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基于深度学习的涡轮叶盘低周疲劳寿命可靠性灵敏度仿真

Reliability sensitivity simulation of the low-cycle fatigue of turbine blisk based on deep learning

2023-06-28 14:26

作者

费成巍，刘皓天 ()

摘要

涡轮叶盘作为涡喷发动机最重要的组成部分之一，其疲劳寿命预测精度的高低影响了发动机及整机的使用性能。为了精确预测涡轮叶盘低周疲劳寿命，基于卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）和深度神经网络（DNN, Deep Neural Network）提出一种高效的深度学习模型，即CNN-DNN模型。该模型在双层卷积层的基础上迭代双层密集连接层，其中双层卷积层用于提取数据特征，双层密集连接层可分析简化后的数据参数。以涡轮叶盘低周疲劳寿命疲劳分析为例，通过对比DNN和CNN显示，CNN-DNN模型误差（0.0181）明显小于CNN（0.0546）和DNN（0.0285），最大样本偏差约为7.5%，证明了该模型具有高的预测精度。涡轮叶盘低周疲劳寿命疲劳可靠性灵敏度分析结果表明：当低周疲劳寿命允许值为5300 cycles时疲劳可靠度R约为0.996，疲劳延性指数c是影响涡轮叶盘低周疲劳寿命的主要因素，为涡轮叶盘低周疲劳寿命预测提供了一种新的有效模型。关键词：CNN-DNN；灵敏度分析；可靠度分析；航空发动机；疲劳寿命；涡轮叶盘

内容

来源：数字仿真论坛

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