高溫復(fù)雜結(jié)構(gòu)的混合概率故障物理建模與疲勞壽命預(yù)測.pdf

1、隨著現(xiàn)代機械裝備向大型化、復(fù)雜化和精密化方向發(fā)展，諸如航空發(fā)動機、重型燃氣輪機等重大機械裝備的大量零部件在十分惡劣的環(huán)境下工作，需滿足高性能要求并實現(xiàn)安全可靠地運行。其中，重大機械裝備高溫復(fù)雜結(jié)構(gòu)（如燃汽輪機和航空發(fā)動機熱端部件）的壽命和可靠性是制約整機壽命和可靠性水平的主要因素之一。在重大機械裝備服役過程中，由于不斷的起動、停車以及各種任務(wù)的需要，其各部件承受復(fù)雜載荷作用，同時諸多不確定性因素愈加惡劣的影響使得復(fù)雜構(gòu)件產(chǎn)生多種形式的失

2、效破壞且表現(xiàn)出較大的分散性。特別是疲勞破壞，對裝備的安全工作造成極大的威脅。因此，研究并保證此類結(jié)構(gòu)在這些不確定因素影響下因疲勞斷裂而失效的可能性降至最低程度具有重要的現(xiàn)實意義。
　　復(fù)雜載荷、多環(huán)境因素以及多種失效模式下的壽命預(yù)測一直是壽命預(yù)測領(lǐng)域的難點和熱點。由于重大機械裝備復(fù)雜結(jié)構(gòu)破壞機理的復(fù)雜性、不確定性和分散性，本文針對其壽命預(yù)測與可靠性理論中若干亟待解決的重要問題，在復(fù)雜載荷、多環(huán)境因素以及多種失效模式下的概率壽命預(yù)測

3、以及不確定性分析方面展開研究，利用航空發(fā)動機渦輪盤用GH4133合金和某型航空發(fā)動機實測轉(zhuǎn)速循環(huán)數(shù)據(jù)，并輔以高強度耐熱鋼試驗數(shù)據(jù)進行模型驗證。其主要內(nèi)容和研究成果如下：
　?。?）提出了復(fù)雜載荷作用下考慮小載荷損傷與強化的模糊Miner法則
　　為了完善工程中應(yīng)用較廣的 Miner法則的理論缺陷和拓展其應(yīng)用范圍，通過考慮載荷和損傷的分散性和隨機性對疲勞壽命和疲勞特性分散性的影響，將復(fù)雜載荷中小載荷的損傷與強化引入到傳統(tǒng) Mi

4、ner法則的理論框架下，并將載荷之間相互作用和載荷次序效應(yīng)對疲勞特性的影響定量地納入 Miner法則，提出了模糊Miner法則。該法則的提出為工程中“載荷是否產(chǎn)生損傷”的判據(jù)和“低載強化”現(xiàn)象的解釋提供了理論支撐，更符合客觀實際。
　?。?）建立了多種失效模式下的壽命預(yù)測模型——廣義應(yīng)變能損傷函數(shù)模型
　　為統(tǒng)一表征高溫復(fù)雜結(jié)構(gòu)在多種失效模式下不同載荷類型造成的損傷而實現(xiàn)不同加載波形下的疲勞-蠕變壽命預(yù)測，基于能量準(zhǔn)則，提出

5、了廣義應(yīng)變能損傷函數(shù)模型。該模型綜合考慮了各加載條件對其損傷和壽命的影響，具有較廣的適用性。在此基礎(chǔ)上，考慮到該模型中給定的應(yīng)變能與控制裂紋形成與擴展的真實應(yīng)變能的差異，提出了改進型廣義應(yīng)變能損傷函數(shù)模型。研究結(jié)果顯示，在不同溫度、應(yīng)變比或應(yīng)力比下，改進模型的壽命預(yù)測精度較高，可滿足工程實際需要。
　?。?）提出了多種失效模式下的壽命預(yù)測方法——廣義能量損傷參數(shù)法
　　針對高溫下無荷載保持時間的低周疲勞失效，結(jié)合故障物理失效

6、分析技術(shù)，從能量角度提出了更具一般性的廣義能量損傷參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用動粘性來描述損傷累積，提出了一種物理意義更明確和試驗依據(jù)更充分的延性耗竭模型。廣義能量損傷參數(shù)和延性耗竭模型均是基于疲勞失效過程中不可逆延性耗散且材料逐漸遞減的固有能量吸收能力而提出的，為實現(xiàn)可靠預(yù)估重大機械裝備復(fù)雜構(gòu)件的剩余壽命提供了有效途徑。研究結(jié)果顯示，相比現(xiàn)有模型和方法，廣義能量損傷參數(shù)和延性耗竭模型在壽命預(yù)測精度和應(yīng)用范圍上有著顯著的優(yōu)勢。
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7、）構(gòu)建了混合概率故障物理壽命預(yù)測理論框架
　　為了解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)壽命預(yù)測中諸多因素引入的不確定性問題，應(yīng)用 Bayes推理和故障物理技術(shù)，將壽命預(yù)測模型參數(shù)、載荷歷程和材料屬性等參數(shù)以分布形式輸入，構(gòu)建了由歷史記錄數(shù)據(jù)到材料試驗、加速壽命數(shù)據(jù)的混合概率故障物理壽命預(yù)測理論框架。同時，設(shè)計并應(yīng)用馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）仿真技術(shù)解決了該框架下高維 Bayes推理的密集計算問題。該框架的提出，實現(xiàn)了故障物理技術(shù)在疲勞壽命預(yù)測中的應(yīng)用

8、，并可依據(jù)不同階段的信息和知識狀態(tài)進行信息更新，一方面節(jié)省了相關(guān)試驗時間和成本，另一方面為實現(xiàn)重大機械裝備的安全評估和壽命周期管理做出最有利的決策和判斷提供了理論依據(jù)。
　?。?）提出了基于綜合不確定性分析和Bayes推理及信息更新的概率故障物理壽命預(yù)測方法
　　基于混合概率故障物理壽命預(yù)測理論框架，系統(tǒng)地研究了物理不確定性、統(tǒng)計不確定性和模型不確定性對壽命和損傷的影響，提出了壽命預(yù)測中的綜合不確定性分析方法：White-B

9、ox法，有效地對重大機械裝備復(fù)雜構(gòu)件進行概率故障物理壽命預(yù)測。同時，拓展了Black-Box法在疲勞壽命預(yù)測中的應(yīng)用，較好地表征并評估了模型不確定性。相比Black-Box法，White-Box法綜合考慮了模型、模型參數(shù)、材料屬性和模型輸入變量的不確定性對疲勞壽命的影響。上述兩種方法的提出和拓展，為模型的選擇和比較提供了一種更為科學(xué)的理論依據(jù)。研究結(jié)果表明，概率故障物理壽命預(yù)測方法較好地解釋了同一類設(shè)備或復(fù)雜構(gòu)件在相同使用條件下壽命也有