JP5466711B2 - タービンの寿命のモデル化 - Google Patents

Description

本開示は、一般に、タービンエンジンの監視および保守計画に関する。

航空機エンジンなどのタービンエンジン、または推進もしくは発電に用いられるタービンの正確で費用対効果が大きい保守計画は、エンジン構成部品の致命的な劣化モードおよび故障モードに関連した寿命を正確に予測することを必要とする。既存の設計および保守の実施は、エンジンが現場で動作する際に様々なセンサから、およびエンジンの検査から動作データ、損傷データ、および故障データを収集すること、ならびに収集したデータを設計段階で作成した寿命予測と比較することに焦点を当てている。現場の性能データと予測が一致しない場合、特定のエンジンの将来の保守計画は、主として収集した現場データに基づくものとなり、設計段階の予測に与えられる役割が少なくなる。同様の設計を有するエンジンに関する以前の現場経験を用いてエンジン構成部品の寿命を予測することもできる。しかし、エンジン構成部品の予測寿命と、現場で観察した寿命とが一致しないと、エンジン構成部品の実際の寿命を正確に予想する製造者の能力が低下する。その結果、エンジン製造者の費用の増加、エンジンの有用性の減少、およびエンジン所有者の収益の減少が生じる可能性がある。

この問題の解決策の１つは、診断、予知診断、または健全性監視であり、これらは、収集したセンサデータ、およびセンサデータを組み合わせるための融合アルゴリズムに主に依拠している。低品位のセンサ性能は、エンジン構成部品の状態の不正確な全体像をもたらし得る。さらに、センサデータでは、エンジン内で発生しつつあるかもしれない劣化の基礎となる物理現象の全体像がわからない可能性がある。エンジンの動作サイクルの熱力学に関してのデータは、収集したセンサデータと融合され得るが、エンジンのエネルギー収支は、エンジン構成部品の劣化を推し進め得る力および材料反応を説明できない。

TUMERら"A survey of Aircraft Engine Health Monitoring Systems",AIAA JOINT PROPULSION CONFERENCE,AEROSPACE SYSTEMS CONDITION MONITORING SESSION,no.AIAA-99-2528,June 1999 (1999-06),1〜8頁,XP002575504 California,USA 1頁〜6頁

したがって、設計モデル、遠隔監視および診断（ＲＭＤ）データ、ならびに検査データを組み合わせて単一の確率論的な総寿命予測モデルにするタービンエンジン構成部品の寿命予測方法が、当技術分野で依然として必要とされている。

タービンエンジン構成部品について物理ベースで寿命をモデル化するシステムおよび方法を本明細書に開示する。一実施形態では、タービンエンジン構成部品の寿命をモデル化する方法は、タービンエンジン構成部品の寿命の設計段階モデルを決定するステップと、タービンエンジン構成部品の寿命の更新モデルを生成するように、設計段階モデルを、タービンエンジン構成部品の動作中に収集したセンサデータと融合するステップと、タービンエンジン構成部品の寿命の総合モデルを生成するように、更新モデルを、タービンエンジン構成部品の検査中に収集したデータと融合するステップとを含む。

タービンエンジン構成部品の寿命をモデル化するシステムの一実施形態は、タービンエンジン構成部品の寿命の設計モデルを決定するように構成される設計段階モジュールと、タービンエンジン構成部品の動作中にセンサデータを収集するように構成される遠隔監視および診断モジュールと、タービンエンジン構成部品の検査からデータを収集するように構成される検査モジュールと、タービンエンジン構成部品の寿命の総合モデルを生成するように、設計モデルをセンサデータおよび検査データで更新するように構成されるモデル融合モジュールとを備える。

本開示は、本開示の様々な特徴および本開示に含まれる実施例に関する以下の詳細な説明を参照することによって、より容易に理解できよう。

次に、図面について言及する。同じ要素は、同一の番号を付けている。

物理ベースで寿命をモデル化する方法の一実施形態の流れ図である。 設計段階の方法の一実施形態の流れ図である。 遠隔監視および診断（ＲＭＤ）段階の方法の一実施形態の流れ図である。 検査段階の方法の一実施形態の流れ図である。 物理ベースで寿命をモデル化する実施形態と共に使用することができるコンピュータの一実施形態を示す図である。 物理ベースで寿命をモデル化するシステムの一実施形態を示す図である。

タービンエンジン構成部品の予測寿命と、現場作業中に観察される実際の寿命とが一致しないと、エンジン構成部品の寿命を正確に予想する製造者の能力を低下させる。設計予測と現場データの間の不一致は、３つのシナリオで起こり得る。設計予測は、確率的に操作されると、現場データの観察された平均的挙動に適合することができるが、変化には適合できない。他方、確率論的な設計予測は、現場の変化に適合することができるが、平均には適合できない。最後に、平均も変化も確率論的な設計予測に適合しない場合がある。

これらの不適合は、特定のエンジン動作履歴からの重要変数の変化について物理シミュレーションまたはモデルが不十分であることによる可能性がある。設計計算および現場データは、構成部品の平均寿命および変化のある一部をそれぞれ説明する。既存または改良形の設計モデルを適切に測定した現場のセンサデータの大規模なセットと共に組み合わせるモデル化によって、実際の寿命と予測寿命と変化の間で良好な適合を実現できる。

物理ベースで寿命をモデル化する実施形態は、構成部品に関して利用できる情報を最大限に活用することによってタービンエンジン構成部品の寿命を正確に予想する方法を提供する。そのような実施形態は、構成部品の故障および損傷についての既存または改良形の物理モデルを、集めたＲＭＤデータ、ならびに検査で取得した亀裂および他の損傷の測定値と共に利用し、それらを組み合わせることができる。組み合わせた物理ベースの寿命モデルは、設計の物理モデル、現場のセンサデータ、および検査データを最大限に活用することを通じて、タービンエンジンの正確な保守計画モデルを提供することができる。

図１は、タービンエンジン構成部品について物理ベースで寿命をモデル化する方法１００の流れ図を示す。ブロック１０１は、設計段階を含み、この設計段階は、図２に関連して以下にさらに詳細に述べる。ブロック１０２は、遠隔監視および診断（ＲＭＤ）段階を含み、この遠隔監視および診断（ＲＭＤ）段階は、図３に関連して以下にさらに詳細に述べる。ブロック１０３は、検査段階を含み、この検査段階は、図４に関連して以下にさらに詳細に述べる。

図２は、段階１０１で設計または新製品導入（ＮＰＩ）のための方法２００の一実施形態を示す。ブロック２０１では、詳細なシミュレーションおよび解析が、構成部品の低サイクル疲労（ＬＣＦ）開始寿命をモデル化するために実行される。ブロック２０２では、高サイクル疲労（ＨＣＦ）開始寿命がモデル化される。構成部品の亀裂伝播寿命は、ブロック２０３においてモデル化され、いくつかの実施形態では、亀裂伝播の３次元コンピュータモデリングが使用され得る。ＬＣＦ開始寿命またはＨＣＦ開始寿命、および亀裂伝播寿命の合計は、タービンエンジン構成部品の総寿命を表し得る。構成部品の材料挙動もモデル化できる。図２の本実施形態では、ブロック２０４においてクリープがモデル化され、ブロック２０５において可塑度がモデル化される。故障モードもモデル化できる。酸化は、ブロック２０６においてモデル化され、腐食は、ブロック２０７においてモデル化され、摩耗は、ブロック２０８においてモデル化される。設計段階１０１のステップ２０１〜２０８において生成される物理ベースのモデルは、これだけに限定するものではないが、応力、温度、応力拡大係数、亀裂長、酸化、腐食および摩耗による損傷の程度、変形、発生寿命、亀裂伝播寿命、および損傷蓄積寿命など、熱的設計変数および構造的設計変数を測定可能もしくは検出可能な構成部品データの関数として表し得る。ブロック２０１〜２０８において生成したモデルは、タービンエンジン構成部品、およびエンジンの構成の予想動作状態と融合されて、ブロック２０９において、構成部品の寿命の初期の設計ベースの確立分布である設計モデルを与える。設計段階で特定の構成部品の現場データが利用できないときは、設計モデルの確立分布は、信頼度が低い可能性がある。しかし、タービンエンジン構成部品のライフの初期に、設計モデルが、構成部品の予想寿命に関して利用できる最良の情報を反映するので、この設計モデルを使用して、サービス契約の当初価格を計算し、保守計画を立てることができる。

図３は、遠隔監視および診断（ＲＭＤ）段階の方法３００の一実施形態を示す。図３を参照すると、ブロック３０１において、エンジンの動作中、エンジンセンサが、エンジン構成部品の動作状態を測定する。センサ測定値は、動作温度、圧力、運動、速度、加速度、および幾何学的クリアランスなどの量を含むが、それらに限定されない。収集したＲＭＤデータは、エンジン構成部品のユニット特定使用プロファイル（ｕｎｉｔ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｕｓａｇｅ ｐｒｏｆｉｌｅ）を与える。図２のブロック２０９において生成した設計モデルは、ブロック３０２においてＲＭＤデータと融合される。得られた更新モデルは、設計モデルとＲＭＤデータを共に反映する。この更新モデルを使用して、ブロック３０３において、構成部品の物理および使用プロファイル（ｐｈｙｓｉｃｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｕｓａｇｅ ｐｒｏｆｉｌｅ）を共に表す構成部品の寿命の確立分布を決定することができる。ブロック３０３の更新モデルは、ブロック２０９の設計モデルよりも、構成部品の寿命についてより正確でより高い信頼度の予測を実現する。

図４は、検査段階の方法４００の一実施形態を示す。図４を参照すると、エンジンがある期間の間、動作した後で、ブロック４０１において、エンジンおよびエンジンの構成部品が検査される。ブロック４０２において設計段階中（図２、ブロック２０１〜２０８参照）の物理ベースのモデルの従属変数として現れる量の詳細な測定値が取得される。測定または検出した量には、応力、温度、応力拡大係数、発生寿命、亀裂伝播寿命、損傷蓄積寿命、構成部品の総寿命（ある損傷状態になるまでの時間）、観察した亀裂長、酸化、腐食および摩耗による損傷の程度、変形、ならびに構成部品の劣化が含まれ得る。ブロック４０３において、ブロック４０２からの検査測定値は、図３のブロック３０２からの更新モデルと融合される。ブロック４０４において、ブロック４０３の総合モデルを使用して、構成部品の寿命の確立分布を決定することができ、これにより、このモデルが設計モデル、ＲＭＤデータ、および検査測定値を反映するので、構成部品の寿命の予測に関して最高の信頼度を与える。

再び図１を参照すると、ブロック１０４において、エンジン構成部品の寿命中、より多くのＲＭＤデータおよび検査データが利用可能になるので、ブロック４０３の総合モデルは、繰り返して更新されてもよく、それによって総合モデルの信頼度を向上させる。ブロック１０５において、総合モデルが、サービス契約価格、保守計画、または他の財政もしくは契約上のリスクをさらに最適化するために使用されてもよい。加えて、ブロック１０６では、総合モデルを使用して部品寿命ダッシュボードを構築することができ、このダッシュボードにおいて、エンジンの動作状態が変わるにつれて、構成部品の使用した寿命または残りの寿命が絶えず計算され、ユーザに表示されてもよい。

設計モデル、ＲＭＤデータ、および検査データを組み合わせて、単一の予測モデルにすることにより、構成部品に関して利用できる情報を最大限に活用することを可能にし、高い統計的および物理的信頼度で構成部品の寿命をよく予想することを可能にする。

ある特定のタービンエンジン構成部品について設計段階１０１のモデルを正確に計算するには、構成部品製造者から構成部品に関しての設計情報を入手できることが必要である。保守間隔は、同様のエンジンに歴史的に適用されてきたセンサシグネチャまたはオーバーホールワークスコープ（ｏｖｅｒｈａｕｌ ｗｏｒｋｓｃｏｐｅ）に基づいて勧告するのとは対照的に、エンジンの使用履歴に基づいて一定の亀裂長に達するのに要するサイクルの内部計算に基づいて顧客に指定されてもよい。ビジネスの観点から言えば、より高い信頼度で予想することにより、保守およびサービス契約ならびにスクラップレベルの費用を最適化することが可能になり、このことは、顧客にとって重要である。費用削減は、サービスショップ訪問ワークスコープ（ｓｅｒｖｉｃｅ ｓｈｏｐ ｖｉｓｉｔ ｗｏｒｋｓｃｏｐｅ）および部品交換戦略の決定に基づいて実現することもできる。

図５は、ソフトウェアに具体化される物理ベースでモデル化する方法の例示的な実施形態により利用することができる機能を有するコンピュータ５００の一例を示す。上記の様々な動作は、コンピュータ５００の機能を利用することができる。コンピュータ５００の機能のうち１つまたは複数は、本明細書に述べた任意の要素、モジュール、アプリケーション、および／または構成部品に組み込まれてもよい。

コンピュータ５００には、ＰＣ、ワークステーション、ラップトップ機、ＰＤＡ、パームデバイス、サーバ、記憶装置などが含まれるが、それらに限定されない。概して、ハードウェアアーキテクチャの点から、コンピュータ５００は、１つまたは複数のプロセッサ５１０と、メモリ５２０と、ローカルインタフェース（図示せず）を介して通信可能に結合している１つまたは複数の入力および／または出力（Ｉ／Ｏ）デバイス５７０とを含み得る。ローカルインタフェースは、例えば、１つまたは複数のバス、または当技術分野で知られている他の有線接続または無線接続であってもよいが、これらに限定されない。ローカルインタフェースは、通信を使用可能にするために、コントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、リピータ、およびレシーバなどの追加の要素を有してもよい。さらに、ローカルインタフェースは、前述の構成部品間の適切な通信を可能にするためにアドレス、制御、および／またはデータ接続を含むことができる。

プロセッサ５１０は、メモリ５２０に記憶できるソフトウェアを実行するためのハードウェアデバイスである。プロセッサ５１０は、実質的に任意の注文製作もしくは市販のプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、データ信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはコンピュータ５００に関連したいくつかのプロセッサ間の補助プロセッサであってもよく、プロセッサ５１０は、（マイクロチップの形態の）半導体ベースのマイクロプロセッサ、またはマクロプロセッサであってもよい。

メモリ５２０は、揮発性メモリ要素（例えば、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）等などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））、および不揮発性メモリ要素（例えば、ＲＯＭ、消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ）、電子的に消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラマブルリードオンリメモリ（ＰＲＯＭ）、テープ、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ディスク、ディスケット、カートリッジ、カセット等など）のいずれか１つまたは組合せを含むことができる。さらに、メモリ５２０は、電子的、磁気的、光学的および／または他のタイプの記憶媒体を組み込んでもよい。メモリ５２０は、様々な構成部品が互いに遠隔に位置する分散アーキテクチャを有するが、プロセッサ５１０によってアクセスできることに留意されたい。

メモリ５２０中のソフトウェアは、１つまたは複数の別個のプログラムを含むことができ、各プログラムは、論理機能を実行するための実行可能な命令の順序リストを含む。例示的な実施形態によれば、メモリ５２０中のソフトウェアは、適当なオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）５５０、コンパイラ５４０、ソースコード５３０、および１つまたは複数のアプリケーション５６０を含む。例示のように、アプリケーション５６０は、例示的な実施形態の特徴および動作を実現するための多数の機能構成部品を備える。コンピュータ５００のアプリケーション５６０は、例示的な実施形態による様々なアプリケーション、計算ユニット、論理、機能的ユニット、プロセス、オペレーション、仮想エンティティ、および／またはモジュールを表し得るが、アプリケーション５６０は、限定であることを意味していない。

オペレーティングシステム５５０は、他のコンピュータプログラムの実行を制御し、スケジューリング、入出力制御、ファイルおよびデータの管理、メモリ管理、および通信制御および関連するサービスを行う。例示的な実施形態を実施するためのアプリケーション５６０は、全ての市販のオペレーティングシステムに適用可能であり得ると本発明者によって考えられている。

アプリケーション５６０は、ソースプログラム、実行可能なプログラム（オブジェクトコード）、スクリプト、または実行される命令のセットを含む他の任意のエンティティであってもよい。ソースプログラムである場合、プログラムは、通常、メモリ５２０内に含まれていても含まれていなくてもよい（コンパイラ５４０などの）コンパイラ、アセンブラ、インタプリタなどによって、Ｏ／Ｓ５５０と共に適切に動作するように変換される。さらに、アプリケーション５６０は、（ａ）データおよび方法のクラスを有するオブジェクト指向プログラミング言語、または（ｂ）ルーチン、サブルーチン、および／または関数を有する手続き型プログラミング言語、例えば、これだけに限定するものではないが、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｐａｓｃａｌ、ＢＡＳＩＣ、ＡＰＩ呼出し、ＨＴＭＬ、ＸＨＴＭＬ、ＸＭＬ、ＡSPスクリプト、ＦＯＲＴＲＡＮ、ＣＯＢＯＬ、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ（商標）、ＡＤＡ、および．ＮＥＴなどとして記述することができる。

Ｉ／Ｏデバイス５７０は、例えば、これだけに限定するものではないが、マウス、キーボード、スキャナ、マイクロフォン、カメラ等などの入力装置を含むことができる。さらに、Ｉ／Ｏデバイス５７０は、例えば、これだけに限定するものではないが、プリンタ、ディスプレイなどの出力装置を含むこともできる。最後に、Ｉ／Ｏデバイス５７０は、例えば、これだけに限定するものではないが、（遠隔デバイス、他のファイル、デバイス、システム、またはネットワークにアクセスするための）ＮＩＣもしくは変調器／復調器、無線周波数（ＲＦ）または他の送受信装置、電話インタフェース、ブリッジ、ルータなどの入力および出力を共に伝達するデバイスをさらに含んでもよい。Ｉ／Ｏデバイス５７０は、インターネットまたはイントラネットなどの様々なネットワークを介して通信するための構成部品も含む。

コンピュータ５００が、ＰＣ、ワークステーション、インテリジェントデバイスなどである場合、メモリ５２０中のソフトウェアは、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）（簡潔化のために省略）をさらに含んでもよい。ＢＩＯＳは、起動時にハードウェアを初期化およびテストし、Ｏ／Ｓ５５０を開始し、ハードウェアデバイス間のデータ転送をサポートする一組の必須ソフトウェアルーチンである。ＢＩＯＳは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの何らかのタイプのリードオンリメモリ中に記憶されており、コンピュータ５００が起動されるときにＢＩＯＳを実行できるようになっている。

コンピュータ５００が動作中のとき、プロセッサ５１０は、メモリ５２０内に記憶したソフトウェアを実行し、メモリ５２０との間でデータを通信し、ソフトウェアに従ってコンピュータ５００の動作を全体的に制御するように構成される。アプリケーション５６０およびＯ／Ｓ５５０は、プロセッサ５１０によって全体または一部が読み込まれ、プロセッサ５１０内におそらくバッファされ、次いで実行される。

アプリケーション５６０がソフトウェアで実施されるとき、アプリケーション５６０は、任意のコンピュータ関連のシステムもしくは方法によって使用される、またはそれと共に使用される実質的に任意のコンピュータ可読媒体に記憶することができることも留意されたい。本書の文脈では、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ関連のシステムもしくは方法によって使用される、またはそれと共に使用されるコンピュータプログラムを格納または記憶できる電子的、磁気的、光学的、または他の物理的なデバイスまたは手段であり得る。

アプリケーション５６０は、命令実行システム、装置、またはデバイスから命令を取り出し、この命令を実行することができるコンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、または他のシステムなどの命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用される、またはそれと共に使用される任意のコンピュータ可読媒体中で具体化することができる。本書の文脈では、「コンピュータ可読媒体」は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用される、またはそれと共に使用されるプログラムを記憶、伝達、伝搬または移送することができる任意の手段であり得る。コンピュータ可読媒体は、例えば、これだけに限定するものではないが、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線もしくは半導体のシステム、装置、デバイスまたは伝搬媒体であり得る。

コンピュータ可読媒体のより具体的な実施例（非網羅的なリスト）は、以下のものを含み得るものであり、すなわち、１つまたは複数の配線を有する電気的な接続（電子的）、可搬型のコンピュータディスケット（磁気的または光学的）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（電子的）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）（電子的）、消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュメモリ）（電子的）、光ファイバ（光学的）、および可搬型のコンパクトディスクメモリ（ＣＤＲＯＭ、ＣＤ Ｒ／Ｗ）（光学的）である。コンピュータ可読媒体は、プログラムが上に印刷もしくは穿孔された紙もしくは他の適当な媒体とすることもでき、例えば、紙もしくは他の媒体を光学的に走査することによりプログラムを電子的に取り込み、次いで、必要に応じて適切なやり方でコンパイル、解釈、または他の方法で処理し、次いでコンピュータメモリに記憶することができるようなものでさえあってもよいことに留意されたい。

アプリケーション５６０がハードウェアで実施される例示的な実施形態では、アプリケーション５６０は、当技術分野でそれぞれがよく知られている以下の技術のいずれか１つまたはそれらの組合せを用いて実施することができ、すなわち、データ信号に応じて論理機能を実施する論理ゲートを有する（１つまたは複数の）ディスクリート論理回路、適切に組合せ可能な論理ゲートを有する特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、（１つまたは複数の）プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などである。

図６は、図５に示すような１つまたは複数のコンピュータ５００を組み込むことができる物理ベースで寿命をモデル化するシステム６００の一実施形態を示す。設計モデルモジュール６０１は、図２のブロック２０１〜２０８において計算されるモデルを決定するための複数のサブモジュールを含むことができる。サブモジュール（図示せず）は、低サイクル疲労、高サイクル疲労、亀裂伝播、クリープ、可塑度、酸化、腐食および摩耗をモデル化することができる。設計モジュール６０１は、決定したモデル化情報をモデル融合モジュール６０４に出力する。ＲＭＤモジュール６０２は、図３のブロック３０１に示すように、エンジンセンサ測定値を収集し、測定データをモデル融合モジュール６０４に出力する。検査モジュール６０３は、図４のブロック４０２に示すように、詳細な検査測定値を収集し、検査データをモデル融合モジュール６０４に出力する。モデル融合モジュール６０４は、設計モジュール６０１、ＲＭＤモジュール６０２、および検査モジュール６０３からの入力を用いて、エンジン構成部品の寿命の総合モデルおよび確立分布を決定する。決定した寿命は、ディスプレイ６０５においてユーザに表示される。

例示的な実施形態を参照して本開示を説明してきたが、本開示の範囲から逸脱することなく、様々な変更がされてもよく、均等物が本開示の要素の代わりに代用されてもよいことが当業者によって理解されよう。加えて、本開示の本質的な範囲から逸脱することなく、ある特定の状況または材料を本開示の教示に適合させるように多くの修正がなされてもよい。したがって、本開示は、本開示を実施するために考えられた最良の形態として開示した特定の実施形態に限定されるものではなく、本開示は、添付の特許請求の範囲内に含まれる全ての実施形態を包含することになるものである。

また、用語「第１の」、「第２の」、「下（ｂｏｔｔｏｍ）」、「上（ｔｏｐ）」などは、いかなる順序、量または重要度を示すものではなく、むしろある要素を別の要素と区別するために使用され、用語「この（ｔｈｅ）」、「１つの（ａ）」、および「１つの（ａｎ）」は、量の限定を示すのではなく、参照事項が少なくとも１つ存在することを示す。量に関連して使用される修飾語「約」は、記載された値を含み、文脈によって指示される意味を有し、または特定の量の測定に関連した誤差の程度を少なくとも含む。さらに、同じ量または物理的特性を挙げる全ての範囲は、挙げた両端点を含み、独立して組合せ可能である。

本明細書は実施例を用いて最良の形態を含めて本発明を開示し、また、当業者による本発明の製造および使用を可能にする。本発明の特許性のある範囲は、特許請求の範囲によって定められ、当業者が想到する他の実施例を含み得る。そのような他の実施例が、特許請求の範囲の文言とは異ならない構造的要素を有する場合、またはそのような他の例が、特許請求の範囲の文言とはわずかな相違の均等な構造要素を含む場合、そのような他の実施例は、特許請求の範囲内にあるものとする。

１００ 方法
１０１ ブロック、段階、設計段階
１０２ ブロック
１０３ ブロック
１０４ ブロック
１０５ ブロック
１０６ ブロック
２００ 方法
２０１ ブロック、ステップ
２０２ ブロック、ステップ
２０３ ブロック、ステップ
２０４ ブロック、ステップ
２０５ ブロック、ステップ
２０６ ブロック、ステップ
２０７ ブロック、ステップ
２０８ ブロック、ステップ
２０９ ブロック
３００ 方法
３０１ ブロック
３０２ ブロック
３０３ ブロック
４００ 方法
４０１ ブロック
４０２ ブロック
４０３ ブロック
４０４ ブロック
５００ コンピュータ
５１０ プロセッサ
５２０ メモリ
５３０ ソースコード
５４０ コンパイラ
５５０ オペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）、Ｏ／Ｓ
５６０ アプリケーション
５７０ 入力および／または出力（Ｉ／Ｏ）デバイス
６００ システム
６０１ 設計モデルモジュール、設計モジュール
６０２ ＲＭＤモジュール
６０３ 検査モジュール
６０４ モデル融合モジュール
６０５ ディスプレイ

Claims (20)

1. タービンエンジン構成部品の寿命をモデル化する方法であって、
   前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の設計段階モデルを決定するステップと、
   前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の更新モデルを生成するように、前記設計段階モデルを、前記タービンエンジン構成部品の動作中に収集したセンサデータと融合するステップと、
   前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の総合モデルを生成するように、前記更新モデルを、前記タービンエンジン構成部品の検査中に収集したデータと融合するステップと
   を含む方法。
2. 前記総合モデルに基づいて、前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の確率分布を決定するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
   
3. 前記総合モデルを、前記タービンエンジン構成部品のその後の動作中に収集したセンサデータと融合するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
4. 前記総合モデルを、前記タービンエンジン構成部品のその後の検査からの検査データと融合させるステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
5. 前記設計段階モデルを決定するステップが、前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の複数の物理ベースのモデルを生成するステップを含み、前記複数の物理ベースのモデルが、低サイクル疲労、高サイクル疲労、亀裂伝播、クリープ、可塑度、酸化、腐食および摩耗のうちの少なくとも１つを含む、請求項１記載の方法。
6. 前記複数の物理ベースのモデルを融合させて、前記設計段階モデルにするステップをさらに含む、請求項５記載の方法。
7. 前記複数の物理ベースのモデルが、測定可能もしくは検出可能なタービンエンジン構成部品のデータを用いて表され、前記測定可能もしくは検出可能なタービンエンジン構成部品のデータが、応力、温度、応力拡大係数、亀裂長、酸化、腐食および摩耗による損傷の程度、発生寿命、亀裂伝播寿命、ならびに損傷蓄積寿命のうちの少なくとも１つを含む、請求項５記載の方法。
8. 前記タービンエンジン構成部品の動作中に収集した前記センサデータが、動作温度、圧力、運動、速度、加速度、および幾何学的クリアランスのうちの少なくとも１つを含む、請求項１記載の方法。
9. 前記タービンエンジン構成部品の検査中に収集した前記データが、応力、温度、応力拡大係数、亀裂長、酸化、腐食および摩耗による損傷の程度、発生寿命、亀裂伝播寿命、ならびに損傷蓄積寿命のうちの少なくとも１つを含む、請求項１記載の方法。
10. 前記更新モデルを融合するステップが、前記総合モデルを生成するように、検査中に収集した前記データに関して前記更新モデルを再計算するステップを含む、請求項１記載の方法。
11. 前記総合モデルに基づいて、サービス契約価格、保守計画、または他の財政もしくは契約上のリスクのうちの少なくとも１つを計算するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
12. 前記総合モデルに基づいた予想タービンエンジン構成部品の寿命をユーザに表示するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
13. コンピュータによって実行されると、タービンエンジン構成部品の寿命をモデル化する方法を実行するコンピュータコードを格納するコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラムであって、前記方法が、
    前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の設計段階モデルを決定するステップと、
    前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の更新モデルを生成するように、前記設計段階モデルを、前記タービンエンジン構成部品の動作中に収集したセンサデータと融合するステップと、
    前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の総合モデルを生成するように、前記更新モデルを、前記タービンエンジン構成部品の検査中に収集したデータと融合するステップと
    を含む、コンピュータプログラム。
    
14. タービンエンジン構成部品の寿命をモデル化するシステムであって、
    前記タービンエンジン構成部品の寿命の設計モデルを決定するように構成される設計段階モジュールと、
    前記タービンエンジン構成部品の動作中にセンサデータを収集するように構成される遠隔監視および診断モジュールと、
    前記タービンエンジン構成部品の検査からデータを収集するように構成される検査モジュールと、
    前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の総合モデルを生成するように、前記設計モデルを前記センサデータおよび前記検査データで更新するように構成されるモデル融合モジュールと
    を備えるシステム。
15. 前記モデル融合モジュールが、前記総合モデルに基づいて、前記タービンエンジン構成部品の前記寿命の確率分布を決定するようにさらに構成される、請求項１４記載のシステム。
    
16. 前記設計モジュールが、複数のサブモジュールを含み、前記サブモジュールが、低サイクル疲労、高サイクル疲労、亀裂伝播、クリープ、可塑度、酸化、腐食、および摩耗のうちの少なくとも１つについて物理ベースでモデル化するためのモジュールを含む、請求項１４記載のシステム。
17. 前記設計モジュールが、前記複数のサブモジュールからの前記物理ベースのモデルを融合させて前記設計段階モデルにするようにさらに構成される、請求項１６記載のシステム。
18. 前記複数のサブモジュールからの前記物理ベースのモデルが、測定可能もしくは検出可能なタービンエンジン構成部品のデータを用いて表され、前記測定可能もしくは検出可能なタービンエンジン構成部品のデータが、応力、温度、応力拡大係数、亀裂長、酸化、腐食および摩耗による損傷の程度、発生寿命、亀裂伝播寿命、ならびに損傷蓄積寿命のうちの少なくとも１つを含む、請求項１６記載のシステム。
19. 前記遠隔監視および診断モジュールが、前記タービンエンジン構成部品の動作中に、動作温度、圧力、運動、速度、加速度、および幾何学的クリアランスのうちの少なくとも１つを測定する複数のセンサを含む、請求項１４記載のシステム。
20. 前記検査モジュールが、前記構成部品についての応力、温度、応力拡大係数、亀裂長、酸化、腐食および摩耗による損傷の程度、発生寿命、亀裂伝播寿命、ならびに損傷蓄積寿命のうちの少なくとも１つを測定する複数のセンサを備える、請求項１４記載のシステム。

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