CN116542095A - 涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及寿命评估方法 - Google Patents

涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及寿命评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116542095A
CN116542095A CN202310466821.3A CN202310466821A CN116542095A CN 116542095 A CN116542095 A CN 116542095A CN 202310466821 A CN202310466821 A CN 202310466821A CN 116542095 A CN116542095 A CN 116542095A
Authority
CN
China
Prior art keywords
turbine blade
life
prediction model
life prediction
fatigue
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.)
Pending
Application number
CN202310466821.3A
Other languages
English (en)
Inventor
杨未柱
魏佳佳
李磊
刘建军
李涛
孙景国
岳珠峰
陈昕杰
杨行
刘露
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Northwestern Polytechnical University
703th Research Institute of CSIC
Original Assignee
Northwestern Polytechnical University
703th Research Institute of CSIC
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Northwestern Polytechnical University, 703th Research Institute of CSIC filed Critical Northwestern Polytechnical University
Priority to CN202310466821.3A priority Critical patent/CN116542095A/zh
Publication of CN116542095A publication Critical patent/CN116542095A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)

Abstract

本公开提供一种涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及涡轮叶片寿命评估方法，涉及航空发动机技术领域。涡轮叶片寿命评估模型的获取方法包括：根据涡轮叶片的材料疲劳参数、拉扭复合试验的失效机理和多轴疲劳理论，建立第一寿命预测模型；获取反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件；对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型。这样可以综合多轴应力状态和局部应力状态对涡轮叶片寿命的影响，建立涡轮叶片寿命的评估模型，从而降低对涡轮叶片寿命评估的成本，提高预测准确率。

Description

涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及寿命评估方法
技术领域
本公开涉及航空发动机技术领域，具体而言，涉及一种涡轮叶片寿命评估模型的获取方法、涡轮叶片寿命评估方法、涡轮叶片寿命评估模型的获取装置、涡轮叶片寿命评估装置、计算机可读存储介质及电子设备。
背景技术
涡轮叶片是航空发动机的核心构件之一，其强度寿命直接影响整个发动机的使用寿命和可靠性。在高温、高压和高转速的恶劣环境下长期服役的过程中，涡轮叶片承受着燃气冲击导致的气动载荷、温度分布不均导致的温度载荷和高速旋转导致的离心载荷以及转子振动导致的振动载荷。在多载荷场的叠加作用下，涡轮叶片的疲劳失效成为服役过程中的主要失效方式之一。
恶劣的服役环境和复杂的几何结构导致涡轮叶片的疲劳失效往往是多轴疲劳失效，危险部位的局部应力状态为复杂的多轴应力状态。现有技术中，缺乏针对复杂结构和多轴应力状态涡轮叶片的疲劳寿命评估方法。传统的使用实际零部件进行疲劳试验的方案，会使成本上升以及周期延长，造成不必要的人力和时间成本的浪费，实现起来也非常困难；而直接基于叶片材料级的试验确定的寿命预测模型，在局部应力状态复杂时做出的预测不够准确。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种涡轮叶片寿命评估模型的获取方法、涡轮叶片寿命评估模型的获取装置、涡轮叶片寿命评估方法及涡轮叶片寿命评估装置，能够综合多轴应力状态和局部应力状态对涡轮叶片寿命的影响，建立涡轮叶片寿命的评估模型，从而在一定程度上降低对涡轮叶片寿命评估的成本，提高预测准确率。
根据本公开的第一个方面，提供一种涡轮叶片寿命评估模型的获取方法，包括：
根据涡轮叶片的材料疲劳参数、拉扭复合试验的失效机理和多轴疲劳理论，建立第一寿命预测模型；
获取反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件；
对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型。
在本公开的一种示例性实施例中，还包括：
对对应于涡轮叶片的标准试验件进行单轴低循环疲劳试验，获取材料疲劳参数；
对标准试验件进行拉扭复合多轴疲劳试验，获取失效机理；
其中，标准试验件与涡轮叶片的材料相同。
在本公开的一种示例性实施例中，第一寿命预测模型为材料疲劳参数、涡轮叶片的强度参数和涡轮叶片的第一预期寿命之间的函数关系；
其中，涡轮叶片的强度参数根据涡轮叶片的工作状态确定。
在本公开的一种示例性实施例中，获取反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件，包括：
获取考核部位的第一应力分布状态；
基于考核部位的几何特征确定特征模拟件的几何形状；
计算特征模拟件的第二应力分布状态；
在第二应力分布状态和第一应力分布状态一致时，加工得到特征模拟件。
在本公开的一种示例性实施例中，计算特征模拟件的第二应力分布状态之前，还包括：
根据应力状态一致性准则确定特征模拟件的几何尺寸；
对特征模拟件和涡轮叶片进行有限元强度分析，迭代几何尺寸。
在本公开的一种示例性实施例中，将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型，其中，第二寿命预测模型为第一预期寿命、应变分布影响系数和涡轮叶片的第二预期寿命之间的函数关系；且，
第一预期寿命根据第一寿命预测模型获得，第二预期寿命为第一预期寿命和应变分布影响系数的乘积。
在本公开的一种示例性实施例中，对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数，还包括：
对特征模拟件进行疲劳试验；
对完成疲劳试验后的特征模拟件进行断口分析，获取裂纹扩展方向；
根据裂纹扩展方向及有限元强度分析结果，获取应变分布影响系数。
根据本公开的第二个方面，提供一种涡轮叶片疲劳寿命评估方法，包括：
根据涡轮叶片的材料疲劳参数、拉扭复合试验的失效机理和多轴疲劳理论，建立第一寿命预测模型；
获取反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件；
对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型；
将涡轮叶片的强度参数代入第二寿命预测模型，得到涡轮叶片的第二预期寿命；
其中，涡轮叶片的强度参数根据涡轮叶片的工作状态确定。
在本公开的一种示例性实施例中，还包括：
对涡轮叶片的工作温度场和工作气动场进行插值传递，以获取第三应力分布状态；
根据第三应力分布状态计算强度参数。
根据本公开的第三个方面，提供一种涡轮叶片疲劳寿命评估模型的获取装置，包括：
第一模型生成单元，用于生成第一寿命预测模型；
特征模拟件生成单元，用于根据涡轮叶片考核部位局部应力状态，生成特征模拟件；
有限元强度分析单元，用于对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
修正单元，用于将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，并生成第二寿命预测模型。
根据本公开的第四个方面，提供一种涡轮叶片疲劳寿命评估装置，包括：
第一模型生成单元，用于生成第一寿命预测模型；
特征模拟件生成单元，用于根据涡轮叶片考核部位局部应力状态，生成特征模拟件；
有限元强度分析单元，用于对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
修正单元，用于将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，并生成第二寿命预测模型；
预测单元，用于根据第二寿命预测模型获得涡轮叶片的第二预期寿命。
根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项的方法。
根据本公开的再一个方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储处理器的可执行指令；
其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的方法。
在本公开的一种示例性实施方式的涡轮叶片寿命评估模型的获取方法中，采用特征模拟件的疲劳试验结果对材料级多轴疲劳寿命预测模型进行修正，相对于直接基于真实涡轮叶片的疲劳试验建立疲劳寿命评估模型的方法，成本更低，且不用针对涡轮叶片的复杂形状设计实验器具，难度较小，容易实现。先建立涡轮叶片材料级多轴疲劳寿命预测模型，再根据特征模拟件的有限元强度分析结果，对材料级多轴疲劳寿命预测模型进行修正，综合考虑了多轴应力状态和局部应力和应变状态对涡轮叶片寿命的影响，使建立的寿命评估模型准确性更高。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
为了更好地理解本公开，可参考在下面的附图中示出的实施例。在附图中的部件未必是按比例的，并且相关的元件可能省略，以便强调和清楚地说明本公开的技术特征。另外，相关要素或部件可以有如本领域中已知的不同的设置。此外，在附图中，同样的附图标记在各个附图中表示相同或类似的部件。其中：
图1示意性示出了根据本公开的一种示例性实施方式的涡轮叶片寿命评估模型的获取方法的流程图；
图2示意性示出了根据本公开的一种示例性实施方式的涡轮叶片和特征模拟件的孔周Mises应力分布数据图；
图3示意性示出了根据本公开的一种示例性实施方式的涡轮叶片和特征模拟件的孔周最大主应力分布数据图；
图4示意性示出了根据本公开的一种示例性实施方式的特征模拟件疲劳试验循环次数与根据第二寿命预测模型计算得到的预期寿命的误差带图；
图5示意性示出了根据本公开的一种示例性实施方式的涡轮叶片寿命评估方法的流程图；
图6示意性示出了根据本公开的一个示例性实施方式的涡轮叶片寿命评估模型的获取装置的结构框图；
图7示意性示出了根据本公开的一个示例性实施方式的涡轮叶片寿命评估装置的结构框图；
图8示意性示出了根据本公开的一个示例性实施方式的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开示例实施例中的附图，对本公开示例实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。本文中的描述的示例实施例仅仅是用于说明的目的，而并非用于限制本公开的保护范围，因此应当理解，在不脱离本公开的保护范围的情况下，可以对示例实施例进行各种修改和改变。
在对本公开的不同示例性实施方式的下面描述中，参照附图进行，附图形成本公开的一部分，并且其中以示例方式显示了可实现本公开的多个方面的不同示例性结构，系统和步骤。应理解的是，可以使用部件，结构，示例性装置，系统和步骤的其他特定方案，并且可在不偏离本公开范围的情况下进行结构和功能性修改。
此外，附图仅为本申请的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等；用语“第一”和“第二”等仅作为标记使用，不是对其对象的数量限制。
本公开的目的在于提供一种涡轮叶片寿命评估模型的获取方法、涡轮叶片寿命评估模型的获取装置、涡轮叶片寿命评估方法及涡轮叶片寿命评估装置，能够综合多轴应力状态和局部应力状态对涡轮叶片寿命的影响，建立涡轮叶片寿命的评估模型，从而在一定程度上降低对涡轮叶片寿命评估的成本，提高预测准确率。
根据本公开的第一个方面，提供一种涡轮叶片寿命评估模型的获取方法，参考附图1所示，该方法可包括：步骤S110～步骤S140。
步骤S110：根据涡轮叶片的材料疲劳参数、拉扭复合试验的失效机理和多轴疲劳理论，建立第一寿命预测模型；
步骤S120：获取反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件；
步骤S130：对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
步骤S140：将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型。
在本公开的一种示例性实施方式的涡轮叶片寿命评估模型的获取方法中，采用特征模拟件的有限元强度分析结果对材料级多轴疲劳寿命预测模型进行修正，相对于直接基于真实涡轮叶片的疲劳试验建立疲劳寿命评估模型的方法，成本更低，且不用针对涡轮叶片的复杂形状设计实验器具，难度较小，容易实现。先建立涡轮叶片材料级多轴疲劳寿命预测模型，再根据特征模拟件的有限元强度分析结果，对材料级多轴疲劳寿命预测模型进行修正，综合考虑了多轴应力状态和局部应力和应变状态对涡轮叶片寿命的影响，使建立的寿命评估模型准确性更高。
下面，对于本示例实施方式的上述步骤进行更加详细的说明。
在步骤S110中，涡轮叶片的材料疲劳参数具体可以包括剪切疲劳强度系数τ′f，剪切疲劳延性系数γ′f，剪切疲劳强度指数b和剪切疲劳延性指数c，以及弹性模量E和切变模量G。材料疲劳参数可以通过工程手册查得，或通过试验获取，本申请对此不作特殊要求。
其中，在一种示例性实施方式中，对标准试验件进行单轴低循环疲劳试验，获取材料疲劳参数，其中，标准试验件为与涡轮叶片材料相同，而形状和尺寸具有统一标准的试验件，一般为圆形截面或矩形截面的棒状试样。材料疲劳参数在不同温度下的结果不同，可以通过对标准试验件开展不同温度下的单轴拉压疲劳试验和纯剪疲劳试验，确定相应温度下的材料疲劳参数。此外，材料疲劳参数还可以包括单轴拉压疲劳修正参数k，由拟合单轴拉压疲劳试验和纯剪疲劳试验的数据得到。
在一种示例性实施方式中，对标准试验件进行拉扭复合多轴疲劳试验，获取拉扭复合试验的失效机理。具体地，可以借助扫描电镜，对标准试验件进行拉扭复合试验后的断口进行观测，并根据其形貌特征、裂纹的起源、裂纹扩展方向等，判断拉扭复合试验的失效机理。
在一种示例性实施方式中，根据涡轮叶片的材料疲劳参数、拉扭复合试验的失效机理和多轴疲劳理论，建立第一寿命预测模型。具体地，可以采用以应力或应变的组合作为多轴疲劳损伤控制参数的等效应力应变法，以弹性应变能和塑性应变能之和作为疲劳损伤控制参数的能量法或引入临界破坏平面的临界平面法建立第一寿命预测模型。例如，综合临界平面法和等效应力应变法的优点，构建第一寿命预测模型为材料疲劳参数、涡轮叶片的强度参数和涡轮叶片的第一预期寿命之间的函数关系。
给出一种示例性实施例的第一寿命预测模型为例，第一寿命预测模型为：其中，剪切疲劳强度系数τ′f，剪切疲劳延性系数γ′f，剪切疲劳强度指数b、剪切疲劳延性指数c，弹性模量E和切变模量G均为材料疲劳参数，前述已进行说明。/>γ为Walker指数，反映不同材料对平均应力影响的灵敏度，σb和σ0.2分别为材料的屈服强度和抗拉强度，可以由工程手册查得或通过疲劳试验获取。最大切应变幅Δγmax/2、最大切应变幅平面上的正应力σn,max和最大切应变幅平面上的正应变Δεn均为涡轮叶片的强度参数，与涡轮叶片的工作状态相关，可以根据对涡轮叶片的模型进行仿真分析得到。
可以看出，第一寿命预测模型是一种材料级的多轴疲劳寿命预测模型，通过第一寿命预测模型，可以根据不同工况下涡轮叶片的强度参数计算第一预期寿命，考虑到了多轴应力状态对涡轮叶片寿命的影响。
在步骤S120中，获取反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件。涡轮叶片的考核部位一般为其结构的关键部位，如涡轮叶片气膜孔附近、叶根尾缘劈缝处或伸根榫头连接段等。在一种示例性实施方式中，可以以叶片的实际服役工况及载荷谱为基础，形成涡轮叶片的工作载荷谱，并开展涡轮叶片有限元强度分析，结合涡轮叶片实际工作中的失效部位和失效模式，确定叶片考核部位。开展有限元强度分析，可以通过有限元分析软件如ANSYS、ABAQUS、MSC等进行，有限元强度分析的具体实施过程，在此不再详述。
反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件，能够代表涡轮叶片特定考核部位的力学性能，而且与实际涡轮叶片相比，能够针对特定考核部位单独进行试验，有利于控制变量；可以设计成便于装夹的形状，便于进行试验，且成本能够得到控制。
在一种示例性实施方式中，获取反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件，包括：
获取考核部位的第一应力分布状态；
基于考核部位的几何特征确定特征模拟件的几何形状；
计算特征模拟件的第二应力分布状态；
在第二应力分布状态和第一应力分布状态一致时，加工得到特征模拟件。
具体地，可以根据涡轮叶片的考核部位，设计能代表叶片考核部位几何、工艺、应力状态等特征的特征模拟件。以涡轮叶片气膜孔处作为考核部位为例，可以先根据叶片有限元强度分析结果，确定气膜孔处的第一应力分布状态。根据气膜孔的几何形状，确定特征模拟件上具有与实际涡轮叶片气膜孔一致的近椭圆形孔。然后对特征模拟件进行有限元强度分析，计算特征模拟件的气膜孔附近的第二应力分布状态，并在特征模拟件气膜孔附近的第二应力分布状态和实际涡轮叶片气膜孔附近的第一应力分布状态一致时，加工得到特征模拟件。特征模拟件的应力分布状态与考核部位一致，可以在基于特征模拟件的疲劳试验结果对第一寿命预测模型进行修正后，使第二寿命预测模型更加准确地反映实际涡轮叶片考核部位的局部应力状态。
在一种示例性实施方式中，在上述计算特征模拟件的第二应力分布状态之前，方法还包括：
根据应力状态一致性准则确定特征模拟件的几何尺寸；
对特征模拟件和涡轮叶片进行有限元强度分析，迭代几何尺寸。
仍以气膜孔特征模拟件的获取为例，根据叶片有限元强度分析结果，确定气膜孔处的第一应力分布状态后，依据应力状态一致性准则设计气膜孔特征模拟件。即，以使气膜孔特征模拟件具有与第一应力分布状态相一致的状态为目的，确定气膜孔特征模拟件的具体几何尺寸。其中，使气膜孔特征模拟件具有与第一应力分布状态相一致的状态，主要考虑应力集中系数、最大应力和应力分布，应与实际涡轮叶片的相应参数的差值在可以接受的范围内。对比气膜孔特征模拟件与实际涡轮叶片的有限元强度分析结果，不断调整气膜孔特征模拟件的几何尺寸。当迭代至特征模拟件的第二应力分布状态与第一应力分布状态一致时，可以依据迭代出的最终几何尺寸生成气膜孔的特征模拟件。
参考图2和图3所示，图2及图3示出了一种示例性实施例的迭代后的气膜孔特征模拟件的孔周应力分布与涡轮叶片实际孔周应力分布的对比，即第二应力分布状态与第一应力分布状态的对比。其中，图2的横坐标为沿路径的真实距离或周长，反映孔周的几何尺寸；纵坐标为Mises应力(冯米塞斯应力)，反映应力状态；图3的横坐标为沿路径的真实距离或周长，纵坐标为最大主应力，同样反映应力状态。在图2及图3中，参考图例所示，直线示出的数据列代表气膜孔特征模拟件的应力分布情况，虚线示出的数据列代表涡轮叶片实际应力分布情况。可以看出，迭代后的气膜孔特征模拟件的第二应力分布状态与第一应力分布状态基本一致，可以根据该几何尺寸生成气膜孔特征模拟件进行步骤S130的试验。
经过对特征模拟件几何尺寸的迭代，生成特征模拟件，可以良好地反映叶片考核部位的应力状态，使第二寿命预测模型能够更加准确地反映实际涡轮叶片考核部位的局部应力状态。此外，采取应力状态一致性准则设计的特征模拟件，可以在单轴加载时即表现出多轴疲劳状态，有利于后续的疲劳试验。
在步骤S130中，对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数。其中，对步骤S120中得到的特征模拟件进行有限元强度分析，在一种示例性实施例中，采用了上述应力状态一致性准则设计气膜孔特征模拟件。应变分布影响系数K能够反映考核部位的应力与应变集中情况。在一种示例性实施例中，应变分布影响系数K的计算方法可为：其中，F(aT/a0)＝(aT/a0)h，aT＝(0～1)a0，aT为虚拟裂纹长度，a0为对应初始寿命的工程可检裂纹长度；d属于材料疲劳参数，是一个与材料寿命曲线相关的常数，当弹性应变远大于塑性应变时，取d＝1/b，b为前述的剪切疲劳强度指数。Q、h为与应变分布有关的常数，可由断口参数得到，具体地可由工程可检裂纹长度及应变分布梯度拟合得来。
在一种示例性实施例中，对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数，还包括：
对特征模拟件进行疲劳试验；
对完成疲劳试验后的特征模拟件进行断口分析，获取裂纹扩展方向；
根据裂纹扩展方向及有限元强度分析结果，获取应变分布影响系数。
其中，对步骤S120中得到的特征模拟件进行疲劳试验，使特征模拟件在多轴疲劳状态下循环加载至发生疲劳破坏。在一种示例性实施例中，采用了上述应力状态一致性准则设计气膜孔特征模拟件，使气膜孔特征模拟件在承受单轴加载时即表现出与实际涡轮叶片气膜孔处一致的多轴疲劳状态，因此仅需对气膜孔特征模拟件进行单轴疲劳试验即可获取所需的试验结果。
对完成疲劳试验后的特征模拟件进行断口分析，具体地，特征模拟件在完成疲劳试验后发生疲劳断裂，由于断口保留了整个断裂过程的整体痕迹，反映出试件的受力状态、工作温度、环境介质和组织结构等众多信息，并且断口的宏微观形貌与特定的断裂机理相关，因此，断口分析是研究材料断裂过程和断裂失效原因的重要方法。可以借助扫描电镜对完成疲劳试验后的特征模拟件进行断口分析，可以获取断口形貌特征、裂纹起源、裂纹延伸方向和裂纹长度等参数，均能够反映特征模拟件的局部应力分布对疲劳寿命的影响，进而反映涡轮叶片考核部位的局部应力分布情况对疲劳寿命的影响。
例如，对气膜孔特征模拟件进行疲劳试验后，借助扫描电镜对断口表面形貌进行观测分析，可以发现裂纹起源处开始于靠近气膜孔特征处，这是由于气膜孔特征处存在较大的应力集中情况，在交变载荷作用下，模拟件的气膜孔特征区域可见裂纹的萌生，根据裂纹的扩展方向，可以与前述有限元分析的过程相结合，辅助计算分析过程。如，通过实际裂纹的扩展方向辅助有限元分析虚拟裂纹取点，可使前述步骤S130获取的应变分布影响系数K更加精准。而且，获取特征模拟件的疲劳寿命结果，还可在后续获得第二寿命预测模型后，辅助检验第二寿命预测模型的准确性。
在步骤S140中，将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型。
引入应变分布影响系数K对第一寿命预测模型进行修正，获得的第二寿命预测模型可为第一预期寿命、应变分布影响系数和涡轮叶片的第二预期寿命之间的函数关系。第二寿命预测模型将局部应力和应变状态也引入了对于涡轮叶片寿命的预测模型中，使模型更加精确。本公开的一种示例性实施方式的第二寿命预测模型在用于对涡轮叶片进行寿命评估时，能够综合反映多轴应力状态和局部应力状态对涡轮叶片寿命影响，从而提高了对涡轮叶片寿命预测的准确性。
例如，在一种示例性实施例中，第二预期寿命为第一预期寿命和应变分布影响系数的乘积，即N0＝K·Nf。
获取第二寿命预测模型后，还可通过前述特征模拟件的疲劳试验结果检验其准确性。参考附图4所示，附图4所示的图表的横坐标代表特征模拟件疲劳试验的循环次数，纵坐标代表根据第二寿命预测模型计算得到的预期寿命。可以看出，根据特征模拟件疲劳试验的循环次数和根据第二寿命预测模型计算得到的预期寿命作出的数据点，均在循环次数与预期寿命相等的理想结果的三倍误差带内，即根据第二寿命预测模型计算得到的预期寿命在特征模拟件疲劳试验的循环次数的三倍误差带内，可以认为第二寿命预测模型能够较为准确地预测涡轮叶片的疲劳寿命。
根据本公开的第二个方面，提供一种涡轮叶片疲劳寿命评估方法，参考附图5所示，涡轮叶片疲劳寿命评估方法包括：步骤S510～步骤S550。
步骤S510：根据涡轮叶片的材料疲劳参数、拉扭复合试验的失效机理和多轴疲劳理论，建立第一寿命预测模型；
步骤S520：获取反映涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件；
步骤S530：对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
步骤S540：将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型；
步骤S550：将涡轮叶片的强度参数代入第二寿命预测模型，得到涡轮叶片的第二预期寿命；
其中，涡轮叶片的强度参数根据涡轮叶片的工作状态确定。
步骤S510～步骤S540已在前述对步骤S110～步骤S140的描述中进行了详细的说明，在此不再赘述。下面，对于本示例实施方式的步骤S550进行详细的说明。
在步骤S550中，将涡轮叶片的强度参数代入第二寿命预测模型，得到涡轮叶片的第二预期寿命，其中，涡轮叶片的强度参数根据涡轮叶片的工作状态确定。具体地，第二寿命预测模型可为第一预期寿命和涡轮叶片的第二预期寿命之间的函数关系，而第一预期寿命可以将涡轮叶片的强度参数代入第一寿命预测模型获得。涡轮叶片的强度参数与涡轮叶片的工作状态相关，可以根据对涡轮叶片的模型进行仿真分析得到。例如，涡轮叶片的强度参数可以包括最大切应变幅Δγmax/2、最大切应变幅平面上的正应力σn,max和最大切应变幅平面上的正应变Δεn等。
由于涡轮叶片在实际服役状态下不同位置的温度值和气动压力值不同，对涡轮叶片不同部位的应力应变分布也产生影响，因此，在一种示例性实施方式中，计算涡轮叶片的强度参数，可以通过对涡轮叶片的工作温度场和工作气动场进行插值传递，考虑涡轮叶片受到温度与气动压力的影响下的第三应力分布状态，再根据第三应力分布状态计算强度参数。
本公开一种示例性实施方式的涡轮叶片疲劳寿命评估方法，采用特征模拟件的疲劳试验结果对材料级多轴疲劳寿命预测模型进行修正，相对于直接基于真实涡轮叶片的疲劳试验来评估疲劳寿命的方法，成本更低，且不用针对涡轮叶片的复杂形状设计实验器具，难度较小，容易实现。先建立涡轮叶片材料级多轴疲劳寿命预测模型，再根据特征模拟件的有限元分析结果，对材料级多轴疲劳寿命预测模型进行修正，采用修正后的模型评估涡轮叶片的疲劳寿命，综合考虑了多轴应力状态和局部应力和应变状态对涡轮叶片寿命的影响，提高了对涡轮叶片寿命评估的准确率。
根据本公开的第三个方面，提供一种涡轮叶片疲劳寿命评估模型的获取装置，参考附图6所示，涡轮叶片疲劳寿命评估模型的获取装置600，包括：
第一模型生成单元601，用于生成第一寿命预测模型；
特征模拟件生成单元602，用于根据涡轮叶片考核部位局部应力状态，生成特征模拟件；
有限元强度分析单元603，用于对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
修正单元604，用于将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，并生成第二寿命预测模型。
可以看出，实施本公开示例性实施方式的涡轮叶片疲劳寿命评估模型的获取装置，可以综合考虑多轴应力状态和局部应力和应变状态对涡轮叶片寿命的影响，相对于直接基于真实涡轮叶片的疲劳试验建立疲劳寿命评估模型的方法，成本更低，难度较小，容易实现，而且先建立涡轮叶片材料级多轴疲劳寿命预测模型，再根据特征模拟件的有限元分析结果，对材料级多轴疲劳寿命预测模型进行修正，使建立的寿命评估模型准确性更高。
根据本公开的第四个方面，提供一种涡轮叶片疲劳寿命评估装置，参考附图7所示，涡轮叶片疲劳寿命评估装置700包括：
第一模型生成单元701，用于生成第一寿命预测模型；
特征模拟件生成单元702，用于根据涡轮叶片考核部位局部应力状态，生成特征模拟件；
有限元强度分析单元703，用于对特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
修正单元704，用于将应变分布影响系数引入第一寿命预测模型，以对第一寿命预测模型进行修正，并生成第二寿命预测模型；
预测单元705，用于根据第二寿命预测模型获得涡轮叶片的第二预期寿命。
可以看出，实施本公开示例性实施方式的涡轮叶片疲劳寿命评估装置，可以综合考虑多轴应力状态和局部应力和应变状态对涡轮叶片寿命的影响，相对于直接基于真实涡轮叶片的疲劳试验来评估疲劳寿命的方法，成本更低，难度较小，容易实现，而且先建立涡轮叶片材料级多轴疲劳寿命预测模型，再根据特征模拟件的有限元分析结果，对材料级多轴疲劳寿命预测模型进行修正，采用修正后的模型评估涡轮叶片的疲劳寿命，提高了对涡轮叶片寿命评估的准确率。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的装置的若干单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
由于本申请的示例实施例的涡轮叶片疲劳寿命评估模型的获取装置和涡轮叶片疲劳寿命评估装置的各个功能单元与上述涡轮叶片疲劳寿命评估模型的获取方法和涡轮叶片疲劳寿命评估方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的对应方法的实施例。
本公开的示例性实施方式还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器与存储器。存储器存储有处理器的可执行指令，如可以是程序代码。处理器通过执行该可执行指令来执行本示例性实施方式中的涡轮叶片寿命评估模型的获取方法或涡轮叶片寿命评估方法，如可执行图2的方法步骤，或可执行图7的方法步骤。
下面参考图8，以通用计算设备的形式对电子设备进行示例性说明。应当理解，图8显示的电子设备800仅仅是一个示例，不应对本公开实施方式的功能和使用范围带来限制。
如图8所示，电子设备800可以包括：处理器810、存储器820、总线830、I/O(输入/输出)接口840、网络适配器850。
存储器820可以包括易失性存储器，例如RAM821、缓存单元822，还可以包括非易失性存储器，例如ROM823。存储器820还可以包括一个或多个程序模块824，这样的程序模块824包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。例如，程序模块824可以包括上述装置600或装置700中的各模块。
总线830用于实现电子设备800的不同组件之间的连接，可以包括数据总线、地址总线和控制总线。
电子设备800可以通过I/O接口840与一个或多个外部设备900(例如键盘、鼠标、外置控制器等)进行通信。
电子设备800可以通过网络适配器850与一个或者多个网络通信，例如网络适配器850可以提供如3G/4G/5G等移动通信解决方案，或者提供如无线局域网、蓝牙、近场通信等无线通信解决方案。网络适配器850可以通过总线830与电子设备800的其它模块通信。
尽管图8中未示出，还可以在电子设备800中设置其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：显示器、微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的保护范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种涡轮叶片寿命评估模型的获取方法，其特征在于，包括：
根据涡轮叶片的材料疲劳参数、拉扭复合试验的失效机理和多轴疲劳理论，建立第一寿命预测模型；
获取反映所述涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件；
对所述特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
将所述应变分布影响系数引入所述第一寿命预测模型，以对所述第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对对应于所述涡轮叶片的标准试验件进行单轴低循环疲劳试验，获取所述材料疲劳参数；
对所述标准试验件进行拉扭复合多轴疲劳试验，获取所述失效机理；
其中，所述标准试验件与所述涡轮叶片的材料相同。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一寿命预测模型为所述材料疲劳参数、所述涡轮叶片的强度参数和所述涡轮叶片的第一预期寿命之间的函数关系；
其中，所述涡轮叶片的强度参数根据所述涡轮叶片的工作状态确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取反映所述涡轮叶片考核部位局部应力状态的所述特征模拟件，包括：
获取所述考核部位的第一应力分布状态；
基于所述考核部位的几何特征确定所述特征模拟件的几何形状；
计算所述特征模拟件的第二应力分布状态；
在所述第二应力分布状态和所述第一应力分布状态一致时，加工得到所述特征模拟件。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，计算所述特征模拟件的所述第二应力分布状态之前，还包括：
根据应力状态一致性准则确定所述特征模拟件的几何尺寸；
对所述特征模拟件和所述涡轮叶片进行有限元强度分析，迭代所述几何尺寸。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述应变分布影响系数引入所述第一寿命预测模型，以对所述第一寿命预测模型进行修正，获得所述第二寿命预测模型，其中，所述第二寿命预测模型为第一预期寿命、所述应变分布影响系数和所述涡轮叶片的第二预期寿命之间的函数关系；且，
所述第一预期寿命根据所述第一寿命预测模型获得，所述第二预期寿命为所述第一预期寿命和所述应变分布影响系数的乘积。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述特征模拟件进行有限元强度分析，获取所述应变分布影响系数，还包括：
对所述特征模拟件进行疲劳试验；
对完成疲劳试验后的所述特征模拟件进行断口分析，获取裂纹扩展方向；
根据所述裂纹扩展方向及所述有限元强度分析结果，获取所述应变分布影响系数。
8.一种涡轮叶片疲劳寿命评估方法，其特征在于，包括：
根据涡轮叶片的材料疲劳参数、拉扭复合试验的失效机理和多轴疲劳理论，建立第一寿命预测模型；
获取反映所述涡轮叶片考核部位局部应力状态的特征模拟件；
对所述特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
将所述应变分布影响系数引入所述第一寿命预测模型，以对所述第一寿命预测模型进行修正，获得第二寿命预测模型；
将涡轮叶片的强度参数代入所述第二寿命预测模型，得到所述涡轮叶片的第二预期寿命；
其中，所述涡轮叶片的强度参数根据所述涡轮叶片的工作状态确定。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述涡轮叶片的工作温度场和工作气动场进行插值传递，以获取第三应力分布状态；
根据所述第三应力分布状态计算所述强度参数。
10.一种涡轮叶片疲劳寿命评估模型的获取装置，其特征在于，包括：
第一模型生成单元，用于生成第一寿命预测模型；
特征模拟件生成单元，用于根据涡轮叶片考核部位局部应力状态，生成特征模拟件；
有限元强度分析单元，用于对所述特征模拟件进行有限元强度分析，获取应变分布影响系数；
修正单元，用于将所述应变分布影响系数引入所述第一寿命预测模型，以对所述第一寿命预测模型进行修正，并生成第二寿命预测模型。
CN202310466821.3A 2023-04-26 2023-04-26 涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及寿命评估方法 Pending CN116542095A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310466821.3A CN116542095A (zh) 2023-04-26 2023-04-26 涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及寿命评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310466821.3A CN116542095A (zh) 2023-04-26 2023-04-26 涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及寿命评估方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116542095A true CN116542095A (zh) 2023-08-04

Family

ID=87457029

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310466821.3A Pending CN116542095A (zh) 2023-04-26 2023-04-26 涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及寿命评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116542095A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117131636A (zh) * 2023-10-23 2023-11-28 北京汉飞航空科技有限公司 基于数据分析的多联体涡轮叶片位置效率优化方法
CN117910281A (zh) * 2024-03-19 2024-04-19 博莱阀门（常州）有限公司 阀门寿命测试方法和装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117131636A (zh) * 2023-10-23 2023-11-28 北京汉飞航空科技有限公司 基于数据分析的多联体涡轮叶片位置效率优化方法
CN117131636B (zh) * 2023-10-23 2024-01-12 北京汉飞航空科技有限公司 基于数据分析的多联体涡轮叶片位置效率优化方法
CN117910281A (zh) * 2024-03-19 2024-04-19 博莱阀门（常州）有限公司 阀门寿命测试方法和装置
CN117910281B (zh) * 2024-03-19 2024-05-24 博莱阀门（常州）有限公司 阀门寿命测试方法和装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116542095A (zh) 涡轮叶片寿命评估模型的获取方法及寿命评估方法
US9541530B2 (en) Method and system of deterministic fatigue life prediction for rotor materials
KR102069032B1 (ko) 확률론적 피로 균열 수명 추정을 위한 방법 및 시스템
CN104487839B (zh) 考虑eifs不确定性使用超声检测数据的概率疲劳寿命预测
KR101115277B1 (ko) 균열 진전 예측 방법 및 균열 진전 예측 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
Liu et al. Fatigue life assessment of centrifugal compressor impeller based on FEA
KR102201477B1 (ko) 모델링 시스템 및 상기 모델링 시스템을 이용하여 터빈 로터를 수리하는 방법
US9483605B2 (en) Probabilistic high cycle fatigue (HCF) design optimization process
Booysen et al. Fatigue life assessment of a low pressure steam turbine blade during transient resonant conditions using a probabilistic approach
KR20150103021A (ko) 피로 손상 예측과 구조 건전성 평가를 위한 비파괴 검사에서의 매립된 결함의 확률론적 모델링과 사이징
CN109933952B (zh) 一种考虑表面粗糙度的镍基单晶合金疲劳寿命预测方法
CN113806868B (zh) 一种直升机尾传动轴抗弹击损伤容限分析方法
Shlyannikov et al. Structural integrity assessment of turbine disk on a plastic stress intensity factor basis
CN115994477B (zh) 一种火箭发动机管路的寿命确定方法
CN111090957A (zh) 一种高温结构危险点应力-应变计算方法
Xiannian et al. Fatigue crack propagation analysis in an aero-engine turbine disc using computational methods and spin test
Wang et al. Fatigue crack propagation simulation of airfoil section blade under aerodynamic and centrifugal loads
Měšťánek Low cycle fatigue analysis of a last stage steam turbine blade
KR100799207B1 (ko) 고주기 피로 수명 해석 방법
CN114139276A (zh) 一种盘轴一体式整体叶盘结构疲劳寿命分析方法
CN112395709B (zh) 间接轴系扭振动态特性的修改方法、装置、设备和介质
Riddle et al. Effects of Defects Part A: Stochastic Finite Element Modeling of Wind Turbine Blades with Manufacturing Defects for Reliability Estimation
Skamniotis et al. On the Creep-Fatigue Design of Double Skin Transpiration Cooled Components Towards Hotter Turbine Cycle Temperatures
CN118013728A (zh) 一种损伤叶片高周疲劳极限预测方法、装置、设备及介质
CN116757017A (zh) 单晶叶片异型气膜孔疲劳强度评估方法、存储介质及设备

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