Como componente rotativo chave de um motor a jato, o sistema rotor trabalha em um ambiente severo de alta temperatura, alta pressão e alta velocidade por longos períodos, e precisa atender a uma série de indicadores exigentes e contraditórios, como longa vida útil, leve peso e alta confiabilidade. Sob a influência de múltiplos fatores aleatórios, como cargas multifísicas, propriedades do material e parâmetros do modelo, as respostas de tensão-deformação e vida à fadiga do sistema rotor frequentemente mostram grande dispersão. Sua avaliação detalhada de falhas e análise de confiabilidade tornaram-se tecnologias-chave no desenvolvimento de motores a jato avançados. Este artigo discute inicialmente os métodos de análise de confiabilidade mais comumente usados e suas ideias de modelagem, e introduz alguns métodos de modelo substituto de vanguarda; em seguida, tomando como exemplo um típico sistema rotor de turbina, são analisadas as vantagens, desvantagens e limitações de vários métodos de análise de confiabilidade amplamente utilizados. Os resultados da análise mostram que o método de modelo substituto tem grande potencial em termos de desempenho preditivo de alta precisão e não requer cálculos de simulação em larga escala. Ele aponta que a tecnologia de amostragem, a forma do modelo e a estratégia de construção são os elos-chave que afetam a precisão e eficiência do modelo substituto, indicando assim a direção futura de desenvolvimento para a aplicação do método de modelo substituto na análise de confiabilidade de sistemas rotor.
Método analítico aproximado/método de simulação digital: Esta revisão introduz sistematicamente métodos analíticos aproximados, como o método de confiabilidade primário e o método de confiabilidade secundário, e métodos de simulação digital representados pelo método de Monte Carlo. Para a análise de confiabilidade dos sistemas de rotor de motores aeronáuticos, o método analítico aproximado tem o defeito de ser difícil de aproximar com precisão as características de cauda da função de densidade de probabilidade, e o método de simulação digital tende a ter baixa eficiência computacional devido à necessidade de chamar um grande número de funções de estado limite não lineares reais. A Figura 1 mostra o processo detalhado de análise de confiabilidade dos dois métodos.
Método de modelo substituto: Construir modelos matemáticos precisos e eficientes para substituir funções de estado limite implícitas de alta dimensão e não lineares é uma maneira importante de resolver problemas de análise de confiabilidade de estruturas complexas, como sistemas de rotor de motores aeronáuticos. Primeiro, modelos intermediários tradicionais, como funções polinomiais, modelos Kriging, máquinas de vetores de suporte e redes neurais BP são resumidos, e seus processos de modelagem e princípios de análise são apresentados; em seguida, sob as perspectivas de tecnologia de amostragem, forma do modelo e estratégia de construção, vários modelos intermediários mais avançados, como tecnologia de aprendizado ativo, redes neurais fuzzy, regressão de rede wavelet, Kriging otimizado, estratégia de seleção de valores extremos e estratégia distribuída colaborativa são introduzidos, indicando a direção potencial de pesquisa do método de modelo intermediário. Siga a conta oficial: Potência de duas máquinas em primeiro lugar, obtenha uma grande quantidade de informações sobre as duas máquinas gratuitamente e concentre-se nas tecnologias-chave das duas máquinas!
Análise de confiabilidade do sistema de rotor de turbina: Sob o acoplamento de múltiplos campos físicos, como fluído-sólido-calor, a raiz da pás, a borda, o centro do disco e outras partes do rotor da turbina podem gerar vários modos de falha, como fadiga de baixo ciclo, fadiga de alto ciclo e fluência em alta temperatura. Sua análise de confiabilidade é um problema de análise complexo que envolve acoplamento de múltiplos campos físicos e vários modos de falha. Este artigo toma um sistema de rotor de turbina típico como exemplo, utiliza vários métodos avançados de modelo substituto para analisar e avaliar sua confiabilidade e sensibilidade de confiabilidade, e resume as vantagens e desvantagens de diversos métodos de modelo substituto na análise de confiabilidade de sistemas de rotores de turbinas. A Figura 3 mostra o processo de análise de confiabilidade do sistema de rotor de turbina baseado no modelo substituto.
Este artigo introduz sistematicamente três métodos comuns de análise de confiabilidade, a saber, o método analítico aproximado, o método de simulação numérica e o método de modelo substituto, discute as vantagens, desvantagens, limitações e campo de aplicação de cada método, destaca a superioridade do método de modelo substituto em problemas de análise de confiabilidade que envolvem funções funcionais implícitas complexas e altamente não lineares, e fornece orientação de referência para o uso do método de modelo substituto na solução dos problemas de análise de confiabilidade do sistema de rotor do motor aeronáutico. Siga a conta oficial: Potência de duas máquinas em primeiro lugar, obtenha uma grande quantidade de dados de duas máquinas gratuitamente e concentre-se nas tecnologias-chave de duas máquinas!
Além disso, partindo da precisão de cálculo e eficiência de cálculo, este artigo resume as três etapas-chave de modelagem que determinam a eficácia do modelo substituto: tecnologia de amostragem, forma do modelo e estratégia de construção. Através de uma discussão aprofundada de uma variedade de métodos de confiabilidade de vanguarda que emergem em cada etapa de modelagem, é apontado que combinando organicamente a tecnologia de amostragem, a forma do modelo e a estratégia de construção, o custo de modelagem pode ser reduzido de forma eficaz enquanto se mantém a precisão dos cálculos. Para problemas complexos de análise de confiabilidade estrutural, como sistemas de rotores de motores aeronáuticos, como melhorar ainda mais a credibilidade da análise de confiabilidade do sistema de rotores de motores aeronáuticos em torno dessas três etapas-chave de modelagem merece estudo adicional.
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