【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的直升机单机寿命预测方法
[0001]本专利技术属于直升机结构服役使用寿命预测
,涉及一种基于神经网络的直升机单机寿命预测方法。
技术介绍
[0002]直升机传统的疲劳评定方法无法对单机在实际飞行载荷上的差异进行测量和评估,因此当直升机交付部队后,只能采用传统的“机群寿命”方法管理直升机的使用寿命。以直升机的飞行小时作为直升机寿命管理的唯一指标。当单机直升机的飞行小时数达到规定值后,无论其状态如何,一律“一刀切”,安排大修或退役。其结果是,有些直升机虽然其使用寿命达到了寿命指标规定的飞行小时,但其实际损伤值远远低于总损伤值(由疲劳试验得到),所以大有潜力可挖,如对这样的直升机一律按退役处理,是不经济的;而有些直升机由于经常承担大飞行动作科目,虽然其飞行时间很短,但其实际损伤值早已接近或超过规定值,如继续使用是不安全的。研发一种有效方法和手段随时监测直升机的使用情况和剩余寿命,将大大提高直升机使用效能,对于提高单机的经济性和安全性,都具有重要意义。
[0003]针对固定翼飞机国内已有“一种基于飞机 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的直升机单机寿命预测方法,其特征在于,所述方法包括:确定疲劳寿命监控部件,并根据部件的受载形式确定需要监测的特征数据和通道数;采集疲劳寿命监控部件的飞行数据,对所述飞行数据进行预处理;根据所述飞行参数和载荷数据特征值,基于神经网络建立直升机飞行载荷预测模型,并获得载荷预测值;根据所述载荷预测值,计算部件的累计损伤值;根据所述累计损伤值,预测部件疲劳寿命。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述飞行数据进行预处理,具体包括:提取飞行数据中的飞行参数和载荷数据特征值;按照贡献度对所述飞行参数进行筛选和优化;用归一化方法,对所述载荷数据特征值进行数据的归一化处理。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述飞行参数和载荷数据特征值,基于神经网络建立直升机飞行载荷预测模型,并获得载荷预测值,具体包括:根据所述飞行参数和载荷数据特征值,建立训练数据样本以及直升机飞行载荷预测模型;获取用于验证架次的飞行参数矩阵;将所述飞行参数矩阵输入所述直升机飞行载荷预测模型,经过训练,获得载荷预测值。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述载荷预测值,计算部件的累计损伤值,包括:将载荷预测值作为疲劳载荷,每个旋转周期载荷作用次数为N,依据部...
【专利技术属性】
技术研发人员:邓景辉,汪振兴,张学薇,吴堂珍,陶宪斌,
申请(专利权)人:中国直升机设计研究所,
类型:发明
国别省市:
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