CN112085312A - 基于测量的替代模型的增材制造耦接数字孪生生态系统 - Google Patents
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Abstract
提供了一种用于制作或修理指定零件的方法和系统。例如，提供了一种用于创建优化的制造过程以制作或修理指定零件的方法。该方法包括从多个源接收数据，该数据包括相对于与指定零件相似的一个或多个零件的按设计，按制造，按模拟和按测试的数据。该方法包括实时更新与指定零件的基于物理的模型对应的替代模型，其中，替代模型形成指定零件的数字孪生。该方法包括用与相似零件的检查和操作中数据中的至少一个相关联的制造差异的模型来进一步更新替代模型。该方法包括基于数字孪生执行优化的制造过程，以修理或制作指定零件。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2019年6月14日提交的美国临时专利申请号62/862,012和2019年6月14日提交的申请号62/862,016的权益。这两个在先申请的公开内容通过引用整体并入本文。
背景技术
在工业应用中，部件的生产通常包括在设计阶段考虑制造过程。在这种情况下，设计和制造过程紧密相关，这意味着设计决策可能会受到制造约束的影响，或者制造选择可能直接来自设计方面。而且，操作特性可能会受到制造过程能力的影响。例如，在典型的工业制造过程中，根据预定的公差生产零件，因为由于制造过程固有的变化，在现场部署的按制造零件可能与它们的设计规格不同(即，与按设计零件不同)。
随着增材制造技术的出现，由于增材过程的固有方面，在上述制造/设计/操作生态系统中引入了另一层复杂性。例如，增材过程可通过添加来使用材料层以形成部件并且使用预处理/后处理步骤，例如加热和固化层。优化和验证增材过程需要通过破坏性测试来量化和验证制造部件中的差异，破坏性测试取决于测试的公差数量产生大量的废料。
单独的破坏性测试可以验证制造部件满足特定的设计公差，但不考虑公差差异内的多个公差差异的影响如何综合影响操作中的部件的性能，或复制部件在操作中暴露的操作机制的范围，并且因此量化通过操作过程制造的部件的适用性。另一个风险是，由于在制造周期期间发生差异的影响，并且无法量化部件的操作适用性，因此报废了具有使用寿命和可用寿命的制造部件。
发明内容
本文特征的实施例帮助解决或减轻上述问题以及本领域中已知的其他问题。本文特征的实施例将在部件的生命周期期间进行测量和分析的操作特性与设计和制造(包括增材制造过程的特定方面)集成在一起，以创建能够缓解性能和制造差异(variance)的模型。
例如，实施例提供了以下能力：直接通过独特的数字集成过程链接按构建(as-built)，按制造/组装(as-manufactured/assembled)，按设计(as-designed)和按模拟(as-simulated)，按测试(as-tested)，按操作(as-operated)和按服务(as-serviced)的部件。这种数字集成过程包括在部件的生命周期期间的任何点使用的增材制造过程的特定方面。在本文特征的实施例中，任何硬件部件都具有参考其设计目标并基于其硬件规格和操作数据得出多个分析结果的能力。新颖的过程还提供了从多个分析中抽象数据类型，以形成硬件部件的集成数字孪生。此外，新颖的过程提供了通过汇总子系统部件级数字孪生预测来提高系统级数字孪生的保真度和准确性的框架。
本文特征的实施例提供了一种技术基础设施，该技术基础设施在零件的使用寿命期间产生了对增材制造过程中的可变性的自动化，定量和定性评估。因此，在其实施方式中，实施例有目的地且有效地允许优化制造或修理过程以将部件制作或修理至由应用的约束所指定的使用寿命，同时优化使用一种或多种增材制造过程来生产或修理零件所需的材料量和破坏性测试。例如，但不限于，在部件需要涂层的情况下，本文阐述的实施例可以提供对在修理或制造期间需要添加到部件上以与部件的性能匹配的涂料量的定量评估；可以针对成本约束优化识别出的材料量。
下面参考附图描述各种实施例的附加特征，操作模式，优点和其他方面。注意，本公开不限于本文描述的特定实施例。呈现这些实施例仅出于说明性目的。基于所提供的教导，其他实施例或所公开的实施例的修改对于相关领域的技术人员将是显而易见的。
附图说明
示例性实施例可以采取各种部件和部件布置的形式。在附图中示出了说明性实施例，在全部附图中，相似的附图标记可以指示各个附图中的对应或相似部分。附图仅出于说明实施例的目的，并且不应被解释为限制本公开。给定以下使能附图的描述，本公开的新颖方面对于相关领域的普通技术人员将变得显而易见。
图1示出了根据实施例的过程。
图2示出了根据实施例的数字孪生生态系统。
图3示出了根据实施例的一方面的示例性过程。
图4示出了根据实施例的一方面的示例性过程。
图5示出了根据实施例的一方面的示例性过程。
图6示出了根据实施例的一方面的示例性过程。
图7示出了根据实施例的一方面的示例性过程。
图8示出了根据实施例的一方面的示例性过程。
图9示出了示例性系统，该示例性系统被配置为执行本文提出的示例性过程的一个或多个方面。
具体实施方式
尽管本文针对特定应用描述了说明性实施例，但是应当理解，本公开不限于此。本领域技术人员和能够访问本文提供的教导的人将认识到在其范围内的附加应用、修改和实施例以及本公开将具有重大实用价值的附加领域。
本文特征的实施例具有几个优点。例如，他们可以允许人们相对于其设计意图对新制作零件的质量进行准确的评估。它们提供了混合和匹配发动机组件中的不同制造部件，以实现所需的集成发动机性能的能力。此外，它们基于制造变化，操作条件以及按服务条件来改善每个零件和子组件的翼上时间(time-on-wing)评估。实施例使用高保真度设计知识来帮助利用子系统组件性能，并且它们根据需要提高了预测精度。此外，它们还启用了反馈回路，该反馈回路有助于改善后续设计。
图1示出了根据示例性实施例的示例性过程100。过程100可以是与零件的生命周期和/或一般制造周期相关联的示例过程。尽管在飞机或喷气发动机零件的背景下描述了过程100，但是过程100可以扩展到制造，或者通常扩展到任何制造部件的生命周期。过程100包括作为产品环境谱的模块102。换句话说，模块102可以是数据库，该数据库存储与在现场使用的相同产品的实例有关的信息。
例如，模块102可包括关于多个涡轮叶片在发动机组中(即，在两个或更多个发动机中)调试时的可靠性或故障的信息。模块102可以被配置为组织或根据来自与之通信耦接的设备的请求而呈现产品环境谱，该产品环境谱以预定顺序对所有感兴趣的产品进行分类。
例如，可以基于产品的稳健性(robustness)对其进行分类。在一个用例中，可以将产品从更稳健(102a)到最不稳健(102n)进行分类。通常，可以使用一种或多种性能标准来根据上述谱对这些产品进行分类。在涡轮叶片的情况下，可以根据产品的热稳定性能对产品进行分类，可以使用一种或多种现场检查方法对其进行测量。
产品环境谱可以由来自客户的约束驱动，可以在模块104中对约束进行收集和功能化(即，以计算机指令的形式放置)。换句话说，稳健性标准可以由从客户获得的特定于应用的参数决定。类似地，产品环境谱可能受到商业约束的驱动，商业约束可以在模块106中功能化。这些约束(对于模块104和106两者)可以随着制造过程根据各种信息源更新而更新，如下文将进一步描述的。
模块104的客户约束还可以驱动模块108的制造功能，这转而驱动工程决策，如在模块112中功能化的。一旦将工程决策功能化，就可以将其用于建立被配置用于设计的数字线程。数字设计线程也可以根据客户的约束进行更新(模块104)。因此，该线程形成数字孪生，其可以由代表多个用例的多个数据源形成。换句话说，数字孪生集成了多个用例，以确保根据特定的性能数据生产制造零件，而不是像典型的制造过程那样仅根据预定的尺寸约束生产零件。
因此，数字孪生允许基于现场零件的性能进行工程重新设计。这样，数字孪生允许优化给定的制造过程，以便区分按制造零件的质量，从而驱动目标性能和业务成果。
通常，数字设计孪生可以由多个源构成，这些源包括来自工程模型，网络和零件的已存在的制造模型(模块108)的新制作制造数据。来自网络的数据流可以包括，例如但不限于，来自现场检查(部分或全部，或者在某些实施方式中，功能检查或尺寸检查)，飞行期间从发动机测量数据的翼上(on-wing)探测的管道镜检查数据。此外，通常，部件的数字孪生可包括部件的按制造数据，按测试数据，按设计和按模拟数据，按操作数据以及按服务数据中的至少一项。此外，部件的数字孪生可以基于部件的操作数据或标称操作条件。
过程100允许连续收集数据。具体来说，数字设计线程会不断更新，以提供反映实际条件的模型。这是通过过程100的显式反馈回路完成的，该回路确保了可以基于上述各种信息源来制造新设计。这样，过程100提供了更好地预测零件的耐久性的能力，因为任何制造的零件将已根据反映设计，使用，服务等的条件被制造。
总之，过程100集成并自动化了零件生命周期的各个方面，以在企业级别提供优化的制造过程。过程100还包括得分检查模块，其可以用现场检查分析来更新，以便进一步增强工程模型。可以在图2的上下文中进一步理解过程100，图2描绘了数字孪生生态系统200，其特征在于指定零件在其生命周期期间的按设计，按制造，按测试，按服务和按操作方面之间的示例性关系。数字孪生生态系统200包括考虑了增材制造过程差异的方面，如将在下面进一步详细描述的。
图3示出了示例性过程，该过程包括按设计，按制造，按测试，按操作，按检查(as-inspected)和按服务的增材制造耦接(additive manufacturing-coupled)数字孪生生态系统。图3描绘了操作谱和环境谱。这些谱形成“操作机制(regime)”，其表示操作中的等级(例如，从指定零件的轻到硬)，以及指定零件操作的环境(例如，从良性到恶劣)。操作机制是环境和操作的因素。因此，部件的性能是可量化的，并且可以与类似操作机制内的类似部件进行比较。零件的性能是操作机制范围内的剩余使用寿命的指标。
过程性能是从“按过程设计(As process designed)”的性能和公差到超出公差的谱。因此，超出“按过程设计”的性能可能意味着将或多或少的处理或材料应用于部件，例如指示最小涂层厚度应用于部件的喷嘴的流率。在图3的实施例中，在过程100的上下文中，可以使用操作中的零件的检查的测量和性能的制造差异的模型来创建部件性能的生产模型。
图4示出了示例性过程，其包括按设计，按制造，按测试，按操作和按服务的增材制造耦接数字孪生生态系统。在图4中，当在“过程X”中由示例性系统(参见图9)在制造过程中观察到偏移(shift)时，例如，可能意味着更少的热障已经被应用的来自喷嘴的流率的变化，该示例性系统可以被配置成确定在“过程X”中制造具有序列号1..3的零件期间观察到相似的偏移。此外，示例性系统可以被配置为基于那些部件在其操作寿命，“周期”，内的所经历的操作和环境机制X1,2,3以及性能X，例如，热性能，来预测基于制造部件在其操作寿命，“周期”，内的预期的生产中性能和性能降级X的使用寿命的范围。
然后，示例性系统可以被配置成为该部件建议合适的操作机制X1,2,3，以实现最佳的生产中性能。服务中性能和操作机制X可以通过生产中的部件的操作经验和/或例如使用计算流体动力学的模拟来确定。这样减少了报费和保修索赔，因为示例性系统不使报废基于满足“按设计”或“按过程设计”的规格和保修，也不根据部件的预期使用寿命或针对特定的操作机制对部件定价。
图5示出了示例性过程，该过程包括按设计，按制造，按测试，按操作和按服务的增材制造耦接数字孪生生态系统。在图5中，示例性系统可以被配置为确定制造过程，“过程X”，中的偏移。该偏移可以是例如但不限于来自喷嘴的流率，其可以意味着更少的热障已被应用，这将导致生产中性能的范围。例如，此范围可能是热性能和性能降级X的变化，取决于操作机制X1,2,3。有了这些信息，示例性系统就可以制造出在“过程X”中有偏移的部件，以实现Y的性能，其在操作机制X2Y内操作时根据X的进行而降级。
例如，该部件可以被制造用于操作，其中操作机制X2Y表示在良性环境中进行轻操作。服务中性能和操作机制X可以通过生产中的部件的操作经验和/或例如使用计算流体动力学的模拟来确定。制造到Y的好处是减少了用于获得所需性能Y的过程或材料。
图6和7示出了示例性过程，该过程包括按设计，按制造，按测试，按操作和按服务的增材制造耦接数字孪生生态系统。在图7中，示例性系统可以配置成确定制造过程，“过程X”，中的偏移。该偏移可以是例如但不限于来自喷嘴的流率，其可能意味着更少的热障已经被应用，这将导致生产中性能的范围。例如，这样的范围可以是热性能和性能降级，X，的变化，取决于操作机制X1,2,3。
给定该信息，示例性系统可以推理出生产中性能，例如热性能，范围为X。“过程Y”，例如诸如热障的热处理的后处理步骤，中的偏移，也可以独立地导致在可接受的范围内的性能，Y。但是，如果X+Y＝Z的结果性能在X1Y1，X2Y2，X3Y3的范围内，则X+Y的组合影响可能大于X和Y的独立影响。因此，创建制造零件的模型，该模型将质量量化为预测的生产中性能，例如热性能，的因素，具有允许预测多个过程影响因素，X&Y，对最终部件性能的影响的优势。此外，服务中性能和操作机制，X&Y，可以通过生产中的部件的操作经验和/或例如使用计算流体动力学的模拟来确定。
如此，与破坏性测试方法相比，示例性系统具有优势，在破坏性测试方法中，破坏性测试不能独立关联多个过程影响因素的综合影响，并且不能合理地复制如在服务中可以观察到的和/或可以模拟的操作机制的范围。为破坏性测试提供替代或并行的鉴定过程具有改善安全性，减少保修索赔和减少报废的好处。
图8示出了示例性过程，该过程包括按设计，按制造，按测试，按操作和按服务的增材制造耦接数字孪生生态系统。在图8中，如果我们知晓或可以通过制造部件的操作经验和/或模拟来预测按规格制造的部件的操作机制X1,X2,X3的范围内的服务中性能X，例如D＝“按设计”，以及它们如何根据其操作寿命，“周期”，内的测量降级，我们可以通过量化从使用寿命，“周期”，下的X的预期测量和操作机制X1，X2，X3到规格，D，的回归，来量化所需的过程和/或材料，“过程X”，以将部件恢复到规格，D，下的测量。
若要将部件Y恢复为D，“按设计”，其中Y的操作性能为X1，并已在X1Y的操作机制和1000个周期下操作，我们需要计算X1在1000个周期下的回归、所需的材料和/或过程，“过程X”，以恢复为D。这可用于鉴定单个部件Y的修理，或在X范围内进行的部件的修理过程，优点是用作修理规格或修理过程的鉴定，其中过程也可通过物理试验进行验证；其中降低破坏性试验要求降低了报废率。我们还具有以下优势：能够通过X的进度来在部件在其整个操作寿命内服务的同时预测修理过程的成本和材料需求，以优化修理成本与服务中性能与最佳服务间隔。
图9描绘了系统1000，该系统在关于图1-8所描述的过程中描述的示例性数字孪生生态系统的上下文中执行上述的各种操作。系统1000包括专用处理器1014，该专用处理器1014被配置为根据100执行特定于优化制造过程的任务。处理器1014具有由存储在存储器1002中的指令和/或由可以由处理器1014从存储装置1020中获取的指令1018赋予的特定结构。存储装置1020可以与处理器1014位于同一地点，或者其可以位于其他地方，并且例如经由通信接口1016通信地耦接到处理器1014。
系统1000可以是独立的可编程系统，或者其可以是位于更大系统中的可编程模块。例如，系统1000是被配置为处理上述过程100的各个模块的分布式系统的一部分。处理器1014可以包括被配置为获取，解码，执行，存储，分析，分发，评估和/或分类信息的一个或多个硬件和/或软件部件。
处理器1014可以包括输入/输出模块(I/O模块1012)，该输入/输出模块可以配置为摄取与单个资产或资产组有关的数据。处理器1014可以包括一个或多个处理设备或核(未示出)。在一些实施例中，处理器1014可以是多个处理器，每个处理器具有一个或多个核。处理器1014可以被配置为执行从存储器1002(即从存储块1004，存储块1006，存储块1008和存储块1010中的一个)获取的指令。
此外，在不失一般性的情况下，存储装置1020和/或存储器1002可以包括易失性或非易失性，磁性，半导体，带，光学，可移动，不可移动，只读，随机访问，或任何类型的非暂时性计算机可读计算机介质。存储装置1020可以被配置为记录在处理器1014的操作期间处理，记录或收集的数据。可以按照与数据存储实践一致的各种方式对数据进行时间戳记，位置戳记，编目，索引或组织。存储装置1020和/或存储器1002可以包括程序和/或处理器1014可以用来执行与本文所描述的任务一致的任务的其他信息。
例如，处理器1014可以由来自存储块1006，存储块1008和存储块1010的指令配置，以基于各种输入源(例如，网络和/或现场数据模块108)对零件执行模型的实时更新。处理器1014可以执行来自存储块1006、1008和1010的前述指令，并且输出基于来自上述各种源的数据的孪生数字模型。一般而言，根据连续更新，处理器1014可以基于在图2-9的上下文中描述的预测部署或降级模型来连续地改变策略部署模块110，该策略部署模块110包括用于零件的模型。
实施例提供了基于制造变化，操作条件和按服务数据来改善每个零件及其子组件的翼上时间评估的能力。此外，实施例使用高保真度设计知识来帮助利用子系统组件性能，并根据需要提高预测精度，并且它们使得能够启用帮助改善后续设计的反馈回路。
相关领域的技术人员将理解，在不脱离本公开的范围和精神的情况下，可以构造上述实施例的各种修改和变型。因此，应理解，在所附权利要求的范围内，可以不同于本文具体描述的方式实践本公开。
本发明的进一步方面通过以下条项的主题提供：
1.一种制作或修理指定零件的方法，所述方法包括：创建优化的制造过程以制作或修理所述指定零件，所述创建包括：从多个源接收数据，所述数据包括相对于与所述指定零件相似的一个或多个零件的按设计，按制造，按模拟和按测试的数据；实时更新与所述指定零件的基于物理的模型对应的替代模型，其中，所述替代模型形成所述指定零件的数字孪生；用与相似零件的检查数据和操作中数据中的至少一个相关联的制造差异的模型来进一步更新所述替代模型；基于所述数字孪生，执行所述优化的制造过程，以修理或制作所述指定零件。
2.根据任何在前条项的方法，其中，所述替代模型进一步包括在检查部件期间记录的测量值，所述测量值可以与部件操作和操作中的部件的性能相关。
3.根据任何在前条项的方法，其中，所述替代模型进一步被配置为与在增材制造步骤/还原制造步骤/修理步骤期间监测的测量差异相关，以创建在增材制造/还原制造/修理期间观察到的测量差异的模型；并且其中所述增材制造步骤/还原制造步骤/修理步骤包括多个增材过程/还原过程以及后处理步骤和机器。
4.根据任何在前条项的方法，其中，所述替代模型进一步被配置为与操作中的部件的预期性能相关。
5.根据任何在前条项的方法，进一步包括基于与操作中的部件的所述预期性能的相关性来计算所述指定零件的使用寿命。
6.根据任何在前条项的方法，进一步包括使用替代模型来比较在部件检查期间记录的测量值，以优化使部件返回期望性能所需的增材过程/还原修理过程。
7.根据任何在前条项的方法，进一步包括使所述部件的所述期望性能与预期的剩余使用寿命相关。
8.根据任何在前条项的方法，其中，优化所述增材过程/还原修理过程通过实现相对于按设计性能的期望部件性能，来降低材料利用率或增材处理/还原处理。
9.根据任何在前条项的方法，其中，所述替代模型进一步基于在检查所述部件期间记录的观察/测量值与操作中的所述部件的部件操作数据和性能特性之间的相关性，以根据操作中的部件的性能的观察/测量值和操作来对部件进行分组。
10.根据任何在前条项的方法，进一步包括使用操作中的部件的性能的观察/测量值的模型，基于在增材制造/还原制造/修理的点处的部件检查期间记录的部件的观察/测量值，来创建操作中的部件的预测性能的预测模型。
11.根据任何在前条项的方法，其中，操作中的部件的预测性能的所述预测模型基于在增材制造/还原制造/修理的点处的部件检查期间记录的部件的观察/测量值。
12.根据任何在前条项的方法，进一步包括基于在增材制造/还原制造/修理的点处的部件的观察/测量值，使用所述预测模型来计算部件或一组部件的使用寿命/剩余使用寿命。
13.一种配置为制造或修理指定零件的系统，所述系统包括：处理器；包含指令的存储器，所述指令在由所述处理器执行时，使所述处理器进行操作，所述操作包括：创建优化的制造过程以制作或修理所述指定零件，所述创建包括：从多个源接收数据，所述数据包括相对于与所述指定零件相似的一个或多个零件的按设计，按制造，按模拟和按测试的数据；实时更新与所述指定零件的基于物理的模型对应的替代模型，其中，所述替代模型形成所述指定零件的数字孪生；用与相似零件的检查数据和操作中数据中的至少一个相关联的制造差异的模型来进一步更新所述替代模型；基于所述数字孪生，执行所述优化的制造过程，以修理或制作所述指定零件。
14.根据任何在前条项的系统，其中，所述替代模型进一步包括在检查部件期间记录的测量值，所述测量值可以与部件操作和操作中的部件性能相关。
15.根据任何在前条项的系统，其中，所述替代模型进一步被配置为与在增材制造步骤/还原制造步骤/修理步骤期间监测的测量差异相关，以创建在增材制造/还原制造/修理期间观察到的测量差异的模型。
16.根据任何在前条项的系统，其中，所述替代模型进一步被配置为与操作中的部件的预期性能相关。
17.根据任何在前条项的系统，其中，所述操作进一步包括基于与操作中的部件的所述预期性能的相关性来计算所述指定零件的使用寿命。
18.根据任何在前条项的系统，其中，所述操作进一步包括使用替代模型来比较在部件检查期间记录的测量值，以优化使部件返回期望性能所需的增材过程/还原修理过程。
19.根据任何在前条项的系统，其中，所述操作进一步包括使所述部件的所述期望性能与预期的剩余使用寿命相关。
20.根据任何在前条项的系统，其中，所述操作进一步包括优化所述增材过程/还原修理过程通过实现相对于按设计性能的期望部件性能，来降低材料利用率或增材/还原处理。
21.根据任何在前条项的系统，其中，所述替代模型进一步基于在检查所述部件期间记录的观察/测量值与操作中的所述部件的部件操作数据和性能特性之间的相关性，以根据操作中的部件的性能的观察/测量值和操作来对部件进行分组。
22.根据任何在前条项的系统，其中，所述操作进一步包括使用操作中的部件的性能的观察/测量值的模型，基于在增材制造/还原制造/修理的点处的部件检查期间记录的部件的观察/测量值，来创建操作中的部件的预测性能的预测模型。
23.根据任何在前条项的系统，其中，操作中的部件的预测性能的所述预测模型基于在增材制造/还原制造/修理的点处的部件检查期间记录的部件的观察/测量值。
24.根据任何在前条项的方法，其中，所述操作进一步包括基于在增材制造/还原制造/修理的点处的部件的观察/测量值，使用所述预测模型来计算部件或一组部件的使用寿命/剩余使用寿命。
Claims (10)
1.一种制作或修理指定零件的方法，其特征在于，所述方法包括：
创建优化的制造过程以制作或修理所述指定零件，所述创建包括：
从多个源接收数据，所述数据包括相对于与所述指定零件相似的一个或多个零件的按设计，按制造，按模拟和按测试的数据；
实时更新与所述指定零件的基于物理的模型对应的替代模型，其中，所述替代模型形成所述指定零件的数字孪生；
用与相似零件的检查数据和操作中数据中的至少一个相关联的制造差异的模型来进一步更新所述替代模型；
基于所述数字孪生，执行所述优化的制造过程，以修理或制作所述指定零件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述替代模型进一步包括在检查部件期间记录的测量值，所述测量值可以与部件操作和操作中的部件的性能相关。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述替代模型进一步被配置为与在增材制造步骤/还原制造步骤/修理步骤期间监测的测量差异相关，以创建在增材制造/还原制造/修理期间观察到的测量差异的模型；并且其中所述增材制造步骤/还原制造步骤/修理步骤包括多个增材过程/还原过程以及后处理步骤和机器。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，所述替代模型进一步被配置为与操作中的部件的预期性能相关。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括基于与操作中的部件的所述预期性能的相关性来计算所述指定零件的使用寿命。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括使用替代模型来比较在部件检查期间记录的测量值，以优化使部件返回期望性能所需的增材过程/还原修理过程。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，进一步包括使所述部件的所述期望性能与预期的剩余使用寿命相关。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，其中，优化所述增材过程/还原修理过程通过实现相对于按设计性能的期望部件性能，来降低材料利用率或增材处理/还原处理。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述替代模型进一步基于在检查所述部件期间记录的观察/测量值与操作中的所述部件的部件操作数据和性能特性之间的相关性，以根据操作中的部件的性能的观察/测量值和操作来对部件进行分组。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括使用操作中的部件的性能的观察/测量值的模型，基于在增材制造/还原制造/修理的点处的部件检查期间记录的部件的观察/测量值，来创建操作中的部件的预测性能的预测模型。
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