Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Состояние проблемы исследования взаимосвязей параметров рабочего процесса серийных авиационных ГТД на различных этапах жизненного цикла 10
1.1. Контроль параметров рабочего процесса двигателей в эксплуатации... 12
1.2. Изменение параметров рабочего процесса двигателя при постановке на самолёт 13
1.3. Использование многомерных вероятностно-статистических моделей серийных двигателей на различных стадиях жизненного цикла 17
1.4. Использование CALS-технологий в серийном производстве авиационной техники 23
Выводы по главе 1 25
Цель работы и решаемые в диссертации задачи 26
ГЛАВА 2. Многомерная статистическая модель по термогазодинамическим параметрам серии авиационных ГТД 27
2.1. Понятие многомерной статистической модели качества по параметрам рабочего процесса 27
2.2. Объекты исследования и особенности измерений параметров рабочего процесса в эксплуатации 36
2.3. Методики обработки параметров 42
2.3.1. Исключение грубых погрешностей 42
2.3.2. Приведение и отнесение параметров рабочего процесса 43
2.3.3. Статистическое сглаживание параметров рабочего процесса 46
2.3.4. Определение режима работы двигателя в полёте 50
2.3.4.1. Методика определения температуры воздуха на входе в двигатель по полётным данным (при наличии линии скольжения только по данным стендовых испытаний) 52
2.3.4.2. Методика определения температуры воздуха на входе в двигатель по полётным данным (при наличии линии скольжения, полученной по данным лётных испытаний) 56
2.3.5. Выделение установившегося режима (по полётной информации) 61
2.4. Двумерные статистические модели исследуемых двигателей в различных состояниях 62
Выводы по главе 2 68
ГЛАВА 3. Исследование влияния факторов состояния двигателя на изменение параметров рабочего процесса в эксплуатации 70
3.1. Влияние постановки двигателя на самолёт на параметры рабочего процесса.'. 71
3.1.1. Самолет СУ-25 с боковыми дозвуковыми воздухозаборниками 72
3.1.2. Самолёт МиГ-21бис с осесимметричным сверхзвуковым воздухозаборником 77
3.1.3. Самолёты МиГ-27Д, МиГ-27М, МиГ-27К с плоскими боковыми сверхзвуковыми воздухозаборниками 81
3.2. Влияние восстановительного ремонта 88
3.2.1. Влияние «перефорсирования» тяги на параметры рабочего процесса двигателя 89
3.2.2. Оценка степени невосстанавливаемого ремонтом ухудшения проточной части двигателя 94
3.2.3. Оценка изменения параметров рабочего процесса двигателя после нескольких ремонтов 98
3.3. Влияние промывки проточной части двигателя 103
3.4. Влияние наработки в эксплуатации 108
3.4.1. Изменение параметров двигателя по наработке в процессе длительных стендовых испытаний 108
3.4.2. Изменение параметров двигателя при длительной эксплуатации на самолёте 111
Выводы по главе 3 117
ГЛАВА 4. Моделирование двумерных распределений параметров рабочего процесса, отражающих различные состояния серийных двигателей ... 120
4.1. Анализ возможностей и выбор программного комплекса для моделирования 123
4.1.1. Расчёт двигателя Р25-300 в различных программных комплексах 123
4.2. Математическая модель двигателя Р95Ш, отображающая
среднестатистический двигатель в стендовых условиях 131
4.3. Выбор метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и критериев оценки результатов моделирования двумерных распределений 135
4.4. Моделирование двумерных распределений параметров рабочего процесса, отражающих серию новых двигателей в условиях стенда 138
4.5. Моделирование двумерных распределений параметров рабочего процесса, отражающих серию двигателей в условиях ЛА 144
4.5.1. Моделирование двумерных распределений параметров рабочего процесса, отражающих серию новых двигателей после установки нала 145
4.5.2. Моделирование двумерных распределений параметров рабочего процесса, отражающих серию ремонтных двигателей после установки на ЛА 147
4.6. Использование многомерной статистической модели для классификации проточных частей серийных двигателей 149
4.7. Алгоритм и критерии оценки состояния проточной части двигателя.. 158
Выводы по главе 4 161
Основные результаты работы и выводы 163
Приложения 165
Приложение А. Объём и содержание экспериментальной информации по данным испытаний двигателей в различных состояниях . 165
Приложение Б. Статистическая проверка гипотез 171
Приложение В. Распределения площадей тракта и суммарного адиабатического КПД компрессора в секторах (2-4)
эллипса рассеивания 176
Список литературы
- Изменение параметров рабочего процесса двигателя при постановке на самолёт
- Приведение и отнесение параметров рабочего процесса
- Самолет СУ-25 с боковыми дозвуковыми воздухозаборниками
- Выбор метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и критериев оценки результатов моделирования двумерных распределений
Введение к работе
Актуальность темы
Состояние отечественного двигателестроения и мер, направленных на вывод авиационного комплекса из затянувшегося кризиса, предполагают решение ряда задач с помощью реализуемой в настоящее время федеральной целевой программы [1] в рамках приоритетных направлений политики Российской Федерации в области авиационной деятельности [2], в том числе:
внедрение системы обслуживания и ремонта авиационной техники
по техническому состоянию; „ разработка научно-технических решений и их экспериментальная апробация в целях обеспечения улучшения лётно-технических, экономических и эксплуатационных характеристик авиационной техники. В том числе разработка и развитие технологий для раннего определения дефектов в узлах двигателей. В структуре парка манёвренных самолётов значительная часть (до 50% на примере зарубежных стран [3, 4]) приходится на летательные аппараты типа МиГ-21, МиГ-23, МиГ-27, Су-25, силовые установки которых включают газотурбинные двигатели 2-3-го поколений, близкие по конструктивной схеме, параметрам рабочего процесса, технологическому процессу изготовления.
Наличие «потенциального» ресурса, подтверждённого данными длительных испытаний этих двигателей, отработавших назначенный ресурс в эксплуатации, создаёт предпосылки к переходу на стратегию технического обслуживания и ремонта по состоянию при сохранении существовавшего уровня контролепригодности, что предполагает использование соответствующей сервисной технологии по сопровождению двигателя в эксплуатации.
Эксплуатация двигателя с контролем параметров, с учётом вида режимов работы и условий полёта на конкретном самолёте, с учётом тенденций взаимосвязей параметров, характерных для всего парка определённого типа двигателей, позволяют объективно реализовать методы оценки технического состояния двигателя по изменению параметров рабочего процесса и тем самым улучшить интегральные характеристики двигателя.
Анализ данных контроля параметров рабочего процесса позволяет проводить более точную оценку сроков службы узлов и деталей двигателя, совершенствовать методологию длительных испытаний, выявлять резервы в области прочности критических элементов двигателя. Контроль параметров авиацион-
ных двигателей в эксплуатации является важным фактором для определения их надёжности и эффективности эксплуатационных затрат.
Эксплуатация по состоянию требует определённого уровня контролепригодности, в том числе, по параметрам рабочего процесса и совершенствование всей системы технической эксплуатации. Однако контролепригодность двигателей на летательном аппарате (ЛА) в эксплуатации недостаточна — мало прямых измерений. Чтобы оценивать состояние каждого двигателя, необходима дополнительная информация, получить которую можно или установкой дополнительных измерительных приборов или использованием взаимосвязей параметров, полученных в других (не «самолётных») состояниях.
Наиболее полная информация о серийном двигателе характерна для приемо-сдаточных испытаний его на стенде завода-изготовителя. В этих условиях и формируется первоначальная взаимосвязь различных термогазодинамических параметров (по результатам сборки и отладки параметров), отражающих качество проточных частей серии двигателей, то есть «технологическую наследственность» по параметрам рабочего процесса. Необходимо исследование этой взаимосвязи параметров рабочего процесса серийных авиационных газотурбинных двигателей, позволяющей решать прикладные задачи оценки технического состояния проточной части двигателя на различных этапах жизненного цикла. Решение этих задач позволит создать методы и программные средства анализа состояния воздушно-газового тракта двигателя в эксплуатации.
Тема диссертации, посвященная оценке технического состояния проточной части авиационного ГТД на основе исследования статистической взаимосвязи параметров рабочего процесса серии новых двигателей для различных режимов работы, а также оценке неслучайного изменения этой взаимосвязи при последовательном переходе в последующие эксплуатационные состояния (самолёт, ремонт и т.п.) является актуальной и соответствует современным требованиям, предъявляемым к газотурбинным двигателям с целью поддержания высокого уровня их эксплуатационной надёжности.
Актуальность темы исследований отвечает «Основах политики Российской Федерации в области авиационной деятельности на период до 2010 года» [2] и федеральной целевой программе «Развитие гражданской авиационной техники России на 2002 - 2010 годы и на период до 2015 года» [1].
Аргументом в пользу актуальности темы диссертационного исследования может служить программа авиационной безопасности по управлению состоянием транспортного средства, принятая национальным управлением по аэро-
навтике и исследованию космического пространства (НАСА) [5], включающая проведение работ по управлению состоянием проточной части двигателя. .
Цель работы
Разработка алгоритма методики оценки технического состояния проточной части авиационного ГТД по параметрам рабочего процесса на основе статистической классификации с целью продления срока службы двигателя, эксплуатируемого по состоянию.
Задачи исследования
1. Исследование взаимосвязи между случайными отклонениями парамет
ров рабочего процесса на установившихся режимах работы для различных эта
пов жизненного цикла ряда двигателей:
а) на стенде завода-изготовителя - новые;
б) на стенде авиаремонтного предприятия (АРП) - после ремонта;
в) на летательном аппарате - новые или после ремонта;
г) на летательном аппарате в процессе эксплуатации (по наработке).
Разработка многомерной вероятностно-статистической модели серии ГТД, отражающей изменение состояния проточных частей по параметрам рабочего процесса с учётом погрешностей измерений, а также классификация двигателей по принадлежности к различным классам состояний.
Разработка алгоритма методики и критериев оценки технического состояния проточной части двигателя в эксплуатации по контролируемым параметрам рабочего процесса.
Объект исследования
Серийные авиационные ГТД:
двухвальные ТРД(Ф): Р13-300, Р25-300, Р95Ш, Р29Б-300.
двухвальные ТРДДсм(Ф): АЛ-31Ф, АЛ-31ФП.
Методы исследования
Полученные автором результаты базируются на расчётно-экспериментальном методе с привлечением статистических данных испытаний ГТД в различных состояниях, теории воздушно-реактивных двигателей.
8 Научная новизна
Выявленные закономерности, присущие многомерной вероятностно-статистической модели серийных двигателей определённого типа, и неслучайная эволюция этой модели по основным этапам жизненного цикла.
Методика определения температуры атмосферного воздуха на входе в двигатель в условиях полёта при отсутствии её прямого измерения с использованием линии скольжения роторов двухдвигательнои силовой установки для автономной автоматизированной системы оценки технического состояния проточной части двигателя по термогазодинамическим параметрам.
Определение состояний проточной части двигателя по классификационным признакам с использованием двумерных распределений (эллипсов качества).
Основные результаты исследования, выносимые на защиту
1. Выявленное изменение степени тесноты взаимосвязи между контроли
руемыми параметрами рабочего процесса определённых пар термогазодинами
ческих параметров по основным режимам работы и по состоянию двигателя в
эксплуатации.
Многомерная вероятностно-статистическая модель серии ГТД, отражающая изменение состояния проточных частей по параметрам рабочего процесса с учётом погрешностей измерений и методика оценки температуры атмосферного воздуха на входе в двигатель самолёта в условиях полёта при отсутствии её прямого измерения.
Методика классификации принадлежности двигателя к характерному классу состояния его проточной части и к определённому сектору с использованием двумерных распределений (эллипсов качества).
Алгоритм методики и критерии оценки состояний проточной части двигателя в эксплуатации по контролируемым параметрам рабочего процесса.
Обоснованность и достоверность результатов исследования
Достоверность результатов работы обеспечивается:
верификацией метода на основе статистических данных испытаний двигателей Р25-300, Р29Б-300, Р95Ш в различных состояниях;
предварительной обработкой данных испытаний (исключение грубых промахов, приведение к САУ), сопоставлением результатов расчётов со статистическими данными представительных выборок.
9 Практическая значимость и реализация результатов работы
Проведённые исследования позволили создать методическое и программное обеспечение для повышения информативности контроля состояния проточной части двигателя Р95Ш в эксплуатации по параметрам рабочего процесса, обосновать методы и реализующие их программные средства, обеспечивающие оценку технического состояния проточной части двигателя по изменению параметров рабочего процесса.
Метод учёта систематического изменения параметров рабочего процесса использован ФГУП «НЛП «Мотор»» при обосновании норм на параметры рабочего процесса двигателя Р95Ш в процессе длительной эксплуатации.
Апробация работы
Основные результаты работы докладывались на научно-технических конференциях, в том числе: МНТК «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», Уфа, УГАТУ, 2001 г.; МНТК, посвященной памяти генерального конструктора аэрокосмической техники академика Н.Д. Кузнецова, Самара, СГАУ, 2001 г.; РНТК «Аэрокосмическая техника и высокие технологии - 2001», Пермь, ПГТУ, 2001 г.; 60-ой студенческой НТК, Уфа, УГАТУ, 2001 г.; РНТК «Проблемы современного машиностроения», Уфа, УГАТУ, 2002 г.; VI РНТК и XXX НТК ПГТУ «Аэрокосмическая техника и высокие технологии - 2003», Пермь, ПГТУ, 2003 г.; Пятой МНТК «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов», Ульяновск, УлГУ, 2003 г.; МНТК «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», Уфа, УГАТУ, 2003 г.; МНТК «XXX Гагарин-ские чтения», Москва, МАТИ, 2004 г.; РНТК «Проблемы современного машиностроения», Уфа, УГАТУ, 2004 г.; РНТК «Аэрокосмическая техника и высокие технологии - 2006», Пермь, ПГТУ, 2006 г.; IV НІЖ «Исследования и перспективные разработки в авиационной промышленности», Москва, ОАО «ОКБ «Сухого», 2007 г.; РНТК «Аэрокосмическая техника и высокие технологии -2008», Пермь, ПГТУ, 2008 г.
Результаты отдельных этапов и работы в целом обсуждались на НТС кафедры «Авиационные двигатели» УГАТУ.
Публикации
По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 5 статей и 9 материалов докладов на Международных и Всероссийских научных технических конференциях.
Изменение параметров рабочего процесса двигателя при постановке на самолёт
Известно, что установка двигателя на самолёт существенным образом влияет на основные параметры рабочего процесса. Измеренные в результате стендовых испытаний параметры рабочего процесса двигателя получают некоторые приращения. Основными физическими факторами, влияющими на изменение параметров при установке двигателя на самолёт, являются [21]: параметры, характеризующие режим полёта: высота полёта, число Маха полёта, входные заторможенные температура и давление, число Рей-нольдса; параметры, характеризующие условия полёта: а, р\ у, пх, пу, п:; атмосферные условия: атмосферная температура и давление, влажность, водность; воздействия воздухозаборника: неравномерности, пульсации потока на входе, обдув под углом; воздействие на поток газа, выходящего из сопла: обтекание реактивного сопла и гондолы ЛА наружным потоком; особенности работы ГТД в составе силовой установки ЛА: температура и давление в подкапотном пространстве, изменение жёсткости подвески; ограниченное время работы двигателя на напряжённых режимах: тепловая и газодинамическая нестационарность двигателя.
Помимо значений параметров может измениться и их разброс относительно центра рассеивания (среднего значения), в основном, в сторону увеличения, а также возможен сдвиг самого центра рассеивания, что определённым образом скажется на взаимосвязях параметров. В большинстве случаев это может привести к ослаблению взаимосвязей вследствие влияния вышеуказанных факторов и, соответственно, к расширению доверительного интервала нахождения истинного значения параметра.
Существенное значение имеет и количество измеряемых параметров рабочего процесса двигателя при установке его на самолёт. Оно отличается в разы от числа измеряемых параметров при стендовых испытаниях. В таблице 1.1 приведены параметры рабочего процесса, измеряемые при приемо-сдаточных стендовых испытаниях и наземных опробованиях двигателя на летательном аппарате, для рассматриваемых в работе двигателей.
Как видно из таблицы 1.1, количество измеряемых на стенде термогазодинамических параметров превышает число параметров, измеряемых на самолёте, в среднем в 3-4 раза, что говорит о недостаточности информации по проточной части двигателя на летательном аппарате.
В работе [22] авторами приведены результаты экспериментальных исследований изменения тяги двухвального ТРД с жёстким нерегулируемым соплом двигателя в возмущённом потоке.
Результаты испытаний двигателя показали, что увеличение неравномерности полного давления на входе в двигатель вызывало изменение параметров двигателя: существенное уменьшение приведённого расхода воздуха через компрессор низкого давления, а также некоторое увеличение частоты вращения ротора высокого давления и температуры газов за турбиной. Полученное увеличение температуры, по-видимому, связано с ухудшением КПД компрессора.
В работе [23] авторами с помощью математической модели одновального ТРД на основе численного математического эксперимента определён критический уровень входных возмущений полного давления и заторможенной температуры, а также исследовано влияние ожидаемых возмущений в канале воздухозаборника на эксплуатационные характеристики ГТД.
Также проведена оценка влияния окружной неравномерности полного давления непосредственно на тягу двигателя.
Оценка и отладка термогазодинамических параметров ремонтных двигателей непосредственно на летательном аппарате в значительной мере связана с обоснованностью критериев и рациональных допусков на регулируемые и контролируемые параметры, гарантирующих работоспособность двигателя в последующий межремонтный период эксплуатации. Для решения этой задачи необходимо исследовать стабильность параметров и регулировок двигателя после одного или нескольких ремонтов, то есть установить: в какой степени параметры одного и того же двигателя сохраняют свой исходный (на момент производства) уровень после одного или нескольких ремонтов; в какой степени происходит систематическое изменение параметров статистической выборки после эксплуатации и ремонтов.
В работе [24] для оценки рассеяния нагруженности дисков авторами выполнен анализ двигателей семейства НК-8, предназначенных для эксплуатации на пассажирских самолётах, в частности, определено изменение значений термогазодинамических параметров после капитального ремонта.
В работе [25] авторами, в частности, исследовано влияние ремонта на взаимосвязи параметров двухвального одноконтурного ТРД.
В работе [26] авторы, используя методы регрессионного анализа, определили среднестатистические степенные зависимости изменения характеристик двигателя с наработкой по результатам сравнения характеристик двигателя с разной наработкой в эксплуатации, снятых до и после эксплуатации на стендах завода-изготовителя в одной и той же компоновке двигателя. При выборе регрессионных зависимостей изменения характеристик двигателя с наработкой рассмотрены полиноминальные и степенные зависимости.
Полученные регрессионные зависимости изменения параметров двигателя с наработкой использованы для оценки параметров двигателей в эксплуатации.
В работе [27] авторы, применив регрессионный анализ, построили линию трендов, описывающую зависимость от времени наработки каждого регистрируемого параметра. Проведённый анализ показал, что в качестве модели может быть принята линейная модель процесса старения двигателя.
В работе [28] авторами проведено исследование влияния промывки проточной части двигателей НК-8-2У и НК-8-4, в результате которого было установлено, что наибольшие отклонения термогазодинамических параметров, таких как: частота вращения ротора высокого давления, температура газа за турбиной низкого давления и за сопловым аппаратом турбины высокого давления, часовой расход топлива, удельный расход топлива, тяга, от номинальных значений достигаются при наработке двигателей до промывки в интервале 2500...3000 ч.
Приведение и отнесение параметров рабочего процесса
В используемой экспериментальной информации возможно появление грубых (аномальных) ошибок [69]. Результаты наблюдений, произведённых с такими ошибками, как правило, резко отличаются от среднего результата данной серии наблюдений (испытаний). Поэтому существует потребность в выявлении подобных ошибок определённым методом.
Для выборки небольшого объёма (п 25) использовался метод вычисления, максимального относительного отклонения [80]: х\ Ъ-а: (2.3.1) где х, - крайний (наибольший или наименьший) элемент выборки, по которой подсчитывались х ио; Т\.а — табличное значение статистики т, вычисленной при доверительной вероятности PQ = 1 - а. Для выделения аномального значения вычисляется \х1 — х\ т = (2.3.2) а которое затем сравнивается с табличным значением та: т ті_а. (2.3.3)
Если неравенство (2.3.3) соблюдается, то наблюдение не отсеивается. В противном случае наблюдение исключается. После исключения наблюдения или нескольких наблюдений характеристики эмпирического распределения должны быть пересчитаны по данным сокращённой выборки. Затем проверка проводится вновь, пока в выборке не останется грубых ошибок.
Для выборок большого объёма применялся метод исключения аномальных значений с использованием распределения Стьюдента [80]. Распределение Стьюдента относится к категории распределений, связанных с нормальным распределением.
Процедура отсева аномальных наблюдений заключается в следующем: вычисляется наблюдение, имеющее наибольшее отклонение; по формуле (2.3.2) вычисляется статистическое значение т; определяются табличные значения -распределения Стьюдента t% т: to,05,m И А),001; т по формуле (2.3.4) вычисляется критическое значение та, выражающее ся через критическое значение распределения Стьюдента /Ц) ,„ посредст вом критерия, имеющего распределение Стьюдента с т — п — 2 степеня ми свободы, (n-2)+{taJ, далее проводится сравнение вычисленного по формуле (2.3.2) значения т с рассчитанными по формуле (2.3.4) критическими значениями Т(а;п): а) если т Т(0 05,(), то наблюдения нельзя отсеивать; б) если t(oo5rt) т т(оооіл) то наблюдения можно отсеять в случае, ко гда в пользу этой процедуры имеются ещё и другие соображения экспериментатора (например, заключения, сделанные на основе изу чения различных свойств исследуемого объекта), в общем же случае от отсева необходимо воздержаться; в) если т Т(0 001 я), то наблюдения необходимо отсеять - грубая погреш ность.
Так же, как и в случае малых выборок, после исключения наблюдения (или наблюдений) характеристики эмпирического распределения должны быть пересчитаны по данным сокращённой выборки. Потом проверка проводится вновь, пока в выборке не останется грубых ошибок.
В течение всего жизненного цикла двигателей, начиная от испытаний экспериментальных образцов и его элементов и заканчивая снятием с эксплуата %,„)= ,, а-т: , v,; (2.3.4) ции, состояние каждого экземпляра ГТД подвергается многократным оценкам, в том числе с регистрацией параметров рабочего процесса. Каждая оценка состояния двигателя, даже результат единичного измерения некоторого параметра, аккумулирует в себе информацию как об истинном состоянии изделия или об истинном значении параметра, так и об условиях проведения испытаний, которые проявляются в виде отклонений зарегистрированных параметров от их истинных значений. Вследствие этого результаты регистрации параметров при многократных испытаниях одного и того же или разных экземпляров ГТД в одинаковых или разных условиях и состояниях имеют рассеяние относительно некоторых средних значений, которые соответствуют истинным значениям параметров рабочего процесса. И чем шире диапазон изменения условий, в которых проводились испытания, тем больше рассеяние значений зарегистрированных параметров. Тем самым, статистическая информация позволяет получить некоторую среднюю оценку параметров серийно выпускаемых ГТД в заданном диапазоне изменения условий их эксплуатации и установить соответствующий диапазон изменения параметров рабочего процесса ГТД, который определен всеми дестабилизирующими факторами: от факторов нестабильности серийного производства, обусловленного наличием допусков на различные технологические процессы изготовления изделия, до неточностей методов получения, анализа и обработки результатов измерения.
Выявление в эксплуатации двигателей с потенциально ненадёжными элементами позволяет обеспечить требуемый уровень эксплуатационной надёжности двигателей. Решение этой сложной задачи, как правило, включает использование информации о контролируемых параметрах различной физической природы, заложенных разработчиком ГТД с целью обеспечения требуемого уровня контролепригодности.
Для сопоставления характеристик ГТД, полученных в различных условиях испытаний, используются методы приведения к стандартным атмосферным условиям (САУ).
Так как основные параметры рабочего процесса ГТД, его режим работы и выходные данные: тяга, удельный расход топлива и т.д. при одинаковых частотах вращения роторов и одинаковых положениях органов регулирования зависят от физических свойств рабочего тела, которые, в свою очередь, зависят от параметров поступающего в двигатель воздуха (давления В„, температуры t,„ влажности d), то для оценки параметров ГТД обычно производится расчётное определение их значений, которые бы имели место при атмосферных условиях, принятых за стандартные. Основным методом приведения параметров ГТД, по лученных при различных атмосферных условиях, к стандартным условиям является метод, основанный на теории физического подобия, с соответствующими критериями подобия [81, 82].
Однако при определении параметров рабочего процесса общепринятыми формулами приведения возникают ощутимые погрешности [82-84]. Это связано с отклонением от условий полного подобия с изменением параметров атмосферного воздуха (/„, В„ и влажности d, ).
По мере возрастания объёма статистической выборки результатов испытаний увеличивается возможность более достоверной оценки причин отклонений зарегистрированных параметров рабочего процесса от средних значений.
Наличие погрешностей средств измерения, случайных колебаний параметров ГТД в процессе испытаний и измерений, факторов влияния внешней среды требует достаточно большого количества статистических данных для оценки влияния этих факторов на параметры ГТД. Такая оценка в условиях установившегося серийного производства проводится с помощью корреляционного и регрессионного анализов [82, 83]. Объектом исследования при этом являются приведённые к САУ обычным способом и отнесённые к заявленному режиму значения параметров рабочего процесса двигателей, испытанных при различных атмосферных условиях.
Самолет СУ-25 с боковыми дозвуковыми воздухозаборниками
Контроль работоспособности двигателя на самолёте осуществляется в полёте, при наземных текущих проверках, при выполнении регламентных работ, при заменах и регулировках агрегатов и иных мероприятиях, с использованием специальных пультов для проверки, бортовых приборов, автоматизированных систем регистрации параметров.
Известно, что характеристики двигателя, установленного на самолете, отличаются от соответствующих характеристик, полученных при испытании этого двигателя на стенде завода-изготовителя. Причины несовпадения характеристик связаны с различными факторами, каждый из которых имеет систематические и случайные составляющие. Причём одними из основных факторов изменений характеристик и параметров являются: потери полного давления в воздухозаборнике самолёта, неоднородность потока воздуха перед компрессором, отличие условий внешнего обдува и охлаждения корпуса двигателя по сравнению со стендовыми условиями.
Изложенное определяет необходимость установления собственных «самолётных» норм контроля параметров рабочего процесса, отличных в какой-то мере от параметров при стендовых испытаниях. Количественная оценка этих отличий надёжно может быть определена на основании анализа статистической информации по результатам контроля параметров на стенде и на самолёте [103]. Сравнение соответствующих пар параметров позволит обосновать нормирование параметров рабочего процесса - средних значений и рассеивания.
Данный раздел посвящен решению вопроса о количественной оценке влияния самолёта на параметры рабочего процесса двигателя путём сравнения случайных распределений параметров одних и тех же двигателей (новых или ремонтных) в двух разных условиях испытаний: контрольные испытания на стендах завода-изготовителя (или авиаремонтного предприятия) и наземные испытания на самолёте.
Объектами исследования являются двухвальные одноконтурные двигатели: Р95Ш, Р25-300, Р29Б-300 и соответствующие статистические данные о параметрах рабочего процесса (таблица АЛ).
В земных условиях коэффициент сохранения полного давления в воздухозаборнике авч зависит от режима работы двигателя по дроссельной характери стике входного устройства: авх =flnnp). В условиях полёта авх зависит от скорости полёта (число Мп): апх =/[Ми) [104].
Основные метрологические характеристики измерений в стендовых условиях согласно ОТУ-2000 приведены в разделе 2.2 (таблица 2.2.11).
Сведения о метрологических характеристиках средств измерений параметров рабочего процесса при эксплуатации двигателя на ЛА приведены в разделе 2.2 (таблица 2.2.12).
В таблицах 2.2.2 - 2.2.5 приведена аппаратура наземного и бортового контроля двигателей Р95Ш, Р25-300.
Воздухозаборники самолёта цилиндрические боковые дозвуковые нерегулируемые с косыми овальными входами; для уменьшения потерь полного давления на входе в компрессор двигателя при работе на месте и при малых скоростях полета, воздухозаборники имеют скругленные входные кромки.
Для анализа изменения параметров двигателя Р95Ш при установке на самолёт была использована информация, приведённая в таблице А. 1 по данному типу двигателя. Исследуемые в данном разделе параметры двигателя в статистике приемо-сдаточных испытаний на заводе-изготовителе и ремонтной организации (Карта 5. Данные приемо-сдаточных испытаний [105]) на режимах «Максимал» и «Малый газ» и в статистике испытаний эксплуатирующей организации (Карта 14. Контроль испытаний [106]) на режимах «Запуск», «Малый газ» и «Максимал» приведены в таблице А. 1.
С целью сохранения преемственности технологии оценки и отладки основных параметров рабочего процесса двигателя в разных условиях испытаний, анализ влияния самолёта проводился по ограниченному числу измеряемых параметров, что соответствует штатной для данного типа двигателя препариров-ке: nh n2, t\.
Все измеренные при испытаниях параметры, значения которых зависят от атмосферных условий, в целях сопоставления с данными двигателей в различных состояниях приведены к САУ при Н = 0, Мп = 0 по стандартным формулам приведения и на режиме «Максимал» отнесены к заявленному режиму (яі„р = 100,5%) согласно формуле (2.3.10); на режиме «Малый газ» программа регулирования режима работы двигателя GT = const, поэтому отнесение к я1пр здесь не производится.
В формуле (2.3.6) коэффициенты для отнесения параметров к нормированному значению режимного параметра на режиме «Максимал» (/?inp = 100,5%) приняты в соответствии со среднестатистической дроссельной характеристикой двигателя Р95Ш (таблица 3.1.1) [107].
Ввиду того, что исследуемые статистические выборки испытыва-лись в широком диапазоне атмосферных условий, это сделало необходимым проверку адекватности формул приведения и применение при приведении параметров двигателей к САУ статистических поправок, полученных по результатам линейного регрессионного анализа зависимостей п2про =Л н, ДО? t Tnpo=Afn, ДО (формула (2.3.5)), где п2про и t jnp0 - приведённые к САУ по стандартным формулам приведения величины измеренных параметров и отнесённые к заявленному режиму приведённые параметры.
Имеющаяся информация позволяет выполнить сравнение параметров двигателей следующим образом, во-первых, новых двигателей, прошедших испытание на стенде завода-изготовителя (стенд), и двигателей, в первый раз установленных на самолёт (С1), во-вторых, двигателей, прошедших ремонт на авиаремонтном предприятии (АРП), и двигателей, установленных на самолёт после ремонта (С2). Но ввиду того, что количество двигателей в каждом состоянии различно, с целью корректности проведения сравнения в каждой паре сравниваемых состояний: Стенд — С1, АРП — С2 - используется равное число двигателей, причём это одни и те же двигатели для того и другого состояний.
Выбор метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и критериев оценки результатов моделирования двумерных распределений
Условия серийного производства предполагают, что у различных экземпляров двигателей одной серии будет наблюдаться статистическое рассеивание характеристик узлов и элементов.
Помимо указанных причин свою долю в разброс вносит отладка параметров рабочего процесса, заключающаяся в подборе значений регулировочных элементов, таких, например, как величина площади сопловых аппаратов турбины и реактивного сопла, установочных углов лопаток направляющих аппаратов компрессора и др., чтобы обеспечить нахождение контролируемых параметров в пределах допусков (норм).
Наличие случайных погрешностей определения параметров, величины которых соизмеримы с их действительным отклонением, увеличивает разброс параметров рабочего процесса.
В таблице 4.3.1 приведены статистические данные разбросов параметров рабочего процесса, а также сопловых аппаратов турбин различных двигателей по результатам стендовых испытаний. Режим «Максимал», Н = О, Мп = О, САУ. Индекс «пер» относится к двигателям АЛ-31Ф и АЛ-31ФП. Индекс «пр» ко всем остальным двигателям.
Наиболее распространённым методом в настоящее время является метод статистических испытаний или метод Монте-Карло [125-129]. Метод Монте-Карло - это численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин или - более обобщённо - методами Монте-Карло являются численные методы решения математических задач при помощи моделирования случайных величин и статистической оценки их характеристик.
В статистических испытаниях (экспериментах) большое число выборок генерируется на компьютере, а результаты, полученные из этих выборок, анализируются с помощью различных тестов. Этим способом можно эмпирически оценить тип и величину ошибок или смещений, которые получаются при нарушении определенных теоретических предположений используемых тестов, например, можно искусственно изменить распределение выборки, сделать его отличным от нормального и проверить результат.
Многие наблюдаемые переменные действительно нормально распределены, что является еще одним аргументом в пользу того, что нормальное распределение представляет «фундаментальный закон». Проблема может возникнуть, при попытке применить тесты, основанные на предположении о нормальности, к данным, не являющимся нормальными. В подобных случаях можно выбрать одно из двух. Во-первых, можно использовать альтернативные «непараметрические» тесты (или так называемые «свободно распределенные тесты»), особенно полезные, если число наблюдений мало.
Как альтернативу во многих случаях можно все же использовать тесты, основанные на предположении о нормальности, если есть уверенность, что объём выборки достаточно велик.
Для определения правомерности использования метода Монте-Карло для моделирования разброса параметров рабочего процесса, отражающего различные состояния двигателей серийного производства, необходимо установить, по каким законам распределены измеренные в различных состояниях эксплуатации параметры рабочего процесса. Исходной информацией служат статистики испытаний двигателей Р13-300, Р25-300, Р29Б-300, Р95Ш, АЛ-31Ф и АЛ-31ФП в разных состояниях на различных режимах при Н= 0, Мп = О, САУ.
Проверка гипотезы о законе распределения проводилось по критерию % [66-69, 80] с помощью пакета статистического анализа Statistica 6.0 [130] для всех типов двигателей: Р13-300, Р25-300, Р29Б-300, Р95Ш, АЛ-31Ф и АЛ-31ФП в разных состояниях на различных режимах при Н = 0, Мп = 0, САУ. Рассматривались шесть типов распределений: нормальное, равномерное, экспоненци-альное, гамма-распределение, логарифмическое нормальное, хи-квадрат (% ).
По результатам расчётов для двигателей: Р13-300, Р25-300, Р29Б-300, Р95Ш, АЛ-31Ф и АЛ-31ФП можно сказать, что практически все параметры рабочего процесса имеют нормальное распределение при уровне доверительной вероятности Р0 = 0,95. В некоторых статистиках параметры: щ, Я, Т т, GB, Суд имеют распределения, отличные от нормального при PQ — 0,95. Однако отличие данных параметров от нормальности незначительное, и если уровень доверительной вероятности изменить на Р0 = 0,99, то гипотезу о принадлежности данных параметров к генеральной совокупности с нормальным распределением можно принять. Кроме принадлежности к нормальному распределению наблюдается принадлежность параметров рабочего процесса к гамма-распределению и логарифмическому нормальному распределению. Но так как данные виды распределений приближаются к нормальному (согласно центральной предельной теореме), то принадлежность указанных параметров дополнительно к иным типам распределений, приближающихся к нормальным, не противоречит теории, а наоборот, доказывает нормальность распределения параметров.
Исходя из результатов проверки гипотезы о законе распределения параметров рабочего процесса рассмотренных марок двигателей, можно сделать вывод, что параметры принадлежат к генеральным совокупностям с нормальным распределением, и использование метода Монте-Карло для моделирования разброса будет правомерным.
