孙明月｜旋翼机部件的概率疲劳损伤估计

受美国海上航空系统司令部资助，佐治亚理工学院的研究人员提出了一种概率疲劳损伤估计方法，可识别旋翼机部件状态。

直升机基于状态的维修通常是利用估计算法预测部件的剩余使用寿命，进而及时更换部件。现有估计算法多采用频谱法，可能导致不必要的部件更换或难以准确预测意外故障。研究人员开发出概率状态识别算法，并提出了一种概率疲劳损伤估计方法，可计算每个部件的疲劳损伤概率分布。该技术包含状态识别和损伤估计两部分：状态识别是利用概率状态识别算法得到状态的概率分布；损伤估计将部件在既定时间的疲劳损伤视为随机变量，不同时刻的损伤分布由状态的概率分布和对应状态下的损伤率计算得出。这种概率损伤评估方法的创新之处在于将损伤视为随机变量而不是确定值，反映了状态识别过程中的不确定性。仿真结果表明，与传统的确定性方法相比，新方法表现出明显优势，尤其是对航行过程存在较多不确定性的飞机。

这种概率疲劳损伤评估方法将促进飞机部件的快速损伤评估，未来有望替代基于状态的维修技术。