CN114065386B - 一种快速预计整机mtbf的多元线性回归方程方法 - Google Patents

一种快速预计整机mtbf的多元线性回归方程方法 Download PDF

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Abstract

本申请属于航空发动机领域，特别涉及一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法。包括：获取飞机参数数据，对现有回归公式进行修正，得到整机MTBF，验证整机MTBF是否满足要求，若否，进行下一步；获取性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步；获取满足要求的性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；根据得到的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，拟合得到多元线性回归方程。

Description

一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法
技术领域
本申请属于航空发动机领域，特别涉及一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法。
背景技术
当研制一款新的航空发动机，在立项阶段一般会预计其可靠性水平，给出一个约定值，用于指导后续的设计工作。可靠性预计是推测系统可靠性的过程，是为了估计产品在规定的工作条件下的可靠性而进行的工作。航空发动机的整机可靠性预计由于其复杂机械系统的属性及失效数据的缺乏，是一项十分困难的事情。可靠性预计是推测系统可靠性的过程，快速评价方法主要适用于论证阶段、方案设计阶段和技术设计阶段，没有详细的元(零)件信息和可靠性框图的情况下，对发动机和部件系统进行快速粗略的评价。快速评价方法主要包含评分预计法、统计回归分析法、相似产品法、元件计数法和图解法。详细评价法适用于详细设计阶段，此时已知系统的组成零件及结构，可以画出较为详细的可靠性框图，已知零(元)组件的数量、工作环境、质量因素等修正系数，因而可以给出较为精确的预计。常用的预计方法有数学模型法、上下限法、蒙特卡罗法。在论证之初，数据缺乏的情况下，应优先采用统计回归分析方法。统计回归方法是在统计大量的相似的飞机、发动机的性能、设计及其他有关参数与可靠性的关系的基础上进行回归分析，得出相应的回归公式。在方案论证阶段，可以实现快速预计新机的系统可靠性。
然而，现有技术还存在以下问题：
技术方面：在技术上无法适用现在的第3代、第4代发动机整机MTBF预计,所预计的结果与现有水平相差太远。
成本方面：现有的预计公式需要知道飞机参数如机翼面积、最小作战任务时间，因此，适用于飞机参数知晓的情况下进行预计，但是对我国体系来讲，一般在研制之初不清楚飞机的参数，而且最小作战任务时间是基于美国战训体系提出来的，对我国不适用。
效率方面：由于飞机参数不好确定，且需要人员去收集、确认飞机参数，导致发动机整机预计不准确，效率低。
因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
发明内容
本申请的目的是提供了一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，以解决现有技术存在的至少一个问题。
本申请的技术方案是：
一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，包括：
步骤一、获取飞机参数数据，对现有回归公式进行修正，得到整机MTBF的多元线性回归方程，验证整机MTBF的多元线性回归方程是否满足要求，若否，进行下一步；
步骤二、获取性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步；
步骤三、获取满足要求的性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；
步骤四、根据步骤三中得到的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，拟合得到整机MTBF的多元线性回归方程。
在本申请的至少一个实施例中，步骤一中，所述获取飞机参数数据，对现有回归公式进行修正，得到整机MTBF的多元线性回归方程，验证整机MTBF的多元线性回归方程是否满足要求，若否，进行下一步包括：
获取飞机参数数据，所述飞机参数数据包括机翼面积、最小作战任务时间、单位燃油消耗率以及推重比；
获取现有回归公式为：
TMFHBF＝-27.07110+0.8033799X14+8.29340X38+29.39066X48+0.20384X59
其中，TMFHBF为平均故障间隔飞行小时，X14为机翼面积，X38为最小作战任务时间，X48为单位燃油消耗率，X59为推重比；
对现有回归公式进行修正：
Figure BDA0003355640190000031
其中，K修正系数＝2.5，K运行比＝0.75；
则整机MTBF的多元线性回归方程为：
MTBF修正＝3.3333TMFHBF＝-90.23+2.678X14+27.645X38+97.968X48+0.679X59
验证整机MTBF是否满足要求，若否，进行下一步。
在本申请的至少一个实施例中，步骤二中，所述获取性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步包括：
获取性能参数数据，所述性能参数数据包括推力、涡轮前温度、耗油率、总增压比、总空气流量、涵道比以及重量；
根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度为95％，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；
判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步。
在本申请的至少一个实施例中，步骤三中，所述获取满足要求的性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表包括：
获取满足要求的性能参数数据，满足要求的性能参数数据包括耗油率、总增压比、总空气流量以及涵道比；
根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度为95％，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表。
在本申请的至少一个实施例中，步骤四中，所述根据步骤三中得到的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，拟合得到，得到整机MTBF的多元线性回归方程为：
Y＝-663.7+1184X3+6.2974X4-3.1598X5+217.8489X6
其中，X3为耗油率，X4为总增压比，X5为总空气流量，X6为涵道比。
发明至少存在以下有益技术效果：
本申请的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，解决了论证阶段的整机MTBF进行初步定量预计的问题，可以提供机关、设计部门开展发动机研发时作为综合考虑的输入之一。
附图说明
图1是本申请一个实施方式的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法流程图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。
下面结合附图1对本申请做进一步详细说明。
本申请提供了一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，包括：
步骤一、获取飞机参数数据，对现有回归公式进行修正，得到整机MTBF的多元线性回归方程，验证整机MTBF的多元线性回归方程是否满足要求，若否，进行下一步；
步骤二、获取性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步；
步骤三、获取满足要求的性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；
步骤四、根据步骤三中得到的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，拟合得到整机MTBF的多元线性回归方程。
本申请的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，步骤一中，提供了一种对现有回归公式进行修正得到整机MTBF的方式。
在本申请的至少一个实施例中，步骤一中，获取飞机参数数据，对现有回归公式进行修正，得到整机MTBF的多元线性回归方程，验证整机MTBF的多元线性回归方程是否满足要求，若否，进行下一步包括：
获取飞机参数数据，所述飞机参数数据包括机翼面积、最小作战任务时间、单位燃油消耗率以及推重比；
获取现有回归公式为：
TMFHBF＝-27.07110+0.8033799X14+8.29340X38+29.39066X48+0.20384X59
其中，TMFHBF为平均故障间隔飞行小时，X14为机翼面积，X38为最小作战任务时间，X48为单位燃油消耗率，X59为推重比；
对现有回归公式进行修正：
Figure BDA0003355640190000051
其中，K修正系数＝2.5，K运行比＝0.75；
则整机MTBF的多元线性回归方程为：
MTBF修正＝3.3333TMFHBF＝-90.23+2.678X14+27.645X38+97.968X48+0.679X59
验证整机MTBF是否满足要求，若否，进行下一步。
具体的，美国沃特公司及美国海军航空兵指挥部将此方法用于所研制的武器系统(包括飞机、发动机及武器、电气等分系统)可靠性预计。对美国海军所使用的各种用途的32架固定翼及11架旋转翼飞机进行了统计、相关分析及数据回归，最后得出了利用飞机、发动机等设计及性能参数和统计系数预计系统可靠性的回归公式，其中对涡扇发动机，其回归公式为：
TMFHBF＝-27.07110+0.8033799X14+8.29340X38+29.39066X48+0.20384X59
其中：TMFHBF：平均故障间隔飞行小时，其他有关参数含义见表1。
假设按要求设计一种战斗机用涡扇发动机，预计此发动机的TMFHBF。
表1示例所需参数
Figure BDA0003355640190000052
Figure BDA0003355640190000061
将表2示例数据代入预计公式，即可算出：TMFHBF＝88.4828。即新设计的涡扇发动机的平均故障间隔飞行小时预计为88.48h。
国外的可靠性预计回归公式是基于国外飞机/发动机的设计特点(材料、工艺、加工、装配)得到的，而且是上个世纪80～90年代得到的结果，彼时在役装备只有二代机与三代机。由于我国体制与国外不同，飞机/发动机的设计特点、代际也不同，因此是否适用于我国设计的发动机需要验证。下面以某飞机配装的某发动机为例进行验证。
将表2验证数据代入公式，即可算出：TMFHBF＝57.2。即通过公式验证的该发动机的平均故障间隔飞行小时预计为57.2h。考虑到运行比，假设为0.75，则通过公式得到的平均故障间隔时间仅为76.3h，该发动机的设计目标值是成熟期目标值MTBF为150h，回归公式得到的结果与150h目标值相去甚远。
因此，本申请中首先利用现有的国外统计数据进行回归公式的修正，使之能够接近现有的发动机指标水平。
根据国外给出的回归公式，需要收集的飞机参数主要有机翼面积、最小作战任务时间、单位燃油消耗率、推重比。本申请收集了国际上比较主流的三代机与部分四代机(以美国为主)配装的发动机参数。
根据国外现有公式预计的国外发动机的MTBF也是偏低的。因此，该公式需要修正，修正的主要思想是将国外预计公式乘以一系列系数，使之能够符合预期。
Figure BDA0003355640190000062
本实施例中，将运行比定为0.75，修正系数定为2.5，则公式变为：
MTBF修正＝3.3333TMFHBF＝-90.23+2.678X14+27.645X38+97.968X48+0.679X59
验证修正后的预计公式，某发动机MTBF预计为125h，其国产型号的型号规范规定的MTBF为120h，二者接近；某俄制发动机的MTBF预计为201h，根据《空军航空装备可靠性持续评价报告》给出的2016～2017年评价结果，误差在2％左右，几近相同。以某发动机进行验证，得到其MTBF预计值为191，而该发动机改进批的MTBF指标值为180h，与190很接近。综合以上3个能收集到MTBF指标值的发动机验证结果，可说明修正后的预计公式是有一定使用价值的。
本申请的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，在对现有的回归公式修正后不能得到满足要求的发动机MTBF的情况下，本申请给出了一种基于性能参数的多元线性回归方程的获取方式。
在本申请的至少一个实施例中，步骤二中，获取性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步包括：
获取性能参数数据，性能参数数据包括推力、涡轮前温度、耗油率、总增压比、总空气流量、涵道比以及重量；
根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度为95％，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；
判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步。
本实施例中，步骤三中，获取满足要求的性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表包括：
获取满足要求的性能参数数据，满足要求的性能参数数据包括耗油率、总增压比、总空气流量以及涵道比；
根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度为95％，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表。
本实施例中，步骤四中，根据步骤三中得到的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，拟合得到整机MTBF的多元线性回归方程为：
Y＝-663.7+1184X3+6.2974X4-3.1598X5+217.8489X6
其中，X3为耗油率，X4为总增压比，X5为总空气流量，X6为涵道比。
具体的，国外公式修正法需要提前知道所配装的飞机参数(如机翼面积)，但是一般对一个预先研究的发动机而言，虽然无法预知其所配装飞机的参数，但是在论证阶段，无论配装飞机的参数如何，其发动机性能参数大体上是可以确定的。一款发动机在设计之初一般就对性能有基本要求，然后开展设计。因此，性能参数决定了一款新发动机的主要特征，从性能参数入手研究其可靠性指标的规律是一种有效的途径。因此，研究基于性能参数的回归方程更适用。选取海平面标准大气条件且不考虑进气道损失、无飞机引气和功率提取、地面静止的发动机中间状态性能参数，见表2。
表2发动机主要性能参数表
参数 标准单位 参数 标准单位
高度 km 耗油率 kg/N·h
马赫数 - 总增压比 -
低压转子转速 r/min 总空气流量 kg/s
高压转子转速 r/min 涵道比 -
推力 kgf 推重比/重量 -/kg
涡轮前温度 K - -
根据表2中发动机主要性能参数，参考能收集到的国内外发动机数据，首先选择推力、涡轮前温度、耗油率、总增压比、总空气流量、涵道比、重量共7个最终的参数参与模型计算，见表3。由于能收集到的数据有限，只选取了小涵道比(0～1)军用发动机的数据，中涵道比(1～4)、大涵道比(>4)发动机数据极少而且与小涵道比数据存在明显差异，为使得结果差异性不明显，不计入统计，也即申请所得到的结果仅适用于军用小涵道比发动机，中/大涵道比发动机不适用。同时，在模型计算时，以指标值和真实值取高者参与计算。
表3国内、外发动机性能参数与MTBF统计表
Figure BDA0003355640190000081
统计回归法是广泛应用的预测技术，其中常用的就是回归预测，即利用参数回归分析模型预计可靠性参数值。这种推断方法是一种粗略的早期预计技术，因为不需要多少具体的产品信息，所以，在研制早期有一定的应用价值。可靠性参数与多种设计特征有关，这种关系往往难以直接推导出简单的函数式。而通过试验或收集数据进行回归分析，建立回归模型是一种有意义的方法。
回归分析研究的主要内容是确定多个自变量之间的相互关系和相关程度，建立回归模型，检验变量之间的相关程度或回归模型的显著性，应用回归模型进行估计和预测。
建立基于参数的多元线性回归分析模型：
yi＝β0+β1·x1i+β2·x2i+…+βp·xpi+εi,i＝1,2,…,n
其中，εi是随机变量，即为影响可靠性的其它因素。βi为各变量系数。
该模型的基本假设包括：
随机误差项εi具有零均值和同方差，即：
E(εi)＝0，i＝1，2，…，n
D(εi)＝σ2，i＝1，2，…，n
随机误差在不同样本点之间相互独立，不存在序列相关关系，即：
Cov(εi,εj)＝0,i≠j,i,j＝1,2,…,n
随机误差εi相应服从正态分布，即：
εi～N(0,σ2)
自变量x1，x2，…，xp是确定性变量，且它们之间不相关；
因变量yi与自变量x1，x2，…，xp之间存在显著地线性相关关系，即模型是线性的。
由上述假设可知：
yi～N(β0+β1·x1i+β2·x2i+…+βpi·xpi,σ2)
其矩阵形式为：
Figure BDA0003355640190000091
即：
Y＝X·β+ε,ε～N(0,σ2)
本申请的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，采用多元线性回归计算，置信度取95％，同时得到回归统计表(表4)、方差分析表(表5)、回归参数表(表6)。
表4回归统计表
参数 数值 含义
Multiple R 0.950196819 相关系数/判定系数
R Square 0.902873995 测定系数
Adjusted R Square 0.834885792 校正测定系数
标准误差 24.54840558 标准误差
观测值 18 样本量
表5方差分析表
－ df SS MS F Significance F
回归分析 7 56019.37 8002.77 13.28 0.000246409
残差 10 6026.24 602.62 － －
总计 17 62045.61 － － －
表6回归参数表
Figure BDA0003355640190000101
由表4和表5可以看出，判定系数Multiple R＝0.95，表明性能参数与可靠性的相关性占95％，还有5％为其它因素；回归模型的线性关系是显著的(Significance F＝0.00025<＝0.05)。各回归系数的实际意义为不同性能参数对可靠性的影响程度，但是3个回归系数是不完全显著的(有3个参数的P-value>＝0.05)。从整体来看，整个回归方程的初次拟合虽然是符合预期的，但是仍有改进的空间，需要进行二次拟合。
本实施例中，根据分析出的原因，删除不完全显著的3个参数，进行再次拟合，得到修正的回归统计表(表7)、方差分析表(表8)、回归参数表(表9)，如下所示：
表7回归统计表(修正)
参数 数值 含义
Multiple R 0.940573736 相关系数/判定系数
R Square 0.884678953 测定系数
Adjusted R Square 0.849195554 校正测定系数
标准误差 23.46054734 标准误差
观测值 18 样本量
表8方差分析表(修正)
－ df SS MS F Significance F
回归分析 4 54890.44 13722.61 24.93 5.39E-06
残差 13 7155.16 550.40 - -
总计 17 62045.61 - - -
表9回归参数表(修正)
Figure BDA0003355640190000111
由表7和表8可以看出，回归模型的线性关系是显著的(Significance F＝5.39183E-06<＝0.05)；判定系数Multiple R＝0.94，表明性能参数与可靠性的相关性占94％。4个回归系数是完全显著的(所有P-value<＝0.05)。从整体来看，二次拟合后的回归方程是十分符合预期的。
本申请的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，根据拟合结果，得到预估系统整机可靠性与性能参数的多元线性回归方程为：
Y＝-663.7+1184X3+6.2974X4-3.1598X5+217.8489X6
假设要研发一款发动机，中间状态性能参数设计如下，发动机MTBF预计结果如表10所示：
表10应用示例
参数 耗油率 总增压比 总空气流量 涵道比 拟合MTBF
数值 0.862 30.2 129.7 0.253 192.3
从拟合结果来看，该发动机系统可靠性预计为192.3h，根据表9中标准误差为23.46，若取误差上限的话，该发动机系统MTBF约为215.76h。
本申请的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，一方面在国外原有的可靠性预计方法基础上，通过修正得到修正的回归公式，使之能够接近现有的发动机指标水平；另一方面利用收集的国内外发动机参数得到基于性能参数的回归公式，可以实现飞机参数、发动机性能参数的综合利用，实现整机MTBF的快速拟合计算。
本申请的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，根据修正后国外回归公式可以满足要求，但不适合配装飞机不明确的情况。基于性能参数的多元线性回归分析得到的预计方程也是满足要求的，适用于论证阶段性能参数确定的情况。本申请解决了论证阶段的整机MTBF进行初步定量预计的问题，可以提供机关、设计部门开展发动机研发时作为综合考虑的输入之一。当然，本申请是来评价MTBF指标的，提供了一种能定量计算整机MTBF的方法，这种利用统计回归的方法来进行不同参数影响拟合的思想是有一定利用价值的，影响可靠性的因素有许多，这些因素都可以用统计学来加以研究。
本申请的快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，技术方面：实现了基于飞机参数利用修正的国外回归公式与基于性能参数的回归公式的快速预计整机MTBF的途径，可以充分利用飞机的参数，当飞机参数缺失时可以利用发动机性能参数，利用回归公式计算MTBF值，这样得出的结果是根据客观数据得出的，不掺杂主观因素。成本方面：可利用信息较现有方法更广，当飞机参数缺失时可以利用发动机性能参数，减少收集数据时间，减轻可靠性预计人员工作量。效率方面：可以根据现有参数快速预计整机MTBF值，供机关、设计部门参考，效率高。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法，其特征在于，包括：
步骤一、获取飞机参数数据，对现有回归公式进行修正，得到整机MTBF的多元线性回归方程，验证整机MTBF的多元线性回归方程是否满足要求，若否，进行下一步；
步骤二、获取性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步；
步骤三、获取满足要求的性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；
步骤四、根据步骤三中得到的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，拟合得到整机MTBF的多元线性回归方程；
步骤一中，所述获取飞机参数数据，对现有回归公式进行修正，得到整机MTBF的多元线性回归方程，验证整机MTBF的多元线性回归方程是否满足要求，若否，进行下一步包括：
获取飞机参数数据，所述飞机参数数据包括机翼面积、最小作战任务时间、单位燃油消耗率以及推重比；
获取现有回归公式为：
TMFHBF＝-27.07110+0.8033799X14+8.29340X38+29.39066X48+0.20384X59
其中，TMFHBF为平均故障间隔飞行小时，X14为机翼面积，X38为最小作战任务时间，X48为单位燃油消耗率，X59为推重比；
对现有回归公式进行修正：
Figure FDA0003768343840000011
其中，K修正系数＝2.5，K运行比＝0.75；
则整机MTBF的多元线性回归方程为：
MTBF修正＝3.3333TMFHBF＝-90.23+2.678X14+27.645X38+97.968X48+0.679X59
验证整机MTBF是否满足要求，若否，进行下一步；
步骤二中，所述获取性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步包括：
获取性能参数数据，所述性能参数数据包括推力、涡轮前温度、耗油率、总增压比、总空气流量、涵道比以及重量；
根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度为95％，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；
判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步；
步骤三中，所述获取满足要求的性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表包括：
获取满足要求的性能参数数据，满足要求的性能参数数据包括耗油率、总增压比、总空气流量以及涵道比；
根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度为95％，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；
步骤四中，所述根据步骤三中得到的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，拟合得到，得到整机MTBF的多元线性回归方程为：
Y＝-663.7+1184X3+6.2974X4-3.1598X5+217.8489X6
其中，X3为耗油率，X4为总增压比，X5为总空气流量，X6为涵道比。
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