CN112487572B - 基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法，包括检测已服役叶片表面质量及损伤情况，获取叶片表面质量参数Sr、叶片表面损伤尺寸Scr以及叶片内部损伤尺寸Scin并计算叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)、叶片表面的疲劳强度σr(Scr)及叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，根据叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)和叶片表面的疲劳强度σr(Scr)对叶片疲劳失效竞争类型进行分类，然后计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，比较基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf与叶片的寿命临界阈值Nfc：若Nf＞Nfc，说明叶片剩余疲劳寿命大于下一个服役周期，可以再制造，否则不能进行再制造。该方法能够准确确定基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命，获得可再制造性评价结果准确可靠。

Description

基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法
技术领域
本发明涉及一种叶片可再制造性评价方法，具体涉及一种基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法。
背景技术
再制造是以旧的设备或零部件为毛坯，采用专门的工艺和技术，在性能失效分析、寿命评估等分析的基础上，进行再制造工程设计，利用先进的加工处理技术，使原有的废旧零部件恢复使用性能，并且质量达到或超过新品的一种新的生产过程。
可再制造性评价旨在对判断经过一个服役周期后的废旧叶片能否满足再制造要求。离心压缩机叶片材料一般采用高强度钢FV520B-I，在保证服役安全的前提下，FV520B-I叶片需要具有超高周劳寿命，寿命大于107循环周次。叶片最终的失效形式是由表面损伤与内部损伤之间的疲劳竞争决定的。
疲劳破坏是瞬间发生的，没有预兆，一旦发生将会引起恶性事故。叶片受到疲劳载荷的持续作用，疲劳损伤逐渐扩展，抵抗疲劳失效的能力逐渐衰退。在未经过可再制造性评价的情况下对叶片进行再制造，再制造后叶片疲劳寿命不满足服役要求的可能性大幅增加。因此，在叶片表面损伤与内部损伤之间的疲劳竞争机理的基础上，预测废旧叶片的剩余寿命，并根据基于疲劳失效竞争的剩余寿命的大小进行可再制造性评价是保证离心压缩机叶片再制造后服役安全性的关键。
可再制造性评价的关键问题在于明确疲劳失效竞争机理及叶片剩余疲劳寿命的预测，其难点在于以疲劳失效竞争为基础明确可再制造性评价的具体标准。实际工况中，为了简化分析过程，叶片疲劳失效及预测剩余疲劳寿命主要是以单一损伤作为引起疲劳失效的主要因素，而过程复杂、考虑因素较多的疲劳竞争研究则较少。而实际工况中分析叶片疲劳失效及预测剩余疲劳寿命主要是以单一损伤作为引起疲劳失效的主要因素。《超高强度钢十亿周疲劳研究》讲述了钢材料有内部夹杂物引起的疲劳失效机理及剩余疲劳寿命预测模型，但是忽略了表面损伤对疲劳失效及寿命预测的影响。《表面粗糙度对表面应力集中系数和疲劳寿命影响分析》叙述了表面损伤影响的疲劳失效及寿命预测，该理论对于表面失效的情况比较实用，但不能分析疲劳失效竞争机理及预测剩余疲劳寿命。
引起叶片发生失效的具体损伤形式是影响叶片剩余疲劳寿命最主要的因素。在疲劳载荷的作用下，叶片表面损伤与内部疲劳损伤均会形成相应的疲劳裂纹并发生扩展，使叶片的疲劳强度在服役过程中发生劣化。由于疲劳失效总是优先从疲劳强度较低的位置发生，因此疲劳失效竞争应以不同损伤所对应的疲劳强度作为标准来确定引起疲劳失效的主要因素。疲劳损伤的大小与疲劳强度之间呈负相关，疲劳损伤越大，相应的疲劳强度越小。因此，在临界情况下，以疲劳失效竞争得到的具体损伤作为主要因素进行叶片剩余疲劳寿命预测的结果，则可认为是基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命。
界定基于疲劳竞争的寿命临界阈值也是评价压缩机叶片可再制造性的关键环节。以剩余疲劳寿命与预期服役寿命之间的定量关系作为可再制造性评价的基本要求，即判断废旧叶片的“健康状态”：剩余疲劳寿命能否继续满足一个新的服役周期，即满足叶片剩余疲劳寿命大于预期服役寿命条件下剩余疲劳寿命的最小值为基于疲劳竞争的寿命临界阈值。
发明内容
本发明提出了一种基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法，能够准确确定基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命，获得可再制造性评价结果准确可靠。
本发明采用的技术手段如下：
一种基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法，包括以下步骤：
步骤1、检测已服役叶片表面质量及损伤情况，获取叶片表面质量参数Sr、叶片表面损伤尺寸Scr以及叶片内部损伤尺寸Scin；
步骤2、根据所述叶片表面质量参数Sr、叶片表面损伤尺寸Scr以及叶片内部损伤尺寸Scin计算叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)、叶片表面的疲劳强度σr(Scr)及叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，根据所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)和所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)对叶片疲劳失效竞争类型进行分类；
步骤3、根据所述叶片疲劳失效竞争类型，计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf；
步骤4、比较基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf与叶片的寿命临界阈值Nfc：若Nf＞Nfc，说明叶片剩余疲劳寿命大于下一个服役周期，可以再制造，否则不能进行再制造。
进一步地，所述根据所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)和所述叶片表面损伤的疲劳强度σr(Scr)对叶片疲劳失效竞争类型进行分类包括：
若所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)＜所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)，所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-基体疲劳竞争；
若所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)≥所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)，所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-表面疲劳竞争。
进一步地，所述根据所述叶片疲劳失效竞争类型，计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf包括：
若所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-基体疲劳竞争，通过比较叶片内部的疲劳强度σin(Scin)与叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)的大小来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，具体为，若叶片内部的疲劳强度σin(Scin)≥叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)，通过基于表面基体缺陷的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，若叶片内部的疲劳强度σin(Scin)＜叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)，通过基于内部损伤的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf；
若所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-表面疲劳竞争，则通过比较所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)与叶片内部的疲劳强度σin(Scin)大小来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，具体为，若所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)≥叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，通过基于内部损伤的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，若所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，通过基于表面损伤的疲劳寿命预测来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf。
与现有技术比较，本发明公开的基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法，能够准确预测基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，同时能够准确确定基于疲劳竞争的寿命临界阈值Nfc；最终可再制造性评价结果准确可靠。确定基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf过程中根据断裂力学可知，寿命结果是相对保守的，因此依据Nfc确定的叶片可再制造性结果是可靠的。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是叶片剩余疲劳寿命与寿命临界阈值的比较图。
具体实施方式
如图1所示为本发明公开的基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法，包括以下步骤：
步骤1、检测已服役叶片表面质量及损伤情况，通过三维轮廓仪、非线性超声探伤设备获取叶片表面质量参数Sr、叶片表面损伤尺寸Scr以及叶片内部损伤尺寸Scin；
步骤2、根据所述叶片表面质量参数Sr、叶片表面损伤尺寸Scr以及叶片内部损伤尺寸Scin，应用Murakami疲劳强度计算模型计算叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)、叶片表面的疲劳强度σr(Scr)及叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，根据所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)和所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)对叶片疲劳失效竞争类型进行分类；
步骤3、根据所述叶片疲劳失效竞争类型，计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf；
步骤4、比较基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf与叶片的寿命临界阈值Nfc：若Nf＞Nfc，说明叶片剩余疲劳寿命大于下一个服役周期，可以再制造，否则不能进行再制造。
进一步地，所述根据所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)和所述叶片表面损伤的疲劳强度σr(Scr)对叶片疲劳失效竞争类型进行分类包括：
若所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)＜所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)，所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-基体疲劳竞争；
若所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)≥所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)，所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-表面疲劳竞争。
进一步地，所述根据所述叶片疲劳失效竞争类型，计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf包括：
若所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-基体疲劳竞争，通过比较叶片内部的疲劳强度σin(Scin)与叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)的大小来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，具体为，若叶片内部的疲劳强度σin(Scin)≥叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)，通过基于表面基体缺陷的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，若叶片内部的疲劳强度σin(Scin)＜叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)，通过基于内部损伤的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf；
若所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-表面疲劳竞争，则通过比较所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)与叶片内部的疲劳强度σin(Scin)大小来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，具体为，若所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)≥叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，通过基于内部损伤的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，若所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，通过基于表面损伤的疲劳寿命预测来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf。
实施例1，如图1和图2所示：
步骤1：通过三维轮廓仪、非线性超声探伤设备,检测叶片表面质量及损伤情况，得到叶片表面质量参数Sr＝0.9μm、叶片表面损伤尺寸Scr＝3.6μm以及叶片内部损伤尺寸Scin＝13μm。
步骤2、根据所述叶片表面质量参数Sr、叶片表面损伤尺寸Scr以及叶片内部损伤尺寸Scin利用Murakami疲劳强度计算模型计算叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)＝608MPa、叶片表面的疲劳强度σr(Scr)＝577MPa及叶片内部的疲劳强度σin(Scin)＝566MPa；所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)≥所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)，所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-表面疲劳竞争。
步骤3、叶片内部的疲劳强度σin(Scin)＜叶片表面的疲劳强σr(Scr)＝577MPa，通过基于内部损伤的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf＝5.2×1010周次；
步骤4、比较基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf与叶片的寿命临界阈值Nfc：Nf＞(Nfc＝2.6×1010周次)，说明叶片剩余疲劳寿命大于下一个服役周期，可以再制造。
值得注意的是，基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法主要包括两个环节：一是确定引起疲劳失效的主要损伤形式(步骤1-5)，二是比较叶片剩余疲劳寿命与寿命临界阈值之间的大小(步骤6-8)。其中，新品研制过程中，确定离心压缩机材料特性后，即可按照步骤1-5确定引失效的损伤形式，确定引失效的损伤形式(步骤1-5)仅需实施一次即可，以减少重复性试验；而再制造对象引起失效的损伤形式(步骤1-5)必须针对经历一个服役周期的零件，分批次进行检测、判断。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、检测已服役叶片表面质量及损伤情况，获取叶片表面质量参数Sr、叶片表面损伤尺寸Scr以及叶片内部损伤尺寸Scin；
步骤2、根据所述叶片表面质量参数Sr、叶片表面损伤尺寸Scr以及叶片内部损伤尺寸Scin计算叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)、叶片表面的疲劳强度σr(Scr)及叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，根据所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)和所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)对叶片疲劳失效竞争类型进行分类；
步骤3、根据所述叶片疲劳失效竞争类型，计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf；
步骤4、比较基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf与叶片的寿命临界阈值Nfc：若Nf＞Nfc，说明叶片剩余疲劳寿命大于下一个服役周期，可以再制造，否则不能进行再制造。
2.根据权利要求1所述的基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法，其特征在于：
所述根据所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)和所述叶片表面损伤的疲劳强度σr(Scr)对叶片疲劳失效竞争类型进行分类包括：
若所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)＜所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)，所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-基体疲劳竞争；
若所述叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)≥所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)，所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-表面疲劳竞争。
3.根据权利要求2所述的基于疲劳失效竞争的离心压缩机叶片可再制造性评价方法，其特征在于：
所述根据所述叶片疲劳失效竞争类型，计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf包括：
若所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-基体疲劳竞争，通过比较叶片内部的疲劳强度σin(Scin)与叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)的大小来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，具体为，若叶片内部的疲劳强度σin(Scin)≥叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)，通过基于表面基体缺陷的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，若叶片内部的疲劳强度σin(Scin)＜叶片基体材料的疲劳强度σw(Sr)，通过基于内部损伤的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf；
若所述叶片疲劳失效竞争类型为内部-表面疲劳竞争，则通过比较所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)与叶片内部的疲劳强度σin(Scin)大小来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，具体为，若所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)≥叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，通过基于内部损伤的疲劳寿命预测模型来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf，若所述叶片表面的疲劳强度σr(Scr)叶片内部的疲劳强度σin(Scin)，通过基于表面损伤的疲劳寿命预测来计算基于疲劳竞争的叶片剩余疲劳寿命Nf。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110175394A (zh) * 2019-05-23 2019-08-27 电子科技大学 一种涡轮叶片疲劳-蠕变损伤耦合概率寿命预测计算方法
CN111368473A (zh) * 2020-03-04 2020-07-03 北京航空航天大学 一种竞争失效下的cfrp-金属混合螺栓连接结构疲劳寿命预测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110175394A (zh) * 2019-05-23 2019-08-27 电子科技大学 一种涡轮叶片疲劳-蠕变损伤耦合概率寿命预测计算方法
CN111368473A (zh) * 2020-03-04 2020-07-03 北京航空航天大学 一种竞争失效下的cfrp-金属混合螺栓连接结构疲劳寿命预测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
复杂载荷下轴流压气机叶片疲劳损伤数值研究;付曦等;《西安交通大学学报》;20170510(第05期);全文 *

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