[发明专利]叶片振动疲劳概率寿命预测方法

摘要

本发明提出叶片振动疲劳概率寿命预测方法，其包括步骤：1)建立材料C‑P‑S‑N疲劳曲线模型；2)建立对偶型最大熵分位值函数模型；3)基于C‑P‑S‑N疲劳曲线模型及对偶型最大熵分位值函数模型建立叶片振动疲劳概率寿命预测模型与方法。本发明建立的叶片振动疲劳概率寿命预测模型与方法能够成功地应用于航空发动机叶片振动疲劳概率寿命预测。相比现有预测方法，本发明具有计算精度及置信水平高，计算效率高的优势。

主权项

叶片振动疲劳概率寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：进行高低周疲劳试验，获得模拟叶片材料各应力级下的疲劳寿命数据；步骤2：根据疲劳寿命数据建立叶片材料C‑P‑S‑N疲劳曲线模型；步骤3：测量叶片的尺寸参数、材料性能参数、外激励载荷；步骤4：将步骤3所测数据应用均匀设计表产生Nsample个计算样本，每一组样本包含参数：长、宽、高、弹性模量、密度、疲劳性能曲线可靠度、材料阻尼、外激励载荷幅值及外激励载荷频率；步骤5：基于有限元及等效应力法计算叶片危险点应力，得到Nsample个等效应力样本σeq；步骤6：组合等效应力样本及疲劳性能曲线可靠度样本，并代入置信上限为γ的C‑P‑S‑N疲劳曲线模型，获得Nsample个置信上限为γ的疲劳寿命样本；步骤7：基于Nsample个置信上限为γ的疲劳寿命样本计算叶片振动疲劳概率寿命预测模型中的拉格朗日乘子，并利用叶片振动疲劳概率寿命预测模型预测模拟叶片振动疲劳概率寿命。