试飞阶段可靠性评估方法及试验方案设计

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1、第40卷第3期2014年6月航空发动机AeroengineV01．40No．3Jun．2014试飞阶段可靠性评估方法及试验方案设计高雅娟1，陆山：(1．中国飞行试验研究院，西安710089；2．西北工业大学动力与能源学院，西安710072)摘要：提出将基于2参数威布尔分布的小子样零故障寿命试验方法用于航空发动机等高可靠性航空武器装备设计定型试飞阶段平均故障间隔时间评估以及可靠性专项试飞／地面试验设计，通过计算给出可靠性评估及试验设计系数用表；同时采用Matlab对航空发动机历史试验数据进行拟合，得到对应的形状参数；在此基础上，以某航空发动机为例

2、对该方法工程应用的适用性和有效性进行验证。结果表明：该方法具有较强的工程应用性，可用于解决试飞阶段航空发动机等高可靠性产品可靠性评估及试验设计问题。关键词：可靠性评估；航空发动机；小子样零故障寿命试验方法；威布尔分布；航空武器装备中图分类号：V263．3文献标识码：Adoi：10．13477／j．cnki．aeroengine．2014．03．014ReliabilityAssessmentMethodandTestSchemeDesignDuringFlightTestGAOYa-j‘uanl，LUShah2(1．ChineseFlightT

3、estEstablishment，Xi’an710089，China；2．SchoolofPowerandEnergy，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，China)Abstract：Azero-failurelifetestmethodforsmMlsamplecomponentbasedontwo-parameterWeibulldistributionWasproposedtosolvemeantimebetweenfailureassessmentissuesofhighre

4、liabilityaeronauticalproductssuchasaeroengines，alsotodesigntheflighttestandgroundtestschemeduringqualificationandtypeapprovalprocess．Thecoefficientsusedforreliabilityassessmentandtestschemedesignwerecalculatedandthetabulationswereincluded．ThenshapeparameterWasderivedthroughC

5、urvefittinganalysisofaeroenginehistoricalflighttestschemedatabyMatlab．Atlast,theapplicabilityandvalidityofmethodWasverifiedbyreliabilityassessmentandtestschemedesignofanaeroengine．Theresultshowsthatthemethodcouldapplytosolvingreliabilityassessmentandtestschemedesignforhighre

6、liabilityaeronauticalproducts．Keywords：reliabilityassessment；aeroengine；zero-failurelifetestmethodforsmallsamplecomponent；Weibulldistribution；aviationweaponequipment0引言随着航空武器装备技术水平、可靠性研究与应用水平的提高，在设计定型／鉴定试飞或部队试用阶段，各方对可靠性评估工作越来越重视，将可靠性置于和性能同等重要的地位，对可靠性评估结论的准确性、评估方法的科学性、可靠性试验设计

7、的合理性均提出了更高要求。在实践中，一方面由于高可靠性、长寿命产品研发和生产成本较高，其试验鉴定难度较大，试验周期和经费的矛盾也愈加突出。经典的试验分析与评估方法如极大似然法【11以及单侧置信下限估计方法121受到了挑战嘲；而概率权重法、相关系数优化法、矩估计法[41和灰色估计法嘲等新的理论也因为在工程中实际试验样本量小而具有一定的局限性。另一方面，如何合理设计可靠性专项试飞及地面试验，降低飞行试验费用，缩短飞行周期，是未来可靠性评估验证的发展趋势。因此开展小样本可靠性评估方法及试验设计具有重要的理论意义及巨大的经济价值，是当前以航空发动机为代

8、表的高可靠性航空产品进行可收稿日期：2014-01—26作者简介：高雅娟(1981)，女。硕士，研究方向为航空发动机可靠性和维修性评估验证；E—mai