基于HSGT的装备健康状态评估技术

提出了基于健康状态-广义测试相关性(health state-general test,简称HSGT)的健康状态评估技术。首先,根据维修要求将故障严重程度划分成多个离散的健康状态,再按测试输出属性,将测试划分为一系列区间值的广义测试,进而结合系统功能与结构等信息,建立系统健康状态-广义测试相关性矩阵;其次,利用贝叶斯理论,建立基于HSGT的健康状态评估推理模型;最后,使用蒙特卡洛方法生成包含8个被测单元(unit under test,简称UUT)的系统,对所提技术的有效性及可行性进行了仿真验证。结果表明,提出的健康状态评估技术能根据系统测试输出结果,及时、准确地推理出系统中各个UUT的健康状态,评估结果能在故障加剧导致的功能失效前有效触发视情维修(condition based maintenance,简称CBM)的维修决策机制。

机械系统的故障演化测试性建模及预计

采用部件级及系统级的分层建模思想,提出基于故障演化的测试性建模方法.在部件级,分析系统的故障演化机理,建立描述系统故障与征兆参数的定性相关性矩阵;在系统级,使用键合图的分析方法,建立系统中部件故障与子系统以及系统参数间的能量传递关系,进而获得征兆参数与测试间的动力学关系.在考虑故障可检测率、故障可隔离率的基础上,以故障可预测率以及故障可跟踪率分别描述系统对故障的检测、隔离、预测和跟踪的测试性水平.案例分析结果表明:故障与征兆参数的定性关系以及征兆参数与测试的动力学关系能准确刻画机械系统中故障演化与测试的关系,在此基础上提出的测试性预计方法能够有效评估机械系统对故障的检测、隔离、跟踪和预测能力,有助于提高机械系统对故障演化的跟踪和对失效的预测水平.

紫外熔石英元件高精度低缺陷控形控性制造技术研究进展

传统的紫外熔石英元件加工方法本身会引入各类制造缺陷,需要后期加工来消除前期加工带来的缺陷,限制了熔石英元件的加工质量和加工效率。针对这些问题,课题组提出了采用磁流变、离子束、保形光顺和流体动压抛光等可控柔体加工技术提升熔石英元件的加工效果,并开展了相关研究。主要介绍了课题组在关键技术上取得的重要进展,包括亚纳米精度表面控形制造技术、纳米精度本征表面控性生成方法、熔石英元件高精度低缺陷组合工艺与设备等一系列关键技术。通过探讨关键技术及其发展现状,为未来紫外熔石英元件高精度低缺陷制造技术的发展提供参考。

热障涂层电磁/电容复合检测技术研究

热障涂层能显著提升发动机叶片的耐高温能力,但由于其工作环境恶劣,容易发生裂纹、烧结、界面开裂、涂层脱落等失效现象。针对单一检测手段获取的信息量有限、难以实现热障涂层全面准确评估的现状,根据电磁法适合检测导电材料、电容法适合检测非导电材料的特点,提出了热障涂层电磁/电容复合检测技术,研究了所涉及的检测机理、复合式传感器设计以及涂层参数检测等关键问题。仿真和试验结果表明:传感器电磁检测单元和电容检测单元对涂层厚度的最大检测灵敏度分别达到0.1Ω/mm和15pF/mm,为涂层厚度及介电常数、电导率等参数的定量检测奠定了基础,为热障涂层全面准确的评估提供了有效的解决方案。

复杂曲面铝反射镜超精密制造现状

由于复杂曲面铝反射镜所具有的独特优势,其在光学系统中的应用越来越广泛。但是只采用超精密车削加工的光学反射镜精度受到超精密车削加工“误差复映”的限制,只能满足红外系统应用需求,其应用的进一步推广遭遇瓶颈。采用超精密车削、磁流变抛光、计算机控制表面成形(CCOS)的组合加工工艺,并结合复杂光学曲面的计算全息图法(CGH)面形检测技术,可以进一步提升铝反射镜的面形精度,满足可见光系统的应用需求,为复杂曲面铝合金反射镜的推广奠定了制造基础。

转轴-轮盘-裂纹叶片耦合系统的叶尖振动特性

航空发动机叶片在极端恶劣环境中工作,容易产生裂纹进而缩短叶片寿命,严重影响航空发动机的安全运行。以转轴-轮盘-裂纹叶片耦合系统为研究对象,采用有限元、假设模态混合的建模策略,利用有限元模拟转轴,基于Kirch⁃hoff板理论、Timoshenko梁理论模拟轮盘、旋转叶片,并根据时变的释放应变能确定呼吸裂纹导致的时变损失刚度,建立了相应的动力学模型;通过对比耦合系统的固有特性和振动响应验证了提出方法的正确性;剖析了重力载荷、转子不平衡力、气动载荷对叶尖振动特性的影响,并研究了不同无量纲裂纹深度和裂纹位置对叶尖振动特性的影响。研究结果表明:健康叶片中,重力载荷会导致叶片产生振动,转子不平衡力会导致叶片发生静变形;在旋转状态下,裂纹叶片导致叶尖弯曲位移产生偏移量;在气动载荷作用下,呼吸裂纹导致叶片发生非线性振动;常值分量与转频幅值比、常值分量与气动激励频率幅值比是评价呼吸裂纹的有效指标。本文的建模方法和分析结论可为航空发动机叶片裂纹故障诊断提供了一定的理论依据。

基于压缩感知的叶端定时欠采样多频叶片振动盲重构研究

旋转叶片是航空发动机的核心部件,长期工作在复杂的工况下承受交变应力,容易产生振动而导致疲劳失效,因此在线监测叶片振动对发动机运行安全具有十分重要的工程意义。针对传统的接触式应变法无法同时测量所有叶片振动且布线复杂存在安全隐患的问题,采用叶端定时(Blade tip-timing,BTT)非接触方法对叶片振动进行实时在线监测。但是BTT测量信号受叶顶传感器安装限制属于典型的欠采样信号,而叶片由于气动激励及微小裂纹的非线性导致其叶端出现多频振动响应,因此利用欠采样的BTT信号获取未知多频叶片振动是目前遇到的巨大挑战。提出采用压缩感知方法解决BTT欠采样多频叶片振动盲重构。首先分析叶片在气动激励下的多频响应;然后建立BTT测量的压缩感知模型,并采用多重信号分类(Multiplesignal classification,MUSIC)算法进行求解;最后通过数值仿真,并结合旋转叶片BTT测振实验台验证了压缩感知理论解决BTT欠采样多频叶片振动盲重构难题,实现旋转叶片振动BTT非接触在线测量。