基于共振耦合的航空发动机涡轮叶片/轮盘损伤实时识别方法研究

Blades are one of the most important parts of the aeroengine, while crack is the most fatal defect of engine blades. The working conditions of aeroengine turbine blades are very harsh (high temperature, high pressure, strong corrosion, high density energy conversion), resulting in frequent impact and friction of the blade. Besides that, blades also endure high temperature burning and thermal fatigue, which make the blades easy to produce a variety of cracks, and the occurrence and development of blade failure have fast and destructive characteristics. In this project, the turbine blade/disk damage identification method is studied for the bending/torsional fatigue damage, thermal damage, fretting wear damage and turbine disk fatigue damage of aero-engine turbine blade. A non-contact four-dimensional vibration monitoring and damage identification method without the once-per revolution sensor based on resonance coupling is proposed for the blade/disk of aero-engine. A non-contact dynamic stress inversion model and a load spectrum construction method for turbine blade/disc based on the fundamental mistuning model (FMM) were established. A non-contact and contact dynamic stress continuous monitoring and verification platform for excitation and vibration response of high-temperature rotating blade was developed. The dynamic stress non-contact measurement and fatigue damage identification methods for high-temperature turbine blade/disc was verified by experimental study. This project can provide theoretical and technical support for improving the reliability of in-study and in-service engines.

叶片是航空发动机最主要的零件之一，裂纹是发动机叶片最致命的缺陷。航空发动机涡轮叶片的工作条件非常恶劣（高温、高压、强腐蚀、高密度的能量转化），致使叶片经常受到冲击、摩擦，同时还忍受着高温的灼烧和冷热疲劳，使得叶片容易产生各种各样的裂纹，且叶片故障的发生和发展具有快速和破坏性极大的特点。本项目针对航空发动机涡轮叶片弯曲/扭转疲劳损伤、热损伤、微动磨损损伤、涡轮盘疲劳损伤等故障开展涡轮叶片/盘损伤识别方法研究，提出基于“共振耦合”的航空发动机叶片/盘无键相非接触四维度振动监测及损伤识别方法，建立基于基本失谐模型的（FMM）的涡轮叶片/盘非接触式动应力反演模型和载荷谱构建方法，开发高温旋转态叶片激励和振动响应非接触及接触式动应力连续监测验证平台，实验研究验证非接触式高温涡轮叶片/盘动应力非接触测量、疲劳损伤识别方法。本项目研究可为在研和在役发动机的可靠性提升提供理论和技术支撑。

转动部件的断裂失效占我国各类发动机机械断裂失效事件的80%以上, 涡轮盘及涡轮叶片 的断裂失效尤为突出,严重影响了了我国在役发动机的寿命及在研发动机的研发进度。本项目针对航空发动机高温涡轮叶片/盘振动监测与裂纹故障预警的重大需求，为避免叶片弯曲/扭转疲劳损伤、热疲劳损伤、微动损伤、涡轮盘疲劳损伤等故障导致的断裂事故，开展涡轮叶片/盘损伤识别方法研究。通过本项目研究，提出了基于“共振耦合”的叶片无键相非接触四维度振动监测方法，攻克了基于基本失谐模型的（FMM）的涡轮叶片/盘非接触式动应力反演模型和计算方法及关键技术，建成了旋转态叶片激励和振动响应及接触式动应力连续监测平台，开展了叶片裂纹损伤的仿真计算与实验研究，通过仿真及实验研究验证了非接触式涡轮叶片/盘动应力接触测量、疲劳损伤识别和故障预警方法。建成了高温旋转态叶片激励和振动响应及接触式动应力连续监测平台。本项目取得的部分研究成果应用于商发制造相关试验机型的测试试验过程中，于试验机外机匣上布置叶尖计时传感器并连接自主开发的叶尖振动测量系统，实现对关键叶片部件的振动监测和分析。在大型轴流风机中进行叶片的振动监测，在机壳上布置传感器，进行叶片振动有键相法和无键相法的对比研究。研究结果表明，本项目所提方法，可以有效的识别叶片的共振频率和压缩机喘振故障，且BTT方法比测量转子振动的方法具有更高的喘振识别预警灵敏度。本项目研究可为在研和在役发动机涡轮叶片的可靠性提升提供理论和技术支撑。在本项目支持下，发表文章10篇，其中SCI文章7篇。共申请发明专利24项，其中授权国内发明专利11项，国际专利2项，获软件著作权2项。本项目开展广泛的国际国内交流，申请人组织国内会议5次，国际交流20人次，做大会报告/特邀报告7次。以本项目研究成果为依托，项目负责人获得教育部科技进步二等奖（2020年），中国石油和化学工业青年科技突出贡献奖（2021年）。