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In-service aircraft engines turbine blades life prediction based on multi-modal operation and maintenance data

Propulsion and Power Research 2021年第4期10卷 360-373页

作者： He Liu Jianzhong Sun Shiying Lei Shungang Ning College of Civil Aviation Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing210016China

The in-service life of turbine blades directly affects the on-wing lifetime and operating cost of aircraft *** would be essential to accurately evaluate the remaining useful life of turbine blades for safe engine operation and reasonable maintenance *** this paper,a machine learning-based mechanism with multiple information fusion is proposed to predict the remaining useful life of high-pressure turbine *** developed method takes account of the in-service operating factors such as the high-pressure rotor speed and exhaust gas temperature,as well as the engine operating environments and performance *** effectiveness of this method is demonstrated on simulated test cases generated by an integrated blade creep-life assessment model,which comprises engine performance,blade stress,thermal,and creep life estimation *** results show that the proposed method provides a prospective result for in-service life evaluation of turbine blades and is of significance to evaluating the engine on-wing lifetime and making a reasonable maintenance plan.

关键词： multi-modal operating data fusion High pressure turbine blade Remaining useful life prediction operating condition Creep life

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