CN115577542A - 一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法 - Google Patents
一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115577542A CN115577542A CN202211271022.2A CN202211271022A CN115577542A CN 115577542 A CN115577542 A CN 115577542A CN 202211271022 A CN202211271022 A CN 202211271022A CN 115577542 A CN115577542 A CN 115577542A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reliability
- design
- model
- analysis
- carrying
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 246
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 230000004927 fusion Effects 0.000 title claims abstract description 35
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 66
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 64
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 28
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 27
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 22
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 17
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 14
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 claims description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 12
- 238000012938 design process Methods 0.000 claims description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 7
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 7
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims description 5
- 230000000712 assembly Effects 0.000 claims description 4
- 238000000429 assembly Methods 0.000 claims description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 3
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 2
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims 1
- 238000012314 multivariate regression analysis Methods 0.000 claims 1
- 238000011160 research Methods 0.000 abstract description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000000528 statistical test Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本申请属于航空发动机结构可靠性设计研究领域，为一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，通过分层级的模型和数据库驱动实现航空发动机复杂结构论证、方案设计、构型设计、详细结构设计与可靠性设计的全面融合；通过模型和数据协同驱动建立了航空发动机复杂结构和可靠性一体化设计的整体解决方案，实现可靠性指标定量论证、设计、评估和验证以及各部分的协同；通过典型发动机的潜在失效模式库实现自动化的多层级FMECA分析、实现可靠性设计准则有效更新完善以及设计准则的快速有效的符合性分析，一方面提高分析的效率，有效性和完整性，另一方面实现定性分析与设计方案紧密结合，从而保证分析结果的有效性，实现分析结果闭环。
Description
技术领域
本申请属于航空发动机结构可靠性设计研究领域，特别涉及一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法。
背景技术
现阶段的航空发动机可靠性设计体系直接借用GJB450A，主要工作项目包括可靠性管理(制定可靠性工作计划、可靠性评审、运行FRACAS、可靠性增长管理)、可靠性设计和分析(可靠性建模、分配、可靠性预计、FMECA分析、故障树分析、潜在分析、电路容差分析、制定可靠性设计准则、元器件、原材料的选择与控制、有限元分析、耐久性分析)可靠性试验与评价等三大方面。该可靠性解决方法适用于结构组成及失效简单的产品，一般不超过三层，失效机理单一、影响因素少，并且产品可靠性试验成本相对较低可以获得较多基础数据。
但航空发动机结构更复杂、结构层级多、零组件多、失效机理多样、试验验证难、数据获取难，现有设计体系造成航空发动机结构设计过程中普遍存在着可靠性设计与结构设计“两张皮”的现象。发动机的高可靠性指标不能完全落实到结构设计中去，从而造成发动机在使用中出现结构故障多发、寿命短的特点。
航空发动机结构可靠性涉及全结构、全专业、全寿命周期、多种失效机理的多种影响因素，必须将发动机作为一个系统考虑才能真正发挥概率设计的效能，这就需要全面有效的航空发动机可靠性整体解决方案，必须认识全部确定性的设计规律，并用概率表征，需要极丰富的工程研制经验、工程数据积累和全面的航空发动机设计理论和可靠性设计理论，单纯依靠人和学术研究基本不可实现，目前尚未见到适合航空发动机复杂产品的可靠性整体解决方案，而国外对航空发动机可靠性设计封锁及其严格，暂未见到有关整体解决方案的报道。学术领域主要具体结构，或者某一类可靠性方法、算法的深入研究，并且因为数据缺失、计算效率低等问题，难以在工程推广应用，不能发挥效益。
而型号研制中，全新研制的发动机提出越来越高的可靠性指标，采用传统的相似型号的类比方法已经不能满足型号的研制需求，现有方案应用于航空发动机复杂结构存在以下几方面的问题：
1)起源于结构组成简单、失效机理简单(一般结构层级不超过两级、失效机理固定的一两个，相互之间关联少)的电子产品的可靠性设计体系直接应用电子产品造成可靠性指标无法落实，可靠性与结构设计两张皮；
2)FMECA分析结果的全面性和有效性难以保证，航空发动机成千上万的构件分析工作量巨大，对设计员的经验依赖大，造成分析走形式，过程不受控，分析结果不落地；可靠性设计准则通用，不能与型号设计方案融合，准则的更新完善困难；
3)可定量设计仅有基于相似型号的可靠性指标分配到部件，不可设计、不可验证、无法落实到设计，继续向下分解成千上万的零件、错综复杂的约定层级无法分解。
因此亟需一套航空发动机可靠性正向设计整体解决方案。
发明内容
本申请的目的是提供了一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，以解决现有的航空发动机整体设计指标难以满足现在的航空发动机型号研制需求的问题。
本申请的技术方案是：一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，包括：确定不同阶段航空发动机结构和可靠性设计需求，进行结构和可靠性的融合设计，形成航空发动机复杂结构和可靠性的一体化设计流程；所述一体化设计流程在结构维和时间维根据可靠性指标在航空发动机不同结构层级之间的传递关系将流程的研制阶段划分为整机方案设计阶段、部件方案设计阶段、详细设计阶段和试验验证阶段；在融合设计技术活动的融合路径上将融合设计分为定性设计和定量设计，分别制定对应的技术活动；各层级的技术活动分别通过制定好的发动机分层级可靠性模型和分层级数据库驱动实现不同层级可靠性分析、设计技术活动的落地；在整机方案设计阶段建立发动机整机可靠性指标与主要可靠性影响参数的数据库，根据回归分析拟合建立可靠性指标与主要可靠性影响因素之间的回归方程，形成回归模型，通过回归模型进行发动机整机可靠性指标预计，判断全新研制发动机是否具备达到规定指标要求的潜力，如不满足则申请调整指标，若满足，则执行下一步；
在部件方案设计阶段建立部件的分层级的基本可靠性模型，所述基本可靠性模型包括结构模型和机理模型；并建立不同层级模型元素之间的映射关系，形成发动机通用的失效构型，以失效构型为基本框架建立支撑结构可靠性一体化设计的分层级多数据库系统；以基本可靠性模型为基础进行部件定量设计和自动化定性分析以失效构型作为基本可靠性模型和多数据库系统的桥梁，进行可靠性设计用数据的继承和调用；进行结构设计，建立潜在失效模式库，根据潜在失效模式库、结构设计方案和桥梁-失效构型进行组件的自动化可靠性定性分析，判断是否满足部件方案设计阶段的定性分析需求，若满足，则根据现有发动机结构设计方案、基本可靠性模型和潜在失效模式库数据的映射建模进行整机、部件、组件、零件的可靠性指标预计，判断是否达到规定的整机可靠性指标要求，如不满足要求进行结构设计中相应构型的可靠性优化，完善部件结构设计方案，同时更新各层级的指标预计值，如满足则执行下一步：根据基本可靠性模型和潜在失效模式库数据的映射完成整机和部件可靠性指标分配建模，进行部件、组件、零件、失效部位、失效机理各层级的设计指标确定；判断部件、组件、零件各层级指标分配值是否小于的指标预计值，如不满足则优化下一层级的结构设计方案，如果满足则进行下一步：进行详细设计阶段构件的自动化FMECA分析，判断是否满足详细设计阶段的定性分析需求，若满足，确定设计准则与具体结构的自动化映射，进行设计准则符合性分析，如不满足调整设计方案，如满足，则进行下一步：进行结构优化设计，建立详细设计阶段的失效机理库、可靠性影响因素数据库和可靠性模型库，进行设计准则与具体结构的自动化映射，根据自动化映射关系建立可靠性数学模型，根据可靠性数学模型进行可靠性定量评估，判断是否满足该阶段的各定量指标要求，若不满足，则根据自动化映射关系修改相应构件的结构设计，并重新进行可靠性评估，直至满足可靠性指标要求；若满足，则执行下一步；根据不同层级的试验规划，提取对应层级的可靠性定量指标分析结果，设置置信度，进行可靠性试验方案与设计、仿真融合策略，判断是否满足置信度要求，若满足，则执行下一步；根据多层级的可靠性指标定量评估结果、多层级可靠性试验验证结果、多层级的自动化FMECA分析和设计准则符合性分析结果进行生产和维护阶段的风险分析和管控。
优选地，所述一体化设计流程的具体设计方法包括：
进行可靠性定量指标设计：根据整机方案设计阶段的主要参数开展整机可靠性指标预计和整机可靠性指标分配；
在部件方案设计阶段根据部件的初步设计方案开展部件初步可靠性指标预计和整机指标分配优化，而后进行部件可靠性指标分配与构型可靠性优化设计，对初步可靠性指标预计结果进行迭代完善；
在详细设计阶段，依次开展单一构件、单一机理的可靠性指标评估，并将各评估结果进行集成，进行多层级的可靠性指标评估和构型优化设计；
在试验验证阶段，根据可靠性指标分配和评估结果设计对应结构层级、对应机理、对应置信度和可靠度的验证试验方案；
进行定性设计，在部件方案设计阶段进行组件、部件的自动化FMECA分析，在详细设计阶段进行设计准则的自动化符合性分析，和零件的自动化FMECA分析。
优选地，所述回归模型建立方法包括：收集不同型号的发动机的主要可靠性影响参数以及对应的MTBF指标，采用多元回归分析方法，进行以MTBF为因变量，主要影响参数为自变量的回归模型进行初步拟合，根据拟合结果显著性分析确定不相关的参数，删除不相关的参数进行二次拟合，形成回归模型，所述回归模型的不相关系数P-value<0.05时，回归模型设计完成。
优选地，所述参数数据库根据目前对应航空发动机的可靠性指标及可靠性影响参数，收集整理完成。
优选地，所述分层级多数据库系统包括复杂结构数据库、故障数据库，所述复杂结构数据库根据同一类发动机的不同层级的典型部件、典型组件、典型零件、危险部位清单、失效机理清单的映射，建立形成；所述故障数据库通过提取复杂结构数据库的基本要素形成基本要素，建立完成；所述潜在失效模式库通过在复杂结构数据库上补充不同零组件的失效模式、失效机理、以及失效原因、规避措施、后果影响、风险分析后形成；根据故障数据库和基本可靠性模型与结构设计方案的映射进行部件方案设计阶段的可靠性指标预计。
优选地，还包括进行部件方案设计阶段的自动化部件FMECA分析，所述部件方案设计阶段的自动化部件FMECA分析方法包括：获取结构优化设计的设计方案，形成BOM清单，将BOM清单与潜在失效模式数据库中的典型组件进行标记，将各典型组件的FMECA信息自动与结构设计方案链接，进行部件的FMECA自动化定性分析。
优选地，所述详细设计阶段的可靠性定量评估方法包括：根据失效机理库先建立单一失效机理或构件的可靠性模型，主要可靠性影响因素概率模型，进行单一失效机理或构件的可靠性评估，判断是否满足该阶段的定量指标要求，若不满足，则对相应的具体结构进行单一结构机理的可靠性优化设计，直至满足定量指标要求；根据可靠性模型和单一失效的可靠性评估结果，利用串联模型形成不同结构层级的可靠性定量评估模型，进行结构系统优化设计，而后进行分层级的可靠性定量评估。
优选地，所述可靠性数学模型包括影响因素概率模型、失效机理可靠性模型和系统可靠性模型；所述系统可靠性模型采用可靠性代理模型构建方法积累不同层级的可靠性指标与主要影响因素的回归方程或代理模型，作为系统可靠性建模的数据源进行建模；所述失效机理可靠性模型通过利用失效构型中的失效机理库依次建立不同失效机理评价的参数化数学模型，进行构建形成；所述影响因素概率模型根据失效机理参数化数学模型和失效机理可靠性模型提取典型结构、典型机理的可靠性影响因素数据库，根据影响因素概率表征方法库进行影响因素概率建模，为可靠性评估和优化设计提供数据源，进行建模形成。
优选地，所述详细设计阶段的自动化构件FMECA分析方法包括：获取结构优化设计的设计方案，形成BOM清单，并将BOM清单与失效机理库的典型构件进行标记，将各典型构件的FMECA信息自动与零件链接，进行自动化构件FMECA分析；而后将发动机结构设计BOM清单与部件可靠性设计准则库的典型零组件进行标记实现设计准则与具体结构的自动化映射，以该自动化映射关系为基础进行定性设计准则的符合性分析。
优选地，所述置信度阈值为95％。
本申请的一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，通过分层级的模型和数据库驱动实现航空发动机复杂结构论证、方案设计、构型设计、详细结构设计与可靠性设计的全面融合；通过模型和数据协同驱动建立了航空发动机复杂结构和可靠性一体化设计的整体解决方案，实现可靠性指标定量论证、设计、评估和验证以及各部分的协同；建立以发动机复杂结构失效构型为桥梁的基本可靠性建模和潜在失效模式库的协同机制，保证数据库建立的全面性、有效性和应用便捷性；通过典型发动机的潜在失效模式库实现自动化的多层级FMECA分析、实现可靠性设计准则有效更新完善以及设计准则的快速有效的符合性分析，一方面提高分析的效率，有效性和完整性，另一方面实现定性分析与设计方案紧密结合，从而保证分析结果的有效性，实现分析结果闭环。
附图说明
为了更清楚地说明本申请提供的技术方案，下面将对附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述的附图仅仅是本申请的一些实施例。
图1为本申请整体流程示意图；
图2为本申请一体化设计流程示意图；
图3为本申请航空发动机复杂结构与可靠性一体化设计流程示意图。
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。
一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，包括如下步骤：
如图1所示，步骤S100，确定不同阶段航空发动机结构和可靠性设计需求，进行结构和可靠性的融合设计，形成航空发动机复杂结构和可靠性的一体化设计流程；所述一体化设计流程在结构维和时间维根据可靠性指标在航空发动机不同结构层级之间的传递关系将流程的研制阶段划分为整机方案设计阶段、部件方案设计阶段、详细设计阶段和试验验证阶段；在融合设计技术活动的融合路径上将融合设计分为定性设计和定量设计，分别制定对应的技术活动；各层级的技术活动分别通过制定好的发动机分层级可靠性模型和分层级数据库驱动实现不同层级可靠性分析、设计技术活动的落地；
优选地，结合图2，一体化设计流程的具体设计方法包括：
进行可靠性定量指标设计：
1)根据整机方案设计阶段的主要参数开展整机可靠性指标预计和整机可靠性指标分配；
2)在部件方案设计阶段根据部件的初步设计方案开展部件初步可靠性指标预计和整机指标分配优化，而后进行部件可靠性指标分配与构型设计，对初步可靠性指标预计结果进行迭代完善；
3)在详细设计阶段，依次开展单一构件、单一机理的可靠性指标评估，并将各评估结果进行集成，进行多层级的可靠性指标评估和构型优化设计；
4)在试验验证阶段，根据可靠性指标分配和评估结果设计对应结构层级、对应机理、对应置信度和可靠度的验证试验方案；
进行定性设计：在部件方案设计阶段进行组件、部件的自动化FMECA分析，在详细设计阶段进行设计准则的自动化符合性分析，和构件的自动化FMECA分析。
如图3所示，步骤S200，建立整机方案设计阶段的回归模型和发动机主要参数数据库，进行发动机整机论证的主要指标和总体设计参数进行指标预计，判断是否满足该阶段的定量指标要求，若满足，则执行下一步；
优选地，回归模型建立方法包括：收集不同型号的发动机的主要可靠性影响参数以及对应的MTBF指标，采用多元回归分析方法，进行以MTBF为因变量，主要影响参数为自变量的回归模型进行初步拟合，根据拟合结果显著性分析确定不相关的参数，删除不相关的参数进行二次拟合，形成回归模型，回归模型的不相关系数P-value<0.05时，回归模型设计完成。
在整机方案设计阶段不进行定性分析。
优选地，参数数据库根据目前对应航空发动机的可靠性指标及可靠性影响参数，收集整理完成。
步骤S300，将整机可靠性指标分配至各部件，进行结构优化设计，建立部件方案设计阶段的故障数据库、复杂结构数据库和潜在失效模式数据库，通过部件结构设计方案和复杂结构构型库映射形成基本可靠性模型，包括结构基本可靠性模型和机理基本可靠性模型，设计完成后进行可靠性指标预计，判断是否满足该阶段的各定量指标要求，若不满足，则根据映射关系修改相应部件的构型设计，并重新进行可靠性指标预计，直至满足可靠性指标要求；若满足，则执行下一步；
优选地，还包括进行部件方案设计阶段的自动化部件FMECA分析，部件方案设计阶段的自动化部件FMECA分析方法包括：
获取结构优化设计的设计方案，形成BOM清单，将BOM清单与潜在失效模式数据库中的典型组件进行标记，将各典型组件的FMECA信息自动与结构设计方案链接，进行部件的FMECA自动化定性分析。
优选地，复杂结构数据库根据同一类发动机的结构组成清单、失效机理清单的映射，建立形成；故障数据库通过提取复杂结构数据库的基本要素形成基本要素，建立完成；潜在失效模式库通过在复杂结构数据库上补充不同零组件的失效模式、失效机理、以及失效原因、规避措施、后果影响、风险分析等后形成；
根据故障数据库和基本可靠性模型进行部件方案设计阶段的可靠性指标预计。
步骤S400，将部件可靠性指标分配至各构件，在详细设计阶段进行结构优化设计，建立部件阶段的失效机理库、可靠性影响因素数据库和可靠性模型库，确定设计准则与具体结构的自动化映射，根据自动化映射关系建立可靠性数学模型，进行可靠性定量评估，判断是否满足该阶段的各定量指标要求，若不满足，则根据映射关系修改相应构件的结构设计，并重新进行可靠性评估，直至满足可靠性指标要求；若满足，则执行下一步；
优选地，详细设计阶段的可靠性评估方法包括：根据失效机理库先建立单一失效机理的可靠性模型，进行单一失效机理的可靠性评估，判断是否满足该阶段的定量指标要求，若不满足，则对相应的具体结构进行单一结构机理的可靠性优化设计，直至满足定量指标要求；根据可靠性模型和单一失效的可靠性评估结果，利用串联模型形成不同而机构层级的可靠性定量评估模型，进行结构系统优化设计，而后进行分层级的可靠性定量评估。
失效机理库、可靠性影响因素数据库和可靠性模型库采用现有方法进行设计并实时更新。
优选地，可靠性数学模型包括影响因素概率模型、失效机理可靠性模型和系统可靠性模型；系统可靠性模型采用采用回归分析等可靠性代理模型构建方法积累不同层级的可靠性指标与主要影响因素的回归方程或代理模型，作为系统可靠性建模的数据源进行建模；影响因素概率模型通过利用失效构型中的失效机理库依次建立不同失效机理评价的参数化数学模型，进行构建形成；失效机理可靠性模型根据失效机理参数化数学模型和失效机理可靠性模型提取典型结构、典型机理的可靠性影响因素数据库为可靠性优化设计提供数据源，进行建模形成。
步骤S500，根据不同层级的试验规划，提取对应层级的可靠性定量指标分析结果，设置置信度，置信度阈值为95％，进行可靠性试验方案与设计、仿真融合策略，判断是否满足置信度要求，若满足，则执行下一步；
优选地，利用定时结尾等小样本统计试验方案设计可靠性验证试验方案和评估方案，以实现设计、仿真评估和实物验证的融合。
步骤S600，根据多层级的可靠性指标定量评估结果、多层级可靠性试验验证结果和多层级的自动化FMECA分析和设计准则符合性分析结果进行生产和维护阶段的风险分析和管控，形成航空发动机结构与可靠性融合的风险分析策略。
本申请通过分层级的模型和数据库驱动实现航空发动机复杂结构论证、方案设计、构型设计、详细结构设计与可靠性设计的全面融合；通过模型和数据协同驱动建立了航空发动机复杂结构和可靠性一体化设计的整体解决方案，实现可靠性指标定量论证、设计、评估和验证以及各部分的协同；建立以发动机复杂结构失效构型为桥梁的基本可靠性建模和潜在失效模式库的协同机制，保证数据库建立的全面性、有效性和应用便捷性；通过典型发动机的潜在失效模式库实现自动化的多层级FMECA分析、实现可靠性设计准则有效更新完善以及设计准则的快速有效的符合性分析，一方面提高分析的效率，有效性和完整性，另一方面实现定性分析与设计方案紧密结合，从而保证分析结果的有效性，实现分析结果闭环。建立失效构型为基本架构的复杂结构可靠性基本模型建模方法、实现可靠性定量设计和评价，并通过模型和数据库桥梁保证稳定全面的数据源与可靠性模型的有效衔接。
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 (10)
1.一种航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于，包括：
确定不同阶段航空发动机结构和可靠性设计需求，进行结构和可靠性的融合设计，形成航空发动机复杂结构和可靠性的一体化设计流程；所述一体化设计流程在结构维和时间维根据可靠性指标在航空发动机不同结构层级之间的传递关系将流程的研制阶段划分为整机方案设计阶段、部件方案设计阶段、详细设计阶段和试验验证阶段；在融合设计技术活动的融合路径上将融合设计分为定性设计和定量设计，分别制定对应的技术活动；各层级的技术活动分别通过制定好的发动机分层级可靠性模型和分层级数据库驱动实现不同层级可靠性分析、设计技术活动的落地；
在整机方案设计阶段建立发动机整机可靠性指标与主要可靠性影响参数的数据库，根据回归分析拟合建立可靠性指标与主要可靠性影响因素之间的回归方程，形成回归模型，通过回归模型进行发动机整机可靠性指标预计，判断全新研制发动机是否具备达到规定指标要求的潜力，如不满足则申请调整指标，若满足，则执行下一步；
在部件方案设计阶段建立部件的分层级的基本可靠性模型，所述基本可靠性模型包括结构模型和机理模型；并建立不同层级模型元素之间的映射关系，形成发动机通用的失效构型，以失效构型为基本框架建立支撑结构可靠性一体化设计的分层级多数据库系统；以基本可靠性模型为基础进行部件定量设计和自动化定性分析以失效构型作为基本可靠性模型和多数据库系统的桥梁，进行可靠性设计用数据的继承和调用；
进行结构设计，建立潜在失效模式库，根据潜在失效模式库、结构设计方案和桥梁-失效构型进行组件的自动化可靠性定性分析，判断是否满足部件方案设计阶段的定性分析需求，若满足，则根据现有发动机结构设计方案、基本可靠性模型和潜在失效模式库数据的映射建模进行整机、部件、组件、零件的可靠性指标预计，判断是否达到规定的整机可靠性指标要求，如不满足要求进行结构设计中相应构型的可靠性优化，完善部件结构设计方案，同时更新各层级的指标预计值，如满足则执行下一步：
根据基本可靠性模型和潜在失效模式库数据的映射完成整机和部件可靠性指标分配建模，进行部件、组件、零件、失效部位、失效机理各层级的设计指标确定；判断部件、组件、零件各层级指标分配值是否小于的指标预计值，如不满足则优化下一层级的结构设计方案，如果满足则进行下一步：
进行详细设计阶段构件的自动化FMECA分析，判断是否满足详细设计阶段的定性分析需求，若满足，确定设计准则与具体结构的自动化映射，进行设计准则符合性分析，如不满足调整设计方案，如满足，则进行下一步：
进行结构优化设计，建立详细设计阶段的失效机理库、可靠性影响因素数据库和可靠性模型库，进行设计准则与具体结构的自动化映射，根据自动化映射关系建立可靠性数学模型，根据可靠性数学模型进行可靠性定量评估，判断是否满足该阶段的各定量指标要求，若不满足，则根据自动化映射关系修改相应构件的结构设计，并重新进行可靠性评估，直至满足可靠性指标要求；若满足，则执行下一步；
根据不同层级的试验规划，提取对应层级的可靠性定量指标分析结果，设置置信度，进行可靠性试验方案与设计、仿真融合策略，判断是否满足置信度要求，若满足，则执行下一步；
根据多层级的可靠性指标定量评估结果、多层级可靠性试验验证结果、多层级的自动化FMECA分析和设计准则符合性分析结果进行生产和维护阶段的风险分析和管控。
2.如权利要求1所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于，所述一体化设计流程的具体设计方法包括：
进行可靠性定量指标设计：根据整机方案设计阶段的主要参数开展整机可靠性指标预计和整机可靠性指标分配；
在部件方案设计阶段根据部件的初步设计方案开展部件初步可靠性指标预计和整机指标分配优化，而后进行部件可靠性指标分配与构型可靠性优化设计，对初步可靠性指标预计结果进行迭代完善；
在详细设计阶段，依次开展单一构件、单一机理的可靠性指标评估，并将各评估结果进行集成，进行多层级的可靠性指标评估和构型优化设计；
在试验验证阶段，根据可靠性指标分配和评估结果设计对应结构层级、对应机理、对应置信度和可靠度的验证试验方案；
进行定性设计，在部件方案设计阶段进行组件、部件的自动化FMECA分析，在详细设计阶段进行设计准则的自动化符合性分析，和零件的自动化FMECA分析。
3.如权利要求1所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于，所述回归模型建立方法包括：收集不同型号的发动机的主要可靠性影响参数以及对应的MTBF指标，采用多元回归分析方法，进行以MTBF为因变量，主要影响参数为自变量的回归模型进行初步拟合，根据拟合结果显著性分析确定不相关的参数，删除不相关的参数进行二次拟合，形成回归模型，所述回归模型的不相关系数P-value<0.05时，回归模型设计完成。
4.如权利要求1所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于：所述参数数据库根据目前对应航空发动机的可靠性指标及可靠性影响参数，收集整理完成。
5.如权利要求1所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于：所述分层级多数据库系统包括复杂结构数据库、故障数据库，所述复杂结构数据库根据同一类发动机的不同层级的典型部件、典型组件、典型零件、危险部位清单、失效机理清单的映射，建立形成；所述故障数据库通过提取复杂结构数据库的基本要素形成基本要素，建立完成；所述潜在失效模式库通过在复杂结构数据库上补充不同零组件的失效模式、失效机理、以及失效原因、规避措施、后果影响、风险分析后形成；
根据故障数据库和基本可靠性模型与结构设计方案的映射进行部件方案设计阶段的可靠性指标预计。
6.如权利要求5所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于，还包括进行部件方案设计阶段的自动化部件FMECA分析，所述部件方案设计阶段的自动化部件FMECA分析方法包括：
获取结构优化设计的设计方案，形成BOM清单，将BOM清单与潜在失效模式数据库中的典型组件进行标记，将各典型组件的FMECA信息自动与结构设计方案链接，进行部件的FMECA自动化定性分析。
7.如权利要求1所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于，所述详细设计阶段的可靠性定量评估方法包括：根据失效机理库先建立单一失效机理或构件的可靠性模型，主要可靠性影响因素概率模型，进行单一失效机理或构件的可靠性评估，判断是否满足该阶段的定量指标要求，若不满足，则对相应的具体结构进行单一结构机理的可靠性优化设计，直至满足定量指标要求；根据可靠性模型和单一失效的可靠性评估结果，利用串联模型形成不同结构层级的可靠性定量评估模型，进行结构系统优化设计，而后进行分层级的可靠性定量评估。
8.如权利要求1所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于：所述可靠性数学模型包括影响因素概率模型、失效机理可靠性模型和系统可靠性模型；所述系统可靠性模型采用可靠性代理模型构建方法积累不同层级的可靠性指标与主要影响因素的回归方程或代理模型，作为系统可靠性建模的数据源进行建模；所述失效机理可靠性模型通过利用失效构型中的失效机理库依次建立不同失效机理评价的参数化数学模型，进行构建形成；所述影响因素概率模型根据失效机理参数化数学模型和失效机理可靠性模型提取典型结构、典型机理的可靠性影响因素数据库，根据影响因素概率表征方法库进行影响因素概率建模，为可靠性评估和优化设计提供数据源，进行建模形成。
9.如权利要求1所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于：所述详细设计阶段的自动化构件FMECA分析方法包括：
获取结构优化设计的设计方案，形成BOM清单，并将BOM清单与失效机理库的典型构件进行标记，将各典型构件的FMECA信息自动与零件链接，进行自动化构件FMECA分析；而后将发动机结构设计BOM清单与部件可靠性设计准则库的典型零组件进行标记实现设计准则与具体结构的自动化映射，以该自动化映射关系为基础进行定性设计准则的符合性分析。
10.如权利要求1所述的航空发动机复杂结构和可靠性分层融合设计方法，其特征在于：所述置信度阈值为95％。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211271022.2A CN115577542B (zh) | 2022-10-17 | 2022-10-17 | 一种模型数据驱动的航空复杂结构和可靠性融合设计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211271022.2A CN115577542B (zh) | 2022-10-17 | 2022-10-17 | 一种模型数据驱动的航空复杂结构和可靠性融合设计方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115577542A true CN115577542A (zh) | 2023-01-06 |
| CN115577542B CN115577542B (zh) | 2023-11-10 |
Family
ID=84585078
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211271022.2A Active CN115577542B (zh) | 2022-10-17 | 2022-10-17 | 一种模型数据驱动的航空复杂结构和可靠性融合设计方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115577542B (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030036891A1 (en) * | 2001-08-17 | 2003-02-20 | Aragones James Kenneth | System, method and computer product for baseline modeling a product or process |
| FR3012636A1 (fr) * | 2013-10-24 | 2015-05-01 | Snecma | Procede de non-regression d'un outil de conception d'un systeme de surveillance de moteur d'aeronef |
| CN105677991A (zh) * | 2016-01-11 | 2016-06-15 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 航空电子设备可靠性设计优化方法 |
| FR3035232A1 (fr) * | 2015-04-20 | 2016-10-21 | Snecma | Systeme de surveillance de l'etat de sante d'un moteur et procede de configuration associe |
| CN106529090A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-03-22 | 中国航天标准化研究所 | 一种航天电子类产品可靠性评估方法 |
| US20170352205A1 (en) * | 2014-11-05 | 2017-12-07 | Safran Aircraft Engines | Validation tool for an aircraft engine monitoring system |
| CN110543489A (zh) * | 2019-09-02 | 2019-12-06 | 内蒙动力机械研究所 | 一种固体火箭发动机可靠性数据分析挖掘及应用软件工具 |
| CN113111521A (zh) * | 2021-04-20 | 2021-07-13 | 中国航空综合技术研究所 | 基于故障行为的航空机电产品可靠性建模与分析方法 |
| CN114528666A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-05-24 | 北京航空航天大学 | 一种基于多层级分布式协同代理模型的复杂结构系统可靠性方法 |
| CN114781083A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-07-22 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种发动机稳态数据层次分析与稳态数据特征值提取方法 |
-
2022
- 2022-10-17 CN CN202211271022.2A patent/CN115577542B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030036891A1 (en) * | 2001-08-17 | 2003-02-20 | Aragones James Kenneth | System, method and computer product for baseline modeling a product or process |
| FR3012636A1 (fr) * | 2013-10-24 | 2015-05-01 | Snecma | Procede de non-regression d'un outil de conception d'un systeme de surveillance de moteur d'aeronef |
| US20170352205A1 (en) * | 2014-11-05 | 2017-12-07 | Safran Aircraft Engines | Validation tool for an aircraft engine monitoring system |
| FR3035232A1 (fr) * | 2015-04-20 | 2016-10-21 | Snecma | Systeme de surveillance de l'etat de sante d'un moteur et procede de configuration associe |
| CN105677991A (zh) * | 2016-01-11 | 2016-06-15 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 航空电子设备可靠性设计优化方法 |
| CN106529090A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-03-22 | 中国航天标准化研究所 | 一种航天电子类产品可靠性评估方法 |
| CN110543489A (zh) * | 2019-09-02 | 2019-12-06 | 内蒙动力机械研究所 | 一种固体火箭发动机可靠性数据分析挖掘及应用软件工具 |
| CN113111521A (zh) * | 2021-04-20 | 2021-07-13 | 中国航空综合技术研究所 | 基于故障行为的航空机电产品可靠性建模与分析方法 |
| CN114528666A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-05-24 | 北京航空航天大学 | 一种基于多层级分布式协同代理模型的复杂结构系统可靠性方法 |
| CN114781083A (zh) * | 2022-04-18 | 2022-07-22 | 中国航发沈阳发动机研究所 | 一种发动机稳态数据层次分析与稳态数据特征值提取方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 崔科璐: "非完美维修下发动机多属性决策评估及应用研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (基础科学辑)》 * |
| 衣春轮: "高超声速飞行器融合控制性能的综合优化设计方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (基础科学辑)》 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115577542B (zh) | 2023-11-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Barták et al. | New trends in constraint satisfaction, planning, and scheduling: a survey | |
| Jiang et al. | Knowledge driven approach for smart bridge maintenance using big data mining | |
| Latif et al. | A simulation algorithm of a digital twin for manual assembly process | |
| Chen et al. | Meta-action reliability-based mechanical product optimization design under uncertainty environment | |
| CN109034403A (zh) | 一种城市轨道交通设备维管系统 | |
| CN108549734A (zh) | 基于系统功能结构的tfm三维信息流建模方法 | |
| CN115577542B (zh) | 一种模型数据驱动的航空复杂结构和可靠性融合设计方法 | |
| Filip | Designing and building modern information systems; A series of decisions to be made | |
| CN111810144A (zh) | 一种页岩气井工程智能调度方法及系统 | |
| CN107748935B (zh) | 一种设计变更传播风险预测的方法及装置 | |
| Li et al. | Mechanical design paradigm based on ACP method in parallel manufacturing | |
| CN115907675A (zh) | 基于云计算和大数据的工程造价评估分析智能管理系统 | |
| Xiaoqiong et al. | Trapezoidal fuzzy AHP for the comprehensive evaluation of highway network programming schemes in Yangtze River Delta | |
| CN115587903A (zh) | 一种流水线数字化管控资源推送方法及装置 | |
| Fukushige et al. | A design support system for scenario-based lifecycle design | |
| CN109657958B (zh) | 数字化信息系统的建模方法及数字化信息系统 | |
| CN115630043B (zh) | 一种模型驱动的航空发动机多可靠性数据库系统设计方法 | |
| Yeung et al. | The role of simulation in digital twin construction | |
| Greitemann et al. | Quantitative model of the technology lifecycle for forecasting the maturity of manufacturing technologies | |
| CN111562904B (zh) | 一种基于SysML系统模型的可靠性框图RBD辅助建模方法 | |
| Zhou | Numerical Analysis of Digital Twin System Modeling Methods Aided by Graph‐Theoretic Combinatorial Optimization | |
| Alsina et al. | An agent-based approach to simulate production, degradation, repair, replacement and preventive maintenance of manufacturing systems | |
| CN110555218A (zh) | 生产模型更新系统、装置、方法和计算机可读介质 | |
| Sissoko et al. | A Proposal for a Decision Support Framework to Solve Design Problems in the Automotive Industry | |
| CN113505573B (zh) | 航电通信模块失效分析报表自动引导填报工具 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20230703 Address after: 1901 MoMA building, 199 Chaoyang North Road, Chaoyang District, Beijing 100020 Applicant after: BEIJING QINGRUAN CHUANGXIANG INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. Applicant after: AECC SHENYANG ENGINE Research Institute Address before: Shenhe District of Shenyang City, 110015 Wan Lin Road No. 1 in Liaoning Province Applicant before: AECC SHENYANG ENGINE Research Institute |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20231019 Address after: Shenhe District of Shenyang City, 110015 Wan Lin Road No. 1 in Liaoning Province Applicant after: AECC SHENYANG ENGINE Research Institute Address before: 1901 MoMA building, 199 Chaoyang North Road, Chaoyang District, Beijing 100020 Applicant before: BEIJING QINGRUAN CHUANGXIANG INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. Applicant before: AECC SHENYANG ENGINE Research Institute |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |