Fatigue strength reliability assessment of turbo-fan blades by Kriging-based distributed collaborative response surface method

• Autorzy: Gao Hai-Feng , Wang Anjenq , Zio Enrico , Ma Wei

Identyfikatory

DOI

10.17531/ein.2019.3.20

Warianty tytułu

PL

Ocena niezawodności wytrzymałości zmęczeniowej łopatek turbowentylatora rozproszoną metodą powierzchni odpowiedzi z wykorzystaniem krigingu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Fatigue crack propagation affects the operational reliability of engine turbo-fan blades. In this article, we integrate a Kriging regression model and a distributed collaborative response surface method (DCRSM) for the reliability assessment of turbo-fan blades, considering the relevant uncertainty. Following a series of deterministic analyses, such as steady-state aerodynamic analysis, harmonic response analysis and Campbell diagram, and based on the assumption that vibration stress is mainly from aerodynamic load, the fatigue strength is calculated for turbo-fan blades under coupling aerodynamic forces, according to a modified Goodman curve of titanium-alloy. Giving consideration to the uncertainty of the resonance frequencies and material properties, the fatigue strength of the turbo-fan blade is evaluated, including probabilistic analysis and sensitivity analysis. In the case study analyzed, the conclusions are that the fatigue strength reliability reaches 96.808% with confidence level of 0.95 for the turbo-fan blade under the coupling aerodynamic forces, and the first three-order resonant frequencies are found to have important influence on the fatigue performance of turbo-fan blades.

PL

Propagacja pęknięć zmęczeniowych wpływa na niezawodność pracy łopatek turbowentylatora w silnikach samolotowych. W przedstawionej pracy, niezawodność łopatek turbo-wentylatora oceniano za pomocą techniki która łączy rozproszoną metodę powierzchni odpowiedzi (ang. distributed collaborative response surface method, DCRSM) z krigingiem, z jednoczesnym uwzględnieniem niepewności. Po przeprowadzeniu serii analiz deterministycznych, w tym analizy aerodynamicznej w stanie ustalonym, analizy harmonicznej i wyznaczeniu wykresu Campbella, oraz przyjmując założenie, że naprężenia wibracyjne powstają głównie na skutek obciążeń aerodynamicznych, obliczono wytrzymałość zmęczeniową łopatek turbowentylatora w warunkach sprzęgających sił aerodynamicznych, zgodnie ze zmodyfikowaną krzywą Goodmana dla stopu tytanu. Biorąc pod uwagę niepewność częstotliwości rezonansowych i właściwości materiału, wytrzymałość zmęczeniową łopatki turbowentylatora określano na podstawie analizy probabilistycznej i analizy czułości. W omawianym studium przypadku wykazano, że niezawodność wytrzymałości zmęczeniowej łopatki turbowentylatora w warunkach sprzęgających sił aerodynamicznych sięga 96,808% przy poziomie ufności 0,95, a trzy pierwsze postacie drgań rezonansowych mają istotny wpływ na jej wydajność zmęczeniową.

Słowa kluczowe

EN

turbo-fan blade; fatigue strength; reliability assessment; Kriging; distributed collaborative response surface method

PL

łopatka turbowentylatora; wytrzymałość zmęczeniowa; ocena niezawodności; kriging; rozproszona metoda powierzchni odpowiedzi

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 21, no. 3
• Strony: 530--538
• Opis fizyczny: Bibliogr. 22 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Gao Hai-Feng

• School of Mechanical Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China Energy Department, Politecnico di Milano, Italy

autor

Wang Anjenq

• School of Mechanical Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China.

autor

Zio Enrico

• Energy Department, Politecnico di Milano Milano, Italy MINES ParisTech, PSL Research University, CRC Sophia Antipolis, France

autor

Ma Wei

• School of Aeronautics and Astronautics Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China

Bibliografia

• 1. Beck J L, Au S K. Bayesian updating of structural models and reliability using Markov chain Monte Carlo simulation. Journal of Engineering Mechanics 2002; 128(4): 380-391, https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9399(2002)128:4(380).
• 2. Billinton R, Wang P. Teaching distribution system reliability evaluation using Monte Carlo simulation. IEEE Transactions on Power Systems 1999; 14(2): 397-403, https://doi.org/10.1109/59.761856.
• 3. Bucher C G, Bourgund U. A fast and efficient response surface approach for structural reliability problems. Structural Safety 1990; 7(1):57-66, https://doi.org/10.1016/0167-4730(90)90012-E.
• 4. Cornell C A. A first order reliability theory of structural designs. Structural Reliability arid Codified Design, 1970.
• 5. Das P K, Zheng Y. Cumulative formation of response surface and its use in reliability analysis. Probabilistic Engineering Mechanics 2000;15(4): 309-315, https://doi.org/10.1016/S0266-8920(99)00030-2.
• 6. Der Kiureghian A, Lin H Z, Hwang S J. Second-order reliability approximations. Journal of Engineering mechanics 1987; 113(8): 1208-1225, https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9399(1987)113:8(1208).
• 7. Gao H F, Bai G C, Gao Y, Bao T W. Reliability analysis for aeroengine turbine disc fatigue life with multiple random variables based on distributed collaborative response surface method. Jo-rnal of Central South University 2015; 22(12): 4693-4701, https://doi.org/10.1007/s11771-015-3020-x.
• 8. Gao H, Bai G. Reliability analysis on resonance for low-pressure compressor rotor blade based on least squares support vector machine with leave-one-out cross-validation. Advances in Mechanical Engineering 2015; 7(4): 1687814015578351, https://doi.org/10.1177/1687814015578351.
• 9. Gao H F, Bai G C. Vibration reliability analysis for aeroengine compressor blade based on support vector machine response surface method. Journal of Central South University 2015; 22(5): 1685-1694, https://doi.org/10.1007/s11771-015-2687-3.
• 10. Gao H, Fei C, Bai G, Ding L. Reliability-based low-cycle fatigue damage analysis for turbine blade with thermo-structural interaction. Aerospace Science and Technology 2016; 49:289-300, https://doi.org/10.1016/j.ast.2015.12.017.
• 11. Gao H, Wang A, Bai G, Wei C, Fei C. Substructure-based distributed collaborative probabilistic analysis method for low-cycle fatigue damage assessment of turbine blade-disk. Aerospace Science and Technology 2018; 79: 636-646, https://doi.org/10.1016/j.ast.2018.06.023.
• 12. Goodman J. Mechanics applied to engineering. Green: Longmans, 1918.
• 13. Hasofer A M, Lind N C. Exact and invariant second-moment code format. Journal of the Engineering Mechanics Division 1974; 100(1): 111-121.
• 14. Isaaks E H, Srivastava R M. An introduction to applied geostatistics (No. BOOK). Oxford University Press, 1989.
• 15. Lophaven S N, Nielsen H B, Sondergaard J, DACE-A M K T. Informatics and mathematical modelling. Technical University of Denmark, 2002.
• 16. Poursaeidi E, Babaei A, Arhani M M, Arablu M. Effects of natural frequencies on the failure of R1 compressor blades. Engineering Failure Analysis 2012; 25: 304-315, https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2012.05.013.
• 17. Rackwitz R, Flessler B. Structural reliability under combined random load sequences. Computers & Structures 1978; 9(5): 489-494, https://doi.org/10.1016/0045-7949(78)90046-9.
• 18. Rajashekhar M R, Ellingwood B R. A new look at the response surface approach for reliability analysis. Structural Safety 1993; 12(3): 205-220, https://doi.org/10.1016/0167-4730(93)90003-J.
• 19. Sacks J, Welch W J, Mitchell T J, Wynn H P. Design and analysis of computer experiments. Statistical Science 1989; 409-423, https://doi.org/10.1214/ss/1177012413.
• 20. Srinivasan A V. Flutter and resonant vibration characteristics of engine blades. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power 1997;119(4): 742-775, https://doi.org/10.1115/1.2817053.
• 21. Subrahmanyam K B, Kulkarni S V, Rao J S. Coupled bending-bending vibrations of pre-twisted cantilever blading allowing for shear deflection and rotary inertia by the Reissner method. International Journal of Mechanical Sciences 1981; 23(9): 517-530, https://doi.org/10.1016/0020-7403(81)90058-8.
• 22. Tvedt L. Distribution of quadratic forms in normal space-application to structural reliability. Journal of Engineering Mechanics 1990;116(6): 1183-1197, https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9399(1990)116:6(1183).