JP2001507144A - 疲労破損を受けやすい構成要素を保全する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 運用中使用の間に故障を受けやすい構成要素を保全する方法を提供する。本方法は、構成要素群の運用中使用のシミュレーション（１６）に統計的分布（１０）を用いることにより、仮定した検査プログラムについて固定の時間インクリメント（１４、２６）で構成要素群の故障率を予測する（１２）。これらの予測は、疲労の表われのある構成要素を検出し、故障の前にその構成要素を取除く（２２）ことにより許容できる故障率を維持する、検査プログラムを含む運転計画を決定する（２０）ために使用される。検査プログラムは、運用中使用（１８）から発生する実際の疲労データを提供する。検査データ・ベースが増えると、そのデータを組込むようにシミュレーションは修正される（２４、４８）。そして、予測された故障率および運転計画（２０）は、修正されたシミュレーションに基づいて更新される。

Description

【発明の詳細な説明】 疲労破損を受けやすい構成要素を保全する方法 本出願は、１９９６年１１月２７日付で出願された仮出願第６０／０３１，５ ０７号の継続出願であり、その開示全体を参照として引用する。 発明の分野 本発明は、疲労破損を受けやすい構成要素の保全に関する。 発明の背景 多くの機械的、流体的および電気的装置およびシステムの設計において、構成 要素の疲労寿命が主な要素であることは、よく知られている。高信頼性を必要と するシステムにおいて、構成要素の疲労寿命は、更にクリティカルとなる。航空 機のガス・タービン・エンジンは、高信頼性を必要とし、かつ構成要素の疲労寿命 がクリティカルな要素であるシステムの一例である。阻止できない（uncontaine d）故障が発生した場合に航空機の安全性に重大な脅威を与えるため、構成要素 の疲労寿命は、ガス・タービン・エンジンの高エネルギーのロータ構成要素に対し て特にクリティカルである。あらゆる航空機のガス・タービン・エンジンのハード ウエア故障は潜在的に悲惨な結果を引き起こすと考えられるため、航空機エンジ ン産業は、すべてのクリティカルなエンジン構成要素が所定の動作条件のセット において耐用年数期待値を満たすことができる、ということを保証しようと試み る、非常に精巧な設計方法論を発展させてきた。このため、繰返されるデューテ ィ・サイクルによる疲労故障は、最終生産物の信頼性およびライフ・サイクル・コ ストに直接影響を与えるため、エンジン設計者にとって非常に関心のある故障モ ードである。従って、それらの疲労寿命を安全に最大化する構成要素の設計に非 常に重きがおかれている。 航空機エンジンの世界において長い間発展してきた、疲労に影響されやすいハ ードウエアの設計に対する基本的な方法は、通常「セーフ・ライフ（safe life） 」法と呼ばれている。セーフ・ライフ法は、疲労クラックまたは他の故障の表わ れ（indication）が発生する前に耐えることができる負荷サイクルの最少数は、 あらゆる所定の設計について決定論的に計算され得る、という原理に基づいてい る。この負荷サイクルの最少数は、ハードウエアの大きさ、材料の特性および動 作環境（周囲の状態）の変化を考慮しなければならない。セーフ・ライフ法にお いて、一旦この動作サイクルの最少数が決定されると、そのハードウエアの回収 （retirement）限界または寿命が確立される。回収限界は、通常、負荷サイクル の最少数よりも小さい値に設定され、安全性のゆとりを提供する。少なくとも１ つのエンジン製造業者は、通常、その回収限界を決定するのに、３つのうちの１ つの安全性要素を使用している。当業者はセーフ・ライフ法があらゆる機械的、 電気的または流体的構成要素に適用され得ることが、分かるであろう。 ガス・タービン・エンジンの新しい構成要素のセーフ・ライフを決定するための １つの典型的な手続きは、以下の点を含む。 予測されるデューティ・サイクルを決定する。 最少のエンジンおよび劣化したエンジンの熱力学条件を確立する。 熱力学条件を使用して、過渡的伝熱解析を実行する。 伝熱結果を使用して、過渡的有限要素応力解析を実行する。 周囲の状態およびエンジン劣化の「任務混合（mission mix）」の原因となる 、いくつかの位置にある構成要素について最大動作可能ひずみ範囲を確立する。 ひずみ範囲および既存の実例疲労データに基づいて、最短の疲労寿命を決定す る。 サービス経験、試験経験等に基づいて最短寿命に安全性要素を適用することに より、構成要素の回収限界を決定する。 理論的に高度な信頼性を保証しているが、セーフ・ライフ法にはいくつかの欠 点がある。例えば、本方法が現実に決定論的であり、全体にわたって最小値を想 定するため、構成要素の大半は、クラックまたは他の故障の表われが発生するか なり前に強制的に回収される。航空機エンジン産業にとって、これは、多くのエ ンジンが翼から外され（forced off wing）破壊されることにより、有効寿命が 残っているハードウエアが取除かれ捨てられるという点で、コスト効率がよくな い。 更に、経験によれば、セーフ・ライフ法を適用しても、運用中に（in service ）疲労故障が発生する可能性があることが分かっている。航空機エンジンについ て、この矛盾は通常、以下の点を含むいくつかの要因の１つの結果である。 誤った伝熱または応力の解析 不適切なデューティ・サイクル定義、または仮定されたものとは別のデューテ ィ・サイクルを採用するオペレータ 仮定された熱力学条件ではない条件でのエンジンの運転を可能とする制御シス テムにおけるハードウエア故障 仮定された熱力学条件ではない条件でのエンジンの運転を可能とする制御ロジ ックの「バグ」 また、所定の構成要素に対して示されたセーフ・ライフは、検査の必要がない ことを仮定して計算されているため、一般に、構成要素は、その回収限界に到達 する前には検査されない。ハードウエアが他のある保全理由に対して使用可能で ある場合でさえも、しばしばこのようなことが起こる。仮にセーフ・ライフの限 界が基づく最初の解析が控えめでない（non-conservative）ものである場合、エ ンジン群の否定的な疲労傾向を検出する価値のある機会が無くなり、しばしば、 問題の最初の表われは、実際の故障である。あるいは、限界を定義する解析が控 えめすぎる（overly conservative）ことが照明される場合、寿命を伸ばすのを サポートすべくデータを集めるために、強制的な取外しおよび検査の複雑かつ多 くの時間を浪費するプログラムが必要である。 発明の概要 本発明の主要な目的は、現場で使用中に疲労故障を受けやすい構成要素を保全 する新しい改良された方法を提供することである。特に、システムの信頼性また は安全性のレベルを保持または増大させるシステムにおいて、疲労クリティカル な構成要素を保全すると共に、システム・ユーザのためにシステムの動作コスト を低減する方法を提供することを目的とする。 別の目的は、疲労クリティカルな構成要素の寿命の限界を確立するための改良 された方法を提供することである。本発明の別の目的は、予測されない、または 計画外の（non-nominal）疲労モードの検出を見込んだ疲労クリティカルな構成 要素を保全する方法を提供することである。更なる目的は、リアル・タイムな健 康状態（health）監視能力に関し、疲労クリティカルな構成要素の寿命を容易に 延長させる方法を提供することである。更に、別の目的は、タービン・エンジン などの構成要素または製品のライフ・サイクル中に、様々な保全シナリオの影響 を数値的に評価するためのツールを提供することである。本発明の更なる目的は 、強制的に構成要素を取外す回数を減少させることである。 上記目的のうちの１つまたは複数は、構成要素群を運用で使用するシミュレー ションに統計的分布を用いて、仮定した検査プログラムについて一定の時間イン クリメントでその構成要素群の故障率を予測する方法において、達成される。こ れらの予測は、疲労の表われのある構成要素を検出し故障する前にその構成要素 を取除くことにより、許容できる故障率を保持するという、検査プログラムを含 む運転計画を決定するために使用される。検査プログラムは、運用中使用から起 こる実際の疲労データを提供する。検査データベースが増えるにつれて、シミュ レーションはそのデータを組込むように修正される。そして、予測された故障率 および運転計画は、修正されたシミュレーションに基づいて更新される。 更に、上記目的のうちの１つまたは複数は、運用中使用において疲労故障を受 けやすい構成要素を保全する方法において達成される。該方法は、 ａ）実際の運用中使用から疲労故障を受けやすい所定の構成要素について、疲労 の表われが発生する確率分布および疲労故障寿命の確率分布を決定するステップ と、 ｂ）所定の構成要素について、許容できる運用中故障率を設定するステップと、 ｃ）第１の時間インクリメント中に運用中となる各所定の構成要素を予測するス テップと、 ｄ）１）疲労の表われ発生および疲労故障寿命の確率分布、 ２）所定の構成要素のいずれか１つの検査で検出可能な疲労の表われを検出 する確率、 ３）第１の時間インクリメント中に運用中となると予測された構成要素、お よび ４）許容できる運用中故障率 に基づき、所定の構成要素について許容できる運転計画を決定するために、第 １の時間インクリメントにおいて所定の構成要素の運用中使用および検査をシミ ュレートするステップと、 ｅ）複数の所定の構成要素を運用中の状態にするステップと、 ｆ）１）所定の構成要素の運用中使用によって作成される疲労データを収集し、 ２）検査中に所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に、そ の１つの所定の構成要素を運用（service）から取除くことにより運用中故障を 防止する という運転計画に従って、運用中である所定の構成要素を検査するステップと、 ｇ）検査中に収集される疲労故障データに基づいて、所定の構成要素について疲 労の表われ発生および疲労故障寿命の修正された確率分布を決定するステップと 、 ｈ）次の時間インクリメント中に運用中となる所定の構成要素の各々を予測する ステップと、 ｉ）１）疲労の表われ発生および疲労故障寿命の修正された確率分布、 ２）所定の構成要素のいずれか１つの検査中に、検出可能な疲労の表われを 検出する確率、 ３）次の時間インクリメント中に運用中となると予測された構成要素、およ び ４）許容できる運用中故障率 に基づいて、次の時間において、所定の構成要素の運用中使用および検査を再 シミュレートすることにより、所定の構成要素の修正された許容できる運転計画 を決定するステップと、 ｊ）１）所定の構成要素の運用中使用によって作成される追加の疲労故障データ を収集し、 ２）検査中に所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に、そ の１つの所定の構成要素を運用から外すことにより運用中故障を防止する という修正された運転計画に従って、運用中である所定の構成要素を検査するス テップと を含む。 一形態においては、本方法は、ステップｉ）が、許容できる運用中故障率に達 するために運転計画の修正がもはや必要でないということを示すまで、ステップ ｇ）からステップｊ）を繰返すステップを更に含む。 図面の簡単な説明 図１は、本発明を用いる方法を示すフローチャートであり、 図２は、本発明で使用する構成要素について理論上の疲労クラック発生分布に 関するワイブル累積確率関数の一例を示すグラフであり、 図３は、本発明で使用するモンテカルロ・シミュレーションを示すフローチャ ートである。 好ましい実施の形態の詳細な説明 本発明の方法のフローチャートを、図１に示す。ブロック１０で示すように、 本方法の初期ステップの１つは、実際の運用中使用から疲労故障を受けやすい構 成要素について、疲労の表われ発生の確率分布および疲労故障寿命の確率分布を 決定することである。別の初期ステップは、ブロック１２で示すように、その構 成要素について、許容できる運用中の故障率を設定するということである。更に 、ブロック１４で示すように、第１の時間インクリメント中に運用中となる構成 要素の各々について予測を行わなければならない。このステップでは、いくつの 構成要素が運用中となるか、および運用中となる各特定の構成要素の疲労履歴お よび特性を予測する。ブロック１６で示すように、これら３つの初期ステップ１ ０、１２、１４の後に、第１の時間インクリメント中に構成要素の運用中使用お よび検査のシミュレーションが実行されて、構成要素の許容できる運転計画が決 定される。シミュレーションは、ブロック１０からの疲労の表われ発生および疲 労故障率の確率分布、構成要素のいずれか１つの検査中に検出可能な疲労の表わ れを検出する確率、ブロック１４からの第１の時間インクリメント中に運用中と なると予測された構成要素、およびブロック１２からの許容できる運用中故障率 に基づく。運転計画は検査プログラムを含み、構成要素の運用中使用と、構成要 素の目標とする取外し、取替えおよび修復とに関するガイドラインを含んでもよ い。ブロック１８および２０から分かるように、運転計画に従って、複数の構成 要素が運用中となり検査される。構成要素の運用中使用によって作成された疲労 データを収集するために、検査が使用され、検査中に構成要素の１つに疲労の表 われが検出された場合、ブロック２２で示すように、運用中故障を防止するため に、その構成要素は取替えられるかまたは運用から外される。ブロック２４で示 すように、その構成要素についての疲労の表われ発生および疲労故障寿命の修正 された確率分布が、検査中に収集された疲労故障データに基づいて決定される。 更に、ブロック２６に示すように、次の時間インクリメント中に運用中となる構 成要素が予測される。この予測には、ブロック１８の現時間インクリメント中に 運用中となっていた新たな構成要素と、ブロック２２において取外しおよび／ま たは取替えがなされた構成要素とに関する情報を含む。次に、矢印２８で示すよ うに、次の期間における構成要素の運用中使用および検査が、ブロック２４から の疲労の表われ発生および疲労故障寿命の修正された確率分布、構成要素の１つ の検査中に検出可能な疲労の表われを検出する確率、ブロック２６からの次の時 間インクリメント中に運用中となると予測された構成要素、およびブロック１２ からの、許容できる運用中故障率に基づき、その構成要素について修正された許 容できる運転計画を決定するために、再シミュレートされる。そして、ブロック １６、１８、２０、２２、２４、２６のステップは、ステップ１６が、許容でき る運用中故障率に達するのに運転計画の修正がもはや必要でない、ということを 示すまで、各繰返し中に修正された運転計画を使用して、繰返される。 ここで、本方法のより詳細な説明について、本方法をガス・タービン・エンジン 用のロータに適用することにより、記載する。しかしながら、本方法は、疲労故 障を受けやすい構成要素であればどのような構成要素にでも適用が可能であり、 請求の範囲において特に述べない限り、本方法はガス・タービン・エンジンまたは ガス・タービン・エンジン用のロータへの適用に限定されるものではない、という ことが理解されるべきである。 タービン・エンジン用の新しいロータ設計が初めて運用に取入れられる場合、本 方法は、最初は、従来からのセーフ・ライフ法に従う。これにより、詳細なデュ ーティ・サイクルが定義され、熱力学状態ポイントが決定され、必要な伝熱およ び応力解析を実行して、決定論的な最短予測寿命（すなわち、疲労クラックまた は他の疲労の表われが発生する運転サイクルの最少数）を確立する。この点で、 本方法は、この最短寿命が回収寿命として扱われるのでも、それを計算するため に使用されるのでもないということから、セーフ・ライフ法とは異なる。むしろ 、疲労故障に対する統計的な分布があること、および、この分布が、以下のワイ ブル累積確率関数を用いて適切に表すことができることが、経験により分かって いる。 Ｆ（ｔ）＝１−ｅｘｐ｛−（ｔ／η）^β｝ 上式におけるｔは、構成要素の運転サイクルの数である。ηは、平均故障寿命 に比例した特性寿命であり、βは、分布の形状パラメータを表すと共に、ワイブ ル線の傾きである。この傾きは、乳児死亡率（infant mortality）のような故障 モード（β＜１）、偶発的故障（１＜β＜２）および摩耗（β＞２）というクラ スを識別する。 構成要素について最短寿命を決定すると、決定論的な最短予測寿命が周知の発 生確率を表すと仮定することによって、新たな部品についてのワイブル分布を生 成することができる。新しい設計に対し、故障寿命は正規分布であると仮定され 、決定論的な最短予測寿命に、０．１３５％（−３σ）の超過（exceedence）の 確率が与えられる。このポイントは、仮定されたワイブル分布が固定されるよう 作用し、そのポイントを通過する線の傾きは過去の経験に基づいて最初に仮定さ れる。これらの仮定により、図１に示す疲労クラック発生分布などの理論的な疲 労の表われ発生分布を、あらゆる構成要素について構成することができる。ワイ ブル解析についてのより詳細な説明は、R．B．Abernethy、J．E．Breneman、C． H．MedlinおよびG．L．Reinmanによる「Weibull Analysis Handbook」（1993，U .S．Air Force AFWAL-TR-83-2079，AD#A143100）に含まれている。 本方法の次のステップは、モンテカルロ・シミュレーションにおいて予測され たワイブル分布を使用することである。モンテカルロ手法は、分布を組込み、ク ラックを発生させて伝達し、運用中故障するロータの数を予測する。モンテカル ロ・シミュレーションは、構成要素年齢、予測されたワイブル分布に基づくクラ ック発生率、クラック成長率、検査の割合、検査中の検出の確率、および新しい 製品ホイールの運用への導入といったことを考慮する。全体的なシミュレーショ ンのフロー・チャートの一例を、図２に示す。 図２から分かるように、各構成要素およびサイクルまたは時間でその現在の対 応する年齢が、ヒストグラムの形式でモデルに入れられている。そのアルゴリズ ムは、乱数発生器を使用して、各々生成される分布に基づいて、各構成要素につ いてクラック発生寿命および検査間隔を指定する。実際の故障寿命を決定するた めに、シミュレーションは、線形の弾性破損メカニズムおよび仮定した０．０３ ２”の初期クラック寸法に基づくクラック成長率、またはワイブル分布などの統 計的故障分布のいずれかを用いる。 一旦クラック開始、検査および故障寿命が決定されると、シミュレーションは 次に、特定の長さの時間について平均顧客使用率に基づいて各構成要素の年齢を 決定する。構成要素の年齢が決定されると、それは、ワイブル分布によって割当 てられた寿命に対して評価され、最終的な状態を決定する。この最終的な結果は 、時間に関連したすべての可能な事象により、各構成要素を繰返して配置した結 果である。例えば、構成要素が計算された検査間隔に達すると、プログラムは検 査をシミュレートし、使用される特定の検査の種類の検出の確率に基づいて、ク ラックが発見されるか否かを判断する。検出曲線の確率は、周知のパリの法則（ Paris law）および検査のシステム・エラーを使用して、クラック成長率に基づき 、クラックの寸法を考慮する。クラックが見つかると、構成要素は調査のために 取除かれ、取替えられるか、あるいは、新たに割当てられた検査寿命で現場に戻 される。その構成要素が、次の検査の前にその故障寿命に達する場合、運用中に 故障が発生することが予測される。 また、シミュレーションは、構成要素にしばしば存在する複数の故障モードを 考慮するよう構成することができる。特に、場合によっては、あるモードによっ て発生するクラックが、別のモードによって伝達される可能性がある。これら異 なるモードは、複雑または単純な組合せの統計（すなわち、超幾何分布、二項分 布）を用いて、互いに独立するようにも相互に関連するようにも定義することが できる。これにより、個々の故障モードの物理的故障メカニズムをモデル化しよ うとするよりも単一または一連の故障分布を使用して、ハードウエアの複雑な故 障特性をシミュレートすることができるようになる。これは、例えば、高サイク ル疲労が低サイクル疲労寿命を切捨てるような場合に有効である。高サイクル疲 労メカニズムをモデル化することはしばしば困難であるが、変化（transition） 後の故障率のデータがしばしば得られるか、またはそのようなデータに、低サイ クル疲労寿命と比較して非常に短い有限の時間間隔（すなわち、数時間の運転） により容易に概算することができる。 複数の故障モードを扱うだけでなく、モンテカルロ・シミュレーションは、そ の影響を評価するために、シミュレートされた時間内の異なるポイントでシミュ レーションに導入される、様々な予防的または修正的な動作を含むことができる 。これらの動作の例には、以下のものがある。すなわち、群に採用されている新 たな製品ユニットについて故障分布を変えることによりシミュレートされる、設 計に対する変更、検査間の短縮されたかまたは延長された間隔、使用の変化が寿 命が制限された部品においてストレスにどのように影響を与えるかについての解 析的な予測に基づいて、クラック発生または故障分布を変えることによりシミュ レートされる、エンジンについての運転手続きに対する変更、検査方法の変更、 およびユニットを運用（service）から強制的に外し、それを、ゼロ・タイム・ユ ニットおよび新たな発生または故障分布に置換えることによりシミュレートされ る、構成要素修復の採用である。 このように、特定の時間間隔で各構成要素をシミュレートすることにより、プ ログラムは、いくつの構成要素がクラックするか、いくつの構成要素が検査され るか、検査でクラックした構成要素がいくつ見つかるか、およびいくつおよびど のモードで故障するかを判断する。シミュレーションは、何回も（１０，０００ 〜１００，０００回）繰返され、平均される。そして、平均された結果は、構成 要素の検査プログラムを管理（guide）するのに使用される。通常、ロータの運 用中故障は、すべて許容できないものと見なされる。従って、平均した結果のシ ミュレーションが、時間間隔中に０．５より多くの運用中故障を示す場合、検査 プログラムを故障を防止するよう修正することができる。通常、これは、検査プ ログラムの検査間隔を短くするか、または検査手続きを改良することによって、 実現することができる。故障を防止する他のオプションとして、機の熟した（hi gh time）構成要素の目標にした取外し、および／または構成要素の運用中使用 の変更がある。 解析に固有の基本的な仮定を証明するため、および否定的な疲労傾向をいち早 く検出できるようにするために、検査から可能な限り多くのデータを収集し始め ることが望ましい。新しいエンジンの場合、修理店に戻される各ロータは、日常 の保全のために店に訪れた場合等のような各機会に検査される。検査結果は、ワ イブル分布を修正するために使用される。仮定されたクラック分布が実際のフィ ールド・データによって置換えられた場合、頻繁な検査に対する必要性が再評価 され、解析によってサポートされた場合、検査の間隔は長くなる。結局、解析プ ロセスは、完全に実際の検査データに基づいており、周期的な検査に対する必要 性を最適化することができる。 検査プログラムが、運用中の複数の故障モードを明らかにすることはかなり可 能であり、それらモードのいくつかは、最初の解析において説明されていないも のである場合がある。この場合、新たなモードについての分布は、モンテカルロ・ シミュレーションに含むことができ、修正された予測を迅速に生成することが できる。また、潜在的な設計変更の有効性は、新たな「固定の」故障分布が、店 に訪れた際に個々の構成要素に導入されることによって、評価することができる 。これにより、様々な更新シナリオの有効性を評価する強力なツールが提供され る。エンジン設計が完全に完成した際、実際の故障率は、検査プログラムに基づ いて良好に定義される。その時、検査基準、および所望の故障発生率を維持する 回収限界を正確に定義することができると共に、ハードウエアの利用を最大限に することが可能となる。本方法の優れたケース・スタディは、１９９６年１１月 ２７日に出願された同時係属中の仮出願６０／０３１，５０７に詳述されており 、本明細書にこれを参照として引用する。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項 【提出日】平成１０年１１月３日（１９９８．１１．３） 【補正内容】 請求の範囲 １． 運用中（in service）使用に疲労故障をうけやすい構成要素を保全する方 法であって、 ａ）実際の運用中使用から疲労故障を受けやすい所定の構成要素について、疲労 の表われの発生の確率分布および疲労故障寿命の確率分布を決定するステップと 、 ｂ）前記所定の構成要素について、許容できる運用中故障率を設定するステップ と、 ｃ）第１の時間インクリメント中に運用中となる各所定の構成要素を予測するス テップと、 ｄ）１）前記疲労の表われ発生および疲労故障寿命の前記確率分布、 ２）前記所定の構成要素のいずれか１つの検査中に検出可能な疲労の表われ を検出する確率、 ３）前記第１の時間インクリメント中に運用中となると予測された前記構成 要素、および ４）前記許容できる運用中故障率 に基づき、前記所定の構成要素について許容できる運転計画を決定するために 、前記第１の時間インクリメントにおいて前記所定の構成要素の運用中使用およ び検査をシミュレートするステップと、 ｅ）複数の前記所定の構成要素を運用中の状態にするステップと、 ｆ）１）前記所定の構成要素の運用中使用によって作成される疲労データを収集 し、 ２）検査中に前記所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に 、その１つの所定の構成要素を運用から外すことにより運転中故障を防止すると いう運転計画に従って、運用中である前記所定の構成要素を検査するステップと 、 ｇ）検査中に収集される前記疲労故障データに基づいて、前記所定の構成要素に ついて前記疲労の表われ発生および前記疲労故障寿命の修正された確率分布を決 定するステップと、 ｈ）次の時間インクリメント中に運用中となる前記所定の構成要素の各々を予測 するステップと、 ｉ）１）前記疲労の表われ発生および疲労故障寿命の修正された確率分布、 ２）前記所定の構成要素のいずれかの検査中に、検出可能な疲労の表われを 検出する確率、 ３）前記次の時間インクリメント中に運用中となると予測された前記構成要 素、および ４）前記許容できる運用中故障率 に基づいて、前記次の時間において、前記所定の構成要素の運用中使用および 検査を再シミュレートすることにより、前記所定の構成要素について修正された 許容できる運転計画を決定するステップと、 ｊ）１）前記所定の構成要素の運用中使用によって作成される追加の疲労データ を収集し、 ２）検査中に前記所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に 、その１つの所定の構成要素を運用から外すことにより運用中故障を防止すると いう修正された運転計画に従って、運用中である前記所定の構成要素を検査する ステップと を含む方法。 ２． ステップｉ）が、前記許容できる運用中故障率に達するために前記運転計 画の修正がもはや必要でないということを示すまで、ステップｇ）からステップ ｊ）を繰返すステップを更に含む請求の範囲第１項記載の方法。 ３． 前記運転計画は、検査プログラムと、前記所定の構成要素の運用中使用の ためのガイドラインと、目標とした前記所定の構成要素の取外し、取替えおよび 修復の少なくとも１つとを含む請求の範囲第１項記載の方法。 ４． 運用中使用に疲労故障をうけやすい構成要素を保全する方法であって、 ａ）実際の運用中使用から疲労故障を受けやすい所定の構成要素について、疲労 の表われの発生の確率分布および疲労故障寿命の確率分布を決定するステップと 、 ｂ）前記所定の構成要素について、許容できる運用中故障率を設定するステップ と、 ｃ）第１の時間インクリメント中に運用中となる各所定の構成要素を予測するス テップと、 ｄ）１）前記疲労の表われ発生および疲労故障寿命の前記確率分布、 ２）前記所定の構成要素のいずれか１つの検査中に検出可能な疲労の表われ を検出する確率、 ３）前記第１の時間インクリメント中に運用中となると予測された前記構成 要素、および ４）前記許容できる運用中故障率 に基づき、前記構成要素について許容できる検査プログラムを決定するために 、前記第１の時間インクリメントにおいて前記所定の構成要素の運用中使用およ び検査をシミュレートするステップと、 ｅ）複数の前記所定の構成要素を運用中の状態にするステップと、 ｆ）１）前記所定の構成要素の運用中使用によって作成される疲労データを収集 し、 ２）検査中に前記所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に 、その１つの所定の構成要素を運用から外すことにより運転中故障を防止すると いう前記検査プログラムに従って、運用中である前記所定の構成要素を検査する ステップと、 ｇ）検査中に収集される前記疲労故障データに基づいて、前記所定の構成要素に ついて前記疲労の表われ発生および前記疲労故障寿命の修正された確率分布を決 定するステップと、 ｈ）次の時間インクリメント中に運用中となる所定の構成要素の各々を予測する ステップと、 ｉ）１）前記疲労の表われ発生および疲労故障寿命の修正された確率分布、 ２）前記所定の構成要素のいずれかの検査中に、検出可能な疲労の表われを 検出する確率、 ３）前記次の時間インクリメント中に運用中となると予測された前記構成要 素、および ４）前記許容できる運用中故障率 に基づいて、前記次の時間において、前記所定の構成要素の運用中使用および 検査を再シミュレートすることにより、前記所定の構成要素について修正された 許容できる検査プログラムを決定するステップと、 ｊ）１）前記所定の構成要素の運用中使用によって作成される追加の疲労データ を収集し、 ２）検査中に前記所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に 、その１つの所定の構成要素を運用（service）から取除くことにより運用中故 障を防止する という修正された運転計画に従って、運用中である前記所定の構成要素を検査す るステップと を含む方法。 ５． ステップｉ）が、前記許容できる運用中故障率に達するために前記検査プ ログラムの修正がもはや必要でないということを示すまで、ステップｇ）からス テップｊ）を繰返すステップを更に含む請求の範囲第４項記載の方法。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ホー、ビーレン アメリカ合衆国、カリフォルニア州、サン ディエゴ、エンダース・アベニュー 7239

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １． 運用中（in service）使用に疲労故障をうけやすい構成要素を保全する方 法であって、 ａ）実際の運用中使用から疲労故障を受けやすい所定の構成要素について、疲労 の表われの発生の確率分布および疲労故障寿命の確率分布を決定するステップと 、 ｂ）前記所定の構成要素について、許容できる運用中故障率を設定するステップ と、 ｃ）第１の時間インクリメント中に運用中となる各所定の構成要素を予測するス テップと、 ｄ）１）前記疲労の表われ発生および疲労故障寿命の前記確率分布、 ２）前記所定の構成要素のいずれか１つの検査中に検出可能な疲労の表われ を検出する確率、 ３）前記第１の時間インクリメント中に運用中となると予測された前記構成 要素、および ４）前記許容できる運用中故障率 に基づき、前記所定の構成要素について許容できる運転計画を決定するために 、前記第１の時間インクリメントにおいて前記所定の構成要素の運用中使用およ び検査をシミュレートするステップと、 ｅ）複数の前記所定の構成要素を運用中の状態にするステップと、 ｆ）１）前記所定の構成要素の運用中使用によって作成される疲労データを収集 し、 ２）検査中に前記所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に 、その１つの所定の構成要素を運用から外すことにより運転中故障を防止すると いう運転計画に従って、運用中である前記所定の構成要素を検査するステップと 、 ｇ）検査中に収集される前記疲労故障データに基づいて、前記所定の構成要素に ついて前記疲労の表われ発生および前記疲労故障寿命の修正された確率分布を決 定するステップと、 ｈ）次の時間インクリメント中に運用中となる前記所定の構成要素の各々を予測 するステップと、 ｉ）１）前記疲労の表われ発生および疲労故障寿命の修正された確率分布、 ２）前記所定の構成要素のいずれかの検査中に、検出可能な疲労の表われを 検出する確率、 ３）前記次の時間インクリメント中に運用中となると予測された前記構成要 素、および ４）前記許容できる運用中故障率 に基づいて、前記次の時間において、前記所定の構成要素の運用中使用および 検査を再シミュレートすることにより、前記所定の構成要素について修正された 許容できる運転計画を決定するステップと、 ｊ）１）前記所定の構成要素の運用中使用によって作成される追加の疲労データ を収集し、 ２）検査中に前記所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に 、その１つの所定の構成要素を運用から外すことにより運用中故障を防止すると いう修正された運転計画に従って、運用中である前記所定の構成要素を検査する ステップと を含む方法。 ２． ステップｉ）が、前記許容できる運用中故障率に達するために前記検査プ ログラムの修正がもはや必要でないということを示すまで、ステップｇ）からス テップｊ）を繰返すステップを更に含む請求の範囲第１項記載の方法。 ３． 前記運転計画は、検査プログラムと、前記所定の構成要素の運用中使用の ためのガイドラインと、目標とした前記所定の構成要素の取外し、取替えおよび 修復の少なくとも１つとを含む請求の範囲第１項記載の方法。 ４． 運用中使用に疲労故障をうけやすい構成要素を保全する方法であって、 ａ）実際の運用中使用から疲労故障を受けやすい所定の構成要素について、疲労 の表われの発生の確率分布および疲労故障寿命の確率分布を決定するステップと 、 ｂ）前記所定の構成要素について、許容できる運用中故障率を設定するステップ と、 ｃ）第１の時間インクリメント中に運用中となる各所定の構成要素を予測するス テップと、 ｄ）１）前記疲労の表われ発生および疲労故障寿命の前記確率分布、 ２）前記所定の構成要素のいずれか１つの検査中に検出可能な疲労の表われ を検出する確率、 ３）前記第１の時間インクリメント中に運用中となると予測された前記構成 要素、および ４）前記許容できる運用中故障率 に基づき、前記構成要素について許容できる検査プログラムを決定するために 、前記第１の時間インクリメントにおいて前記所定の構成要素の運用中使用およ び検査をシミュレートするステップと、 ｅ）複数の前記所定の構成要素を運用中の状態にするステップと、 ｆ）１）前記所定の構成要素の運用中使用によって作成される疲労データを収集 し、 ２）検査中に前記所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に 、その１つの所定の構成要素を運用から外すことにより運転中故障を防止すると いう前記検査プログラムに従って、運用中である前記所定の構成要素を検査する ステップと、 ｇ）検査中に収集される前記疲労故障データに基づいて、前記所定の構成要素に ついて前記疲労の表われ発生および前記疲労故障寿命の修正された確率分布を決 定するステップと、 ｈ）次の時間インクリメント中に運用中となる所定の構成要素の各々を予測する ステップと、 ｉ）１）前記疲労の表われ発生および疲労故障寿命の修正された確率分布、 ２）前記所定の構成要素のいずれかの検査中に、検出可能な疲労の表われを 検出する確率、 ３）前記次の時間インクリメント中に運用中となると予測された前記構成要 素、および ４）前記許容できる運用中故障率 に基づいて、前記次の時間において、前記所定の構成要素の運用中使用および 検査を再シミュレートすることにより、前記所定の構成要素について修正された 許容できる検査プログラムを決定するステップと、 ｊ）１）前記所定の構成要素の運用中使用によって作成される追加の疲労データ を収集し、 ２）検査中に前記所定の構成要素の１つに疲労の表われが検出された場合に 、その１つの所定の構成要素を運用（service）から取除くことにより運用中故 障を防止する という修正された運転計画に従って、運用中である前記所定の構成要素を検査す るステップと を含む方法。 ５． ステップｉ）が、前記許容できる運用中故障率に達するために前記検査プ ログラムの修正がもはや必要でないということを示すまで、ステップｇ）からス テップｊ）を繰返すステップを更に含む請求の範囲第１項記載の方法。