[发明专利]基于异方差回归的叶片蠕变-疲劳复合概率寿命分析方法

说明书

本发明提供了一种基于异方差回归的叶片蠕变‑疲劳复合概率寿命分析方法，包括：根据试验数据进行低周疲劳概率寿命的确定；根据试验数据进行蠕变概率寿命的确定，蠕变概率寿命模型通过二元异方差回归分析获取；建立涡轮叶片有限元分析模型，包括建立几何模型，设置材料属性，施加边界条件以及外载荷，提取有限元分析结果；抽取概率寿命辅助变量的随机样本，结合有限元输出结果通过寿命方程的分析得到低周疲劳寿命的随机样本以及蠕变寿命的随机样本；通过线性累积损伤理论，得到蠕变‑疲劳复合寿命的随机样本；根据核密度方法确定蠕变‑疲劳复合寿命的概率密度函数；通过自助抽样法得到不同存活概率下给定置信水平对应的复合寿命置信区间。

技术领域

本发明涉及发动机技术领域，具体而言，涉及一种基于异方差回归的涡轮叶片蠕变-疲劳复合概率寿命分析方法。

背景技术

航空发动机和燃气轮机是飞机和船舶动力的来源，涡轮部件则是其核心，并且涡轮部件的寿命很大程度上决定了发动机的寿命。涡轮部件结构复杂且工作环境严苛，其承受高温、高压以及离心载荷、振动载荷等复杂的工况，极易发生蠕变、疲劳等失效。

因此，提供一套完整的蠕变-疲劳寿命估计方法对分析和提高涡轮部件的寿命性能具有重要意义。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于异方差回归的叶片蠕变-疲劳复合概率寿命分析方法，能够得到涡轮叶片在不同存活概率下寿命估计值的95％置信区间。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于异方差回归的叶片蠕变-疲劳复合概率寿命分析方法，分析方法包括：

获取目标涡轮叶片材料的疲劳试验数据，根据所述试验数据进行低周疲劳概率寿命的确定，所述低周疲劳概率寿命的确定包括确定概率寿命方程中的预设参数以及进行标准应变比下的概率寿命方程向任意应变比下的概率寿命方程的修正；

根据所述试验数据进行蠕变概率寿命的确定，蠕变寿命方程中的自变量包括温度和保载应力，蠕变概率寿命模型通过二元异方差回归分析获取；

建立涡轮叶片有限元分析模型，包括建立几何模型，设置材料属性，施加边界条件以及外载荷，提取有限元分析结果；

抽取概率寿命辅助变量的随机样本，结合有限元输出结果通过寿命方程的分析得到低周疲劳寿命的随机样本以及蠕变寿命的随机样本；通过线性累积损伤理论，得到蠕变-疲劳复合寿命的随机样本；

根据核密度确定蠕变-疲劳复合寿命的概率密度函数；

通过自助抽样法得到不同存活概率下给定置信水平对应的复合寿命置信区间。

在本公开的一种示例性实施例中，所述获取目标涡轮叶片材料的疲劳试验数据，根据所述试验数据进行低周疲劳概率寿命的确定，所述低周疲劳概率寿命的确定包括确定概率寿命方程中的预设参数以及进行标准应变比下的概率寿命方程向任意应变比下的概率寿命方程的修正，包括：

获取材料在应变循环比下的疲劳寿命数据；

根据所述疲劳寿命数据建立疲劳寿命的概率-应变-寿命模型；

通过平均应力修正，以对称循环的疲劳寿命标准差代替非对称循环的疲劳寿命标准差，确定修正的疲劳寿命概率模型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述概率-应变-寿命模型为：