高壓渦輪葉盤作為航空發(fā)動機關(guān)鍵部件,工作過程中承受高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速等復雜載荷的共同作用,其可靠性對飛機飛行安全至關(guān)重要。為了提高可靠性分析精度,本文借助響應面法和極值響應面法的代理模型技術(shù),結(jié)合遺傳算法、kriging模型提出相應的智能響應面代理模型方法實現(xiàn)渦輪葉盤疲勞-蠕變耦合失效可靠性分析。主要包括:(1)渦輪葉盤結(jié)構(gòu)高溫蠕變失效可靠性分析。首先,進行高溫蠕變拉伸實驗,對獲得數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析得到GH4133B高溫合金蠕變特性參數(shù);然后,把雙重響應面法應用在高溫蠕變失效的可靠性分析上;結(jié)合Kriging模型與響應面法提出Kriging雙重響應面法,以葉盤溫度、轉(zhuǎn)速、材料密度和彈性模量為隨機輸入變量,以蠕變作用下葉盤應力和應變?yōu)檩敵鲰憫?訓練修正Kriging模型,構(gòu)建Kriging雙重響應面數(shù)學模型完成葉盤高溫蠕變可靠性分析;最后,將兩種方法進行對比驗證新方法的有效性。(2)渦輪葉盤結(jié)構(gòu)低循環(huán)疲勞失效可靠性分析。通過疲勞試驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計獲得GH4133B高溫合金低周疲勞性能參數(shù);將遺傳算法、Kriging模型與極值響應面理論相結(jié)合,提出了遺傳算法優(yōu)化的Kriging極值響應面法;運用拉丁超立方抽樣技術(shù)抽取輸入隨機變量樣本,提取[0,T]時域內(nèi)的動態(tài)極值響應,運用遺傳算法搜索kriging模型極大似然意義下的最優(yōu)相關(guān)參數(shù),建立GK-ERSM數(shù)學模型;以航空發(fā)動機整體渦輪葉盤結(jié)構(gòu)為例進行結(jié)構(gòu)低循環(huán)疲勞壽命可靠度及靈敏度分析研究。(3)渦輪葉盤疲勞-蠕變耦合失效可靠性分析。首先,整理加載波形為梯形波的疲勞-蠕變耦合試驗數(shù)據(jù),擬合疲勞-蠕變耦合特性函數(shù);然后,提出多構(gòu)件耦合失效可靠性分析的遺傳算法優(yōu)化的Kriging多重極值響應面法。通過熱-結(jié)構(gòu)耦合確定性分析獲得葉片-輪盤結(jié)構(gòu)的最大應力點、最大變形點,確定危險部位,運用MATLAB對損傷及壽命公式進行編程求解疲勞-蠕變耦合損傷,運用中心組合法獲得葉片-輪盤極值輸出響應數(shù)據(jù)樣本;最后,通過遺傳算法優(yōu)化Kriging模型參數(shù)建立最終的數(shù)學模型,運用蒙特卡洛法對該數(shù)學模型進行動態(tài)可靠性分析,獲得葉片-輪盤疲勞-蠕變耦合損傷的靈敏度分布特性。
【學位單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：V231.95
【部分圖文】：

圖 2-1 蠕變曲線Fig. 2-1 Creep curve的延長蠕變速率下降。由于蠕變變形和位錯滑移阻力增大使蠕變速率降低發(fā)展促進動態(tài)回復使金屬不斷軟化，率為常數(shù)；階段三，隨蠕變速率隨同將導致蠕變特性與蠕變過程不同，難以實現(xiàn)，工程上常采用 Norton 隱本構(gòu)關(guān)系，即：321expCTCcreepε Cσ =變，Ci(i=1,2,3)為材料蠕變參數(shù)，T環(huán)載荷下的蠕變拉伸試驗[35]，對獲得間為∞時為純?nèi)渥冞^程，以最小二乘據(jù)擬合材料蠕變參數(shù)見表 2-1 所示。表 2-1 蠕變模型參數(shù)Table 2-1 Parameters model of creep

[ ]T21 2[ ] y YiX= x → y=一組輸入樣本點對應計算出 個輸出響應， 為輸入隨機變量向量，Y 為輸出響應向量。運用最小二乘法系數(shù)，最終建立雙重響應面數(shù)學模型如式(2-9)所示。( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )1 1 1 101 1 12 2 2 201 1 1n n ni i ij i ji i jn n ni i ij i ji i jy b b x b x xy b b x b x x= = == = = = + + = + + 響應面法基本思想，建立雙重響應面法可靠性分析流程如

下：1) 結(jié)合蠕變機理進行金屬材料 GH4133B 高溫拉伸蠕變試驗，確定蠕數(shù)。2) 建立葉盤結(jié)構(gòu)有限元模型。3) 根據(jù)蠕變參數(shù)、材料屬性和載荷條件進行葉盤熱-結(jié)構(gòu)耦合確定4) 以葉盤溫度、轉(zhuǎn)速、材料密度和彈性模量作為隨機輸入變量，以蠕葉盤應力和應變作為輸出響應，提取少量樣本點，并對樣本點進行訓Kriging 模型輸出參數(shù)(θ、A、B、C、γ、R)，構(gòu)建 KDRSM 數(shù)學模型。5) 利用蒙特卡洛聯(lián)動抽樣技術(shù)對 KDRSM 模型進行聯(lián)動抽樣，計算可相關(guān)公式，完成葉盤綜合可靠性分析。基于 KDRSM 機構(gòu)可靠性分析基本流程，如圖 2-3 所示

【參考文獻】

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本文編號：2820436