Математическое и имитационное моделирование интенсивностей отказов агрегатов и систем авиатехники

• Автор: Абрамов, Михаил Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Ульяновск
• Количество страниц: 153 с. : ил.

Оглавление
Введение
Г лава 1. Стохастическая модель изменения интенсивностей отказов агрегатов авиатехники
1.1. Описание объекта исследования. Необходимые определения
1.2. Анализ законов распределения интенсивности отказов
1.3. Физическое обоснование модели Гомпертца-Мейкхема
1.4. Стохастическая модель изменения интенсивностей отказов
авиатехнических агрегатов
1.5. Применение модели к задачам прогнозирования отказов, оценивания выделенного ресурса и промежутка между техническими обслуживаниями агрегатов
1.6. Способ усреднения экспертных оценок параметров модели
1.7. Выводы к главе
Глава 2. Стохастическая модель изменения интенсивностей отказов
функциональных систем воздушных судов
2.1. Описание объекта исследования. Необходимые определения
2.2. Стохастическая модель изменения интенсивностей отказов
функциональных систем ВС
2.3. Применение модели к задаче оптимального распределения объема воздушных перевозок по парку ВС
2.4. Выводы к главе
Глава 3. Стохастическая модель изменения интенсивностей возникновения событий превышения параметрами авиадвигателя допустимых пределов
3.1. Описание объекта исследования. Обзор средств анализа параметрической полетной информации
3.2. Математическая модель изменения характеристик авиадвигателя
3.3. Способ оценивания характеристики состояния авиадвигателей

3.4. Прогнозирование интенсивностей возникновения событий превышения параметрами работы авиадвигателя допустимых пределов
3.5. Выводы к главе
Глава 4. Описание комплекса программ и процедур проверки адекватности
4.1. Краткое описание комплекса программ
4.2. Описание модифицированного численного метода случайного поиска
4.3. Проверка адекватности моделей
4.4. Результаты использования комплекса
Выводы и заключение
Литература
Приложения
Приложение А. Листинг кода РЬ/БС^Ь-функций и страниц вывода
информации
Приложение Б. Визуализация интерфейсов ввода и вывода данных.. 142 Приложение В. Обоснование функционала потерь в задаче
аппроксимации эмпирической функции распределения
Приложение Г. Схемы комплекса программ, численного метода и базы
данных
Приложение Д. Дополнительные графики и таблицы

Введение
Начиная с середины XX века наблюдается тенденция эксплуатации воздушных судов (ВС) по техническому состоянию, т. е. стратегии, при которой периодичность и перечень операций технического обслуживания и ремонта авиатехники зависят от состояния изделий [33]. Эта стратегия требует максимально эффективного использования воздушного судна в течение всего срока его службы и так, чтобы диагностика ВС осуществлялась не только во время осмотров, но и в моменты полетов. Задачу диагностики состояния ВС без его осмотра решают бортовые и наземные устройства обработки параметрической и звуковой информации [56]. Анализ параметрической информации может проводиться различными методами, однако существующие системы ограничиваются логическим экспресс-анализом, который заключается в проверке факта нахождения параметров работы ВС в допустимых пределах [29]. Методы анализа полетной информации, использующие аппарат теории вероятностей и теории случайных процессов, на настоящий момент только начинают внедряться [29], хотя они и обладают рядом преимуществ. Помимо оценки состояния воздушного судна и его систем, такие методы позволяют оценивать вероятность отказа системы ВС в будущих полетах. При этом учитываются случайные факторы (неточность измерительных датчиков и неполнота модели) и допускается неполнота знаний норм параметров работы ВС в зависимости от условий полета. Таким образом, задача диагностики и прогнозирования состояния авиадвигателей с применением методов теории вероятностей и теории случайных процессов является актуальной. Дополнительно в работе построены математические модели изменения интенсивностей отказа авиационных агрегатов и функциональных систем, что также является актуальной задачей, так как исследования на основе этих моделей позволяют комплексно оценивать текущее состояние парка ВС и прогнозировать его изменение.

этапов эксплуатации агрегата может отличаться от совокупности этапов полета. Так, например, значимыми для отказов деталей шасси являются этапы взлета и посадки самолета/вертолета, в то же время при полете на эшелоне шасси находится в убранном положении, а потому можно считать
4(0=о.
Скачки точечного процесса /С(/) соответствуют моментам начала ремонта агрегата. При этом предполагается, что ремонты производятся только по факту отказа, т. е. не допускается профилактическое восстановление агрегата в период между его отказами.
В рамках математической модели строятся четыре семейства процессов, характеризующих продолжительность работы агрегата.
Рассмотрим подобные семейства. Процесс 21Ц) определяется из выражения (1.19):
2'(г)=}/{4(*)>о)*> (1.19)

и характеризует наработку агрегата с начала эксплуатации. На основе 21($) строится процесс:
г еГ(5)-/{/?'(*)>яV)}, (1.20)
5е[0;г)
где д е [0;1) - коэффициент восстановления агрегата при ремонте. Близость к нулю параметра ц означает, что при ремонте агрегата устраняются исключительно последствия отказа, в то время как при д —» 1 - 0 все детали
агрегата заменяются более новыми. Таким образом, процесс У'(() учитывают восстановление состояния изделия при ремонте и тем самым является промежуточной величиной между наработкой с начала эксплуатации и после
последнего ремонта. На рисунке 1.4 представлено сравнение процессов 2'(/)
и У1 (?) между собой.