Nf作為部件的壽命是無效的,甚至?xí)黾影l(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的危險(xiǎn)性。

考慮到外部運(yùn)行環(huán)境、噪聲等各種因素均會(huì)對(duì)Nf產(chǎn)生影響,因此將Nf看作隨機(jī)變量,利用概率統(tǒng)計(jì)理論來確定Nf。這里定義Nfn為葉片在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下的安全壽命,Nfa為非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下的安全壽命。那么標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下使用n次循環(huán)后,葉片失效概率為

式中:Ffn為Nfn的累積分布函數(shù);Pfn為葉片在非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下的失效概率。

研究目的是尋找Pfn(nc)和Pfa(nc)之間的關(guān)系,以確定在非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下,葉片失效概率及等效使用壽命。

文中構(gòu)建的仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖中,engine為某型軍用渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)模型;ECU為其對(duì)應(yīng)的變?cè)鲆鍼ID控制器;LifeModel為葉片壽命計(jì)算模塊。仿真系統(tǒng)輸入包括外部環(huán)境(高度和大氣溫度)、油門桿角度;輸出為葉片在加速循環(huán)過程中的總應(yīng)變差及在此應(yīng)變差下葉片TMF可使用壽命。

2 葉片失效概率及等效使用壽命估算

因噪聲呈隨機(jī)分布特征,葉片壽命難以使用某一確定值來衡量,本文使用概率統(tǒng)計(jì)的方法來描述葉片使用壽命情況。工業(yè)中常用的產(chǎn)品壽命分布類型有:指數(shù)分布、正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布和威布爾分布等[12]。其中威布爾分布因其通用性強(qiáng)得到廣泛應(yīng)用,指數(shù)分布、正態(tài)分布及瑞利分布等可看作是威布爾分布的特例。航空發(fā)動(dòng)機(jī)部件壽命分布也主要使用威布爾分布[13-14]。

2.1 威布爾分布

威布爾分布是隨機(jī)變量分布之一,又稱韋伯分布、韋氏分布,由瑞典物理學(xué)家WallodiWeibull于1939年引進(jìn),是可靠性分析及壽命檢驗(yàn)的理論基礎(chǔ)。威布爾分布在可靠性工程中被廣泛應(yīng)用,尤其適用于機(jī)電類產(chǎn)品的磨損累計(jì)失效的分布。因易利用概率紙推斷出其分布參數(shù),被廣泛應(yīng)用于各種壽命試驗(yàn)的數(shù)據(jù)處理。

目前,2參數(shù)的威布爾分布主要用于滾動(dòng)軸承的壽命試驗(yàn)以及高應(yīng)力水平下的材料疲勞試驗(yàn),3參數(shù)的威布爾分布用于低應(yīng)力水平的材料及某些零件的壽命試驗(yàn),具有比對(duì)數(shù)正態(tài)分布更大的適用性。其概率密度函數(shù)為

故障累積概率為

式中:β 為形狀參數(shù),影響威布爾分布曲線的形狀,在“威布爾概率紙”上稱為威布爾斜率;η 為尺度參數(shù),影響分布的離散程度;t0為位置參數(shù),影響分布曲線起點(diǎn)的位置。

這3個(gè)參數(shù)通常由試驗(yàn)確定。若t0=0,則為2參數(shù)的威布爾分布。

2.2 威布爾參數(shù)的估計(jì)

當(dāng)前影響威布爾分布在壽命分布領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的主要因素是如何精確估計(jì)上述3個(gè)參數(shù)。資料顯示,威布爾分布參數(shù)通常由試驗(yàn)確定,即通過一定次數(shù)的試驗(yàn),記錄產(chǎn)品失效的時(shí)間或者循環(huán)次數(shù),然后利用威布爾圖來確定參數(shù)值。

令式(4)中t0=0,則式中只剩下2個(gè)參數(shù)β 和η,通過移相、取對(duì)數(shù),最終得到

可簡寫成

這是1條不通過零點(diǎn),斜率為β 的直線。通常采用雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)紙(如圖2所示)來確定威布爾參數(shù)。圖中縱坐標(biāo)表示失效發(fā)生累積率,橫坐標(biāo)表示失效發(fā)生的數(shù)量,這里為葉片的使用壽命。將試驗(yàn)數(shù)據(jù)在圖中標(biāo)出,并擬合成1條直線,則直線的斜率就是威布爾分布的參數(shù)β,而另一參數(shù)η 為直線上縱坐標(biāo)為0.632所對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)值。

圖2 威布爾圖

由于未進(jìn)行實(shí)物試驗(yàn),因此設(shè)定η 為標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下發(fā)動(dòng)機(jī)標(biāo)稱加速循環(huán)計(jì)算得到的葉片可使用壽命,也即η=34900,而β=4,根據(jù)“10%法則”[15],設(shè)定安全壽命為3490次標(biāo)稱循環(huán)時(shí),葉片失效概率為0.01%。在工程應(yīng)用過程中,這些參數(shù)可以使用上文方法進(jìn)行估計(jì)。

在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行 次加減速循環(huán)后,葉片失效概率可表示為

2.3 非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下葉片失效概率計(jì)算方法

為了分析非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下葉片的失效概率,需要統(tǒng)計(jì)出在額定運(yùn)行循環(huán)nc下葉片失效次數(shù)。為了與標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行對(duì)比,這里選取nc=3490。計(jì)算Pfa(3490)的前提是必須知道Nfa的分布情況。發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行環(huán)境與葉片壽命沒有直接聯(lián)系,很難確定其分布情況。為了避免該問題,可以利用MonteCarlo仿真來解決非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下葉片失效概率計(jì)算問題[16-17]。

在Matlab/Simulink下,設(shè)定發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行環(huán)境,進(jìn)行仿真并記錄葉片失效次數(shù)。當(dāng)仿真次數(shù)很多(比如104)后,葉片失效比例就接近葉片真實(shí)失效概率。用表示第m 次仿真部件壽命,經(jīng)過M 次仿真后,葉片失效概率Pfa(3490)可表示為

其中ψ 定義為

很難直接利用MonteCarlo仿真來實(shí)現(xiàn)上述方法。因?yàn)镻fa(3490)的值很小,在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境中,Pfa(3490)約為0.01%,在非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境中,Pfa(3490)也在這個(gè)數(shù)量級(jí)上。需要仿真近10000次,葉片才會(huì)出現(xiàn)1次失效;同時(shí)也只有這1次仿真可以用于計(jì)算失效概率,大幅度降低了仿真效率。只有仿真次數(shù)足夠多時(shí),MonteCarlo仿真的失效比例才接近于真實(shí)失效概率,仿真次數(shù)將遠(yuǎn)多于10000次。

針對(duì)上述問題,考慮到在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下葉片失效概率容易求出,本文提出利用標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境作為基準(zhǔn)值。假設(shè)Nfa與Nfn有如下線性關(guān)系

Pfa(3490)可通過下式求得

令neq=3490λ,表示非標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境中的等效使用壽命。λ值已知,即可求得Pfa(3490)。由于葉片壽命Nfa為隨機(jī)變量,因此λ 也是隨機(jī)變量,需要利用統(tǒng)計(jì)法來取得λ 的估計(jì)值。將式中的Nfn用3490代替,則

根據(jù)Nfa求出λ,利用統(tǒng)計(jì)知識(shí)可得

式中:p(nfa)為Nfa的分布情況,式中由于出現(xiàn)Nfa,因此無法直接求得,需要再次使用MonteCarlo仿真,得到

式中:λm為第m 次MonteCarlo仿真中比例系數(shù)。式(14)與式(8)的區(qū)別在于:所有的仿真均有用,可以大幅減少仿真次數(shù),同時(shí)保證MonteCarlo仿真的準(zhǔn)確性。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

(1)確定仿真外部環(huán)境,如溫度的變化;

(2)定義仿真次數(shù)M,另m=1:M,進(jìn)行M 次仿真,收集并利用式(12)計(jì)算λm;

(3)根據(jù)式(14)計(jì)算出估計(jì)λˉ;

(4)計(jì)算出等效使用壽命neq;

(5)根據(jù)式(11)計(jì)算出非標(biāo)稱情況下葉片失效概率。

3 不同運(yùn)行環(huán)境下葉片壽命計(jì)算

3.1 標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境

這里的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境是指不考慮氣候差異所導(dǎo)致的發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)口溫度變化,僅考慮由發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部噪聲、材料差異所引起的葉片壽命變化。根據(jù)文獻(xiàn)[18],添加溫度、轉(zhuǎn)速、壓力傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)噪聲,見表1。

表1 主要傳感器及執(zhí)行機(jī)構(gòu)噪聲

根據(jù)第2.3節(jié)中給出的方法,確定標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境下與標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境之間的比例系數(shù)λˉ的值。設(shè)定運(yùn)行環(huán)境ALT=0km,Tin=288.15K,各參數(shù)噪聲分布見表1,材料屬性不確定性包含在壽命模型中。仿真5000次,結(jié)果如圖3(a)、(b)所示。分別記錄第m 次仿真下渦輪導(dǎo)葉壽命根據(jù)式(12)計(jì)算λm,再利用式(14)計(jì)算出估計(jì)。

每次計(jì)算得到的葉片總應(yīng)變差如圖3(a)所示,由于噪聲等不確定因素,壽命模型每次計(jì)算得到的葉片總應(yīng)變差均不相同,但基本分布在1個(gè)固定的范圍內(nèi)(0.0063~0.00655mm)。計(jì)算得到的葉片可使用壽命分布情況如圖3(b)所示,計(jì)算得到λˉ=1.00636,在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次后,葉片等效使用壽命次循環(huán)。即在標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次循環(huán)后,相當(dāng)于在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3512次循環(huán)。

圖3 不同環(huán)境下葉片總應(yīng)變差及可使用壽命分析結(jié)果

則根據(jù)式(11)計(jì)算葉片失效概率

即在標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次循環(huán)后,葉片失效概率為0.0103%。

3.2 典型運(yùn)行環(huán)境

在實(shí)際使用中,很難保證飛機(jī)每次均在標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境下起飛或加速,運(yùn)行高度和大氣溫度均會(huì)變化,需要研究這些差異對(duì)壽命計(jì)算的影響。設(shè)定典型運(yùn)行環(huán)境為ALT=0~1km,Tin=288.15±10K,即高度和溫度在上述范圍內(nèi)隨機(jī)變化,噪聲幅值與標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境下相同,其他設(shè)定同上節(jié),其仿真結(jié)果如圖3(c)、(d)所示。

在典型運(yùn)行環(huán)境下,受運(yùn)行高度及大氣溫度的變化影響, 葉片上的總應(yīng)變?cè)诟蟮姆秶?.0062~0.0066mm)內(nèi)變化,計(jì)算得到=1.0326。在典型運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次后,葉片等效使用壽命為3490×=3604次循環(huán)。即在典型運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次循環(huán)后,相當(dāng)于在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3604次循環(huán)。

則根據(jù)式(11)得

即在典型運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次循環(huán)后,葉片失效概率為0.0114%。

3.3 高溫運(yùn)行環(huán)境

考慮到部分實(shí)際使用的飛機(jī)主要運(yùn)行航線分布在近赤道附近,大部分起飛或加速時(shí)外界大氣溫度比典型運(yùn)行環(huán)境下的高,為研究這種高溫運(yùn)行環(huán)境對(duì)葉片壽命的影響,設(shè)定高溫運(yùn)行環(huán)境ALT=0~1km,Tin=268.15±10K,噪聲幅值同標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境下的,其仿真結(jié)果如圖3(e)、(f)所示。

在高溫運(yùn)行環(huán)境下,由于大氣溫度升高,葉片上的平均總應(yīng)變比典型運(yùn)行環(huán)境下的大,主要分布于0.0064~0.0070mm,此時(shí)計(jì)算得到=1.5694,這樣當(dāng)在高溫運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次后,葉片等效使用壽命為3490×=5477次循環(huán)。即在高溫運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次循環(huán)后,相當(dāng)于在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3604次循環(huán)。

則根據(jù)式(11)

即在高溫運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次循環(huán)后,葉片失效概率為0.0607%。

3.4 低溫運(yùn)行環(huán)境

部分實(shí)際使用的飛機(jī)主要運(yùn)行航線分布在近極地附近,其大部分起飛或加速時(shí)外界大氣溫度將比典型運(yùn)行環(huán)境的低,本節(jié)中設(shè)定運(yùn)行環(huán)境ALT=0~1 km,Tin=268.15±10K,噪聲幅值同標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境下的,研究這種低溫運(yùn)行環(huán)境對(duì)葉片壽命影響的仿真結(jié)果如圖3(g)、(h)所示。

在低溫運(yùn)行環(huán)境下,由于大氣溫度下降,葉片上的平均總應(yīng)變要比典型運(yùn)行環(huán)境下的小,主要分布于0.0059~0.0065mm,此時(shí)計(jì)算得到λˉ=2599,當(dāng)在低溫運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次后,葉片等效使用壽命為次循環(huán)。即在低溫運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次循環(huán)后,相當(dāng)于在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行2599次循環(huán)。

則根據(jù)式(11)得

即在低溫運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行3490次循環(huán)后,葉片失效概率為0.0031%。

不同運(yùn)行環(huán)境下葉片失效概率及3490次循環(huán)等效使用壽命見表2。

表2 不同環(huán)境下葉片壽命及失效概率

從表2中可見,在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下,不考慮噪聲影響,當(dāng)運(yùn)行循環(huán)數(shù)為3490次時(shí),葉片失效概率為0.01%;而在考慮噪聲等不確定因素影響的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行環(huán)境中,運(yùn)行同樣循環(huán)數(shù),葉片失效概率增大至0.0103%;在典型運(yùn)行環(huán)境中,由于運(yùn)行高度及大氣溫度的變化,葉片等效使用壽命增加至3604次循環(huán),此時(shí)運(yùn)行3490次循環(huán)后葉片失效概率為0.0114%;而在高溫運(yùn)行環(huán)境下,等效使用壽命高達(dá)5477次循環(huán),葉片失效概率為0.0607%,但在冷天環(huán)境下,運(yùn)行3490次循環(huán)僅相當(dāng)于在標(biāo)稱運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行2559次循環(huán),因此其3490次循環(huán)葉片失效概率僅為0.0031%。

4 結(jié)論

本文利用MonteCarlo仿真和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論中的威布爾分布分析了部件在各種運(yùn)行環(huán)境中的壽命及失效概率,為航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命延長控制研究提供了包含運(yùn)行環(huán)境信息的部件壽命計(jì)算模型,從而在全壽命期實(shí)現(xiàn)壽命延長控制。主要結(jié)論如下:

(1)仿真結(jié)果顯示,運(yùn)行環(huán)境不確定使葉片計(jì)算壽命有大幅度變化,單純將某一固定值作為發(fā)動(dòng)機(jī)部件的安全壽命是不合理的。

(2)計(jì)算結(jié)果表明,不考慮和考慮噪聲等不確定因素下,渦輪葉片失效概率相差3%;高、低溫環(huán)境下,對(duì)渦輪葉片壽命及失效概率都有很大影響。

該方法可擴(kuò)展到實(shí)際葉片負(fù)載和加速循環(huán)不確定性影響研究中,為發(fā)動(dòng)機(jī)壽命監(jiān)視提供更加準(zhǔn)確的部件使用壽命估計(jì)值。同時(shí)也可以根據(jù)該估計(jì)值來調(diào)整壽命延長控制策略,盡可能延長部件壽命。

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