АЭРОКОСМИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ - 2003

НАПРЯЖЕНИЯ В МЕТАЛЛЕ И АКУСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

Герцен Ю.Ц., Любимов А.Л.

Пермский государственный технический университет

Для оценки напряженного состояния применяют такие инструментальные методы дефектоскопии, как вихретоковые на основе эффекта Баркгаузена, рентгено-структурные, позволяющие оценить напряжения по концентрации углеродных атомов в местах концентрации дислокаций. Акустические методы также позволяют выявлять напряженное состояние металла [1-3]. Но при этом требуется повышенная точность определения интервалов времени прохождения УЗ-волны от

что на экране любой интересующий нас участок может быть представлен в сильно «увеличенном» виде. Например, интервал времени в 1 микросекунду может быть растянут по экрану в длину на 17 мм. Оценивая толщину луча порядка 0.5 мм, погрешность определения времени прихода сигнала может быть уменьшена до 0.03 мкс. Для времени прохождения импульса порядка 25 мкс, получаем точность измерения - 12 10'4 Эта величина в 4 раза грубее, чем в работе [3]. Тем не менее, УД-11УА позволяет оценивать изменения скорости волн под действием нагрузки.

Для исследования использовались образцы стали ЭИ868 толщиной 0.3 мм шириной 5 мм и длиной не менее 100 мм. Образцы растягивались набором грузов с массой до 20 кг. Сталь ЭИ868 относится к весьма мягким материалам, поэтому растяжение, по-видимому, оказывает на кристаллическую решетку ориентирующее воздействие, повышает её жесткость, вследствие чего скорость передачи упругой акустической волны возрастает. На Рис 2. показан график зависимости относительного изменения скорости поверхностной волны от растягивающего напряжения а. Относительное изменение скорости в данном образце сравнимо с аналогичной величиной для алюминия, как следует из графиков работы [3].

Список литературы 1. Буденков Г.А., Зинченко Р.В., Зинченко В.А., Недзвецкая О.В., Полянкин Г.А. Оценка напряженного

состояния изделий из серого чугуна акустическим методом. — Дефектоскопия, 1998, №7. С. 3— 7. 2. Никитина Н.Е. Определение плоского напряженного состояния конструкционных материалов с помощью объемных упругих волн. — Дефектоскопия, 1999, № 1. С. 48 — 54.

3. Зуев Л.Б., Семухин Б.С. Акустические свойства металлов и сплавов при деформации. Физика и химия обработки материалов, 2002, №5, с. 62-68.

МАГНИТООПТИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА АМОРФНОЙ СТАЛИ

Герцен Ю.П., Любимов А.Л., Любимова Н.Ю., Шайхулина Н.Р.* Пермский государственный технический университет, МОУ школа № 33

Аморфные ферромагнетики (стекла) благодаря повышенной прочности на разрыв (превышающей в 6-8 раз прочность аналогичных кристаллических), возможности получения заданных магнитных свойств (коэрцитивной силы, магнитной проницаемости) все шире применяются в области высоких технологий,

от нуля до величин порядка 0.05 Тл, а затем начинает плавно уменьшаться, что говорит о нелинейном характере перестроения доменной структуры аморфного металла. Смена направления изменения поля также приводит к заметному росту амплитуды максимума луча, что говорит о проявлениях гистерезиса в самом образце. Эти явления представляют значительный научный интерес, могут быть применены для анализа намагниченности изделий из аморфного металла, и нуждаются в дальнейших исследованиях.

Список литературы.

1.Золотухин И.В. Аморфные металлические материалы. Воронеж: Изд.ВГТУ, 1997. С.

2.М.Д. Стоун. Магнитооптические диски: сбылись ли наши мечты о перезаписываемых дисках? PC Magazine/USSR Edition, № 2, 1991, стр.11 - 22.

3.Шадров В.Г., Немцевич Л.В. Нанокристаллические магнитные материалы. Физика и химия обработки материалов, 2002, №5, с. 50-61.

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АВИАЦИОННЫХ ГТД С ПРИМЕНЕНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАБОЧИХ ПРОЦЕССОВ

Гишваров А.С., ЛрибИ.В., Гатин Р.М. Уфимский государственный авиационный технический университет

В настоящее время особое место среди различных методов контроля и диагностирования состояния авиационных ГТД занимают параметрические методы, основанные на обработке и анализе регистрируемых на двигателе таких параметров, как расход топлива, частота вращения, температура и др. К параметрическим методам относятся методы, основанные на идентификации состояния двигателя с применением математических моделей рабочих процессов, основными из которых являются:

•метод диагностических матриц;

•метод идентификации на основе решения системы нормальных уравнений;

•метод идентификации на основе нелинейной оптимизации;

•методы уравнивания с квадратичной и модульной целевыми функциями.

Математическая модель в данном случае является каналом передачи диагностической информации о техническом состоянии двигателя.

Известно, что точность диагностирования во многом зависит от погрешности контролируемых параметров, что может приводить к ошибочным выводам о состоянии узлов и элементов двигателя. Поэтому актуальным является решение задачи по локализации неисправностей газовоздушного тракта, прогнозированию технического состояния двигателя (с целью определения причин отклонения регистрируемых на двигателе параметров от их номинальных значений) и предупреждению внезапных отказов двигателя в полете (выявление причин неисправностей на ранних стадиях их развития). Для практического применения необходимо выбрать наиболее эффективный метод оценки технического состояния и выявить факторы, оказывающие на него значимое влияние.

Вработе было проведено исследование эффективности вышеперечисленных методов идентификации

сучетом погрешностей контролируемых параметров. Исследование проводилось на математической модели ВГТД ТА-6А. Контролируемыми параметрами т являлись: расход топлива GT, температура газа за турбиной Тт* и температура воздуха за компрессором Тк* Техническое состояние основных узлов

двигателя оценивалось: коэффициентом восстановления полного давления во входном устройстве а вх, КПД компрессора г\\, коэффициентом восстановления полного давления в камере сгорания ovc КПД турбины т}\, коэффициентом изменения массового расхода в сопле р,с.

При этом исследовалась распознаваемость дефектов основных узлов с глубиной от 1 до 10% от исправного состояния, а затем на параметры состояния, соответствующие этим дефектам накладывалось рассеяние, соответствующее погрешности контроля (погрешности контролируемых параметров соответствовали метрологическим характеристикам измерительных каналов).

Эффективность метода диагностирования оценивалась вероятностью правильного определения состояния двигателя, которая вычислялась с помощью функции Лапласа:

р|

Р(а < х < р) = j — = - ехр 2°J а ,

а а

где х - значение идентифицируемого параметра; х - математическое ожидание идентифицируемого параметра; а - среднеквадратичное отклонение идентифицируемого параметра; а ,р - пределы интегрирования.

Исследование показало, что наиболее эффективным при одном идентифицируемом параметре состояния является метод диагностических матриц, при двух - метод, основанный на нелинейной оптимизации параметра состояния, при трех и более параметрах - вероятность распознавания дефекта равна нулю, при любых сочетаниях идентифицируемых параметров наименее эффективными являются методы уравнивания.

С целью повышения достоверности диагностики технического состояния ГТД с учетом погрешности контролируемых параметров необходим поиск новых методов оценки технического состояния.

ВЫБОР РЕЖИМА ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АВИАЦИОННЫХ ГТД ПО ПАРАМЕТРАМ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ

Гигиваров А.С., Приб И.В., Рожок М.С.

Уфимский государственный авиационный технический университет

Оценка технического состояния двигателей в условиях эксплуатации проводится, как правило, по ограниченному объему информации, обусловленному узкой номенклатурой и малым количеством контролируемых параметров. Это существенно ограничивает эффективность параметрических методов диагностики, основанных на идентификации термогазодинамических моделей двигателей. Поэтому актуальным является проведение исследований по повышению эффективности данных методов диагностики.

Известно, что существующие методы идентификации математических моделей авиационных ГТД основываются на решении систем линейных алгебраических уравнений (или трансцендентных уравнений), которое находится с применением матричных или численных методов. Ограниченность исходной информации является причиной того, что решаемые системы уравнений зачастую являются плохо обусловленными. Опыт показывает, что чаще всего задача идентификации становится некорректной, когда в качестве варьируемых параметров выбираются коэффициенты полезного действия компрессора и турбины. Это снижает вероятность принятия однозначного решения.

Повышение достоверности оценки технического состояния двигателей в условиях неопределенности возможно за счет увеличения количества контролируемых при эксплуатации параметров и, в частности, данных по переходным режимам работы двигателя.

Идентификация математической модели переходных режимов работы двигателя позволяет разрешить имеющуюся на стационарных режимах неопределенность также за счет варьирования значениями коэффициентов влияния, тем самым, изменяя обусловленность решаемой системы уравнений.

Исследования, проведенные на математической модели одновального ГТД, показали, что применение такого диагностического параметра как “время приемистости по частоте вращения ротора” позволяет полностью снять неопределенность в оценке состояния компрессора и турбины, возникающую при диагностике состояния на стационарном режиме работы двигателя. Однозначность решения, в данном случае, достигается путем оценки состояния двигателя в переходном режиме работы двигателя, при котором дефекты компрессора и турбины имеют максимальное отрицательное влияние на время приемистости двигателя.

Условием максимальной информативности режима работы двигателя являются максимальное значение избыточной мощности турбины и различие в знаках коэффициентов влияния параметров, характеризующих техническое состояние компрессора и турбины, на время приемистости:

где г]* - коэффициент полезного действия компрессора; rj* - коэффициент полезного действия турбины; г - время приемистости по частоте вращения ротора; дУт- избыточная мощность турбины двигателя; п - частота вращения ротора.

Необходимость выбора режима диагностирования обусловлена изменением времени приемистости (при неизменном техническом состоянии двигателя) в зависимости от начальной частоты вращения ротора и количества подаваемого топлива.

Выбор указанного режима работы двигателя осуществляется по целевой функции вида:

соответственно значения времени приемистости при дефектных компрессоре и турбине. Варьируемыми параметрами являются: начальное значение частоты вращения ротора двигателя - п0) количество подаваемого топлива - AGf.

Результаты исследований показали, что информативность диагностического параметра г максимальна при законе подачи топлива, близком к скачкообразному и являющемся только функцией времени.