【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断预测，更具体的说是涉及一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法。
技术介绍
1、作为燃气涡轮发动机的关键部件，轮盘的安全性和可靠性至关重要，主要体现在工作载荷复杂，结构形式复杂，破裂后果严重等方面。由于轮盘失效可能导致发动机灾难性后果，世界各国民用航空燃气涡轮发动机适航法规、燃气涡轮发动机军用标准分别将轮盘作为“限寿件”和“关键件”进行管理，其健康管理理论和方法尤为重要。因此，亟需开展轮盘裂纹扩展实时监测方法研究，建立轮盘裂纹实施监测方法，为型号轮盘健康监测和损伤容限设计提供支撑。
2、声发射技术相比其他无损检测方法具有显著优势，能够实时监测微小损伤，提供早期预警，且无需破坏性操作。常见ae损伤识别方法包括信号时域、频域、时频分析、波形特征分析、模式识别和定位技术等，能够有效地识别裂纹、腐蚀等损伤类型。然而，这些方法存在若干局限性：信号质量和噪声干扰影响预测精度，且信号特征提取复杂；传统方法在处理非线性和复杂损伤演化时精度较低；机器学习和深度学习依赖大量高质量数据，且面临过拟合和泛化能力不
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1.一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，步骤还包括：根据预设的裂纹长度和裂纹长度的预测值确认剩余寿命。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，生成所述第一拟合函数，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，根据所述第一拟合函数与所述Forman方程确认第一材料参数，具体包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，步骤还包括：根据预设的裂纹长度和裂纹长度的预测值确认剩余寿命。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，生成所述第一拟合函数，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，根据所述第一拟合函数与所述forman方程确认第一材料参数，具体包括：
5.根据权利要求1或2所述的一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，生成所述第二拟合函数，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于声发射信号与原位图像的轮盘结构疲劳裂纹预测方法，其特征在于，根据所述第二拟合函数结合forman方程确认第二材料参数，具体包括:
【专利技术属性】
技术研发人员：朱顺鹏，方纪龙，宋星，高杰维，宋鹏宇，向丽萍，罗昌齐，陈政熙，孟德彪，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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