航空装备关键部件的疲劳寿命评估与剩余寿命预测

引言

航空装备的发展水平是国家科技实力与国防现代化程度的重要标志。其关键核心部件——例如航空发动机的涡轮叶片、承载巨大冲击的起落架以及构成飞行器主体的机翼机身大型结构件——常常需要在极端恶劣的多物理场耦合环境下服役[1]。这些部件不仅要持续承受高机械载荷、剧烈振动噪声，还需经历飞行过程中由大气层内外引发的剧烈温度波动和热冲击[2]。在如此严苛的交变应力（包括机械应力和热应力）长期、反复作用之下，关键结构不可避免地会萌生并积累微观层面的疲劳损伤。如果未能及时发现和管控，这种损伤会随着应力循环次数的增加而渐进式扩展，最终导致部件力学性能（如强度、刚度）的显著衰退和损伤容限能力的急剧降低。当损伤累积水平越过一个临界阈值时，将极有可能诱发部件的突发性、灾难性断裂失效，不仅可能造成巨大的直接经济损失，更会危及飞行安全和人员生命。因此，实现对这些高价值关键部件剩余使用寿命的精准预测以及对其结构疲劳寿命的科学评估，构成了整个装备健康管理体系的核心环节。这直接关系到维护策略（如视情维修、定时更换）的科学制定与优化、突发性失效事故的主动规避以及航空器全生命周期安全性的坚实保障。随着航空工业向高可靠性、长寿命方向迈进以及部件设计的日益复杂化、集成化，传统的基于经验公式或简化模型的经验性评估预测方法，在预测精度、运算效率以及对实际复杂工况和不确定性的适应能力方面，逐渐显现出局限性，已难以充分满足现代高性能航空装备的需求。这一现实挑战迫切要求探索和融合更具创新性的技术路线与研究方法，例如结合高精度无损检测技术、先进的损伤力学模型、多尺度仿真分析、大数据挖掘和人工智能算法等新兴技术，以构建更为精准、高效和鲁棒的预测评估体系。

一、航空装备关键部件疲劳寿命评估方法

（一）基于材料性能的理论计算法

该方法借助材料疲劳性能参数，结合部件受力状况进行寿命计算。以材料的应力-寿命曲线(S-N 曲线)和应变-寿命曲线(ε-N 曲线)为基础，针对部件承受的载荷类型（拉伸、弯曲、扭转等），选择对应疲劳损伤理论进行演算。

对交变应力作用下的部件，常用 Miner 线性累积损伤准则：不同应力水平的疲劳损伤可线性叠加，累积损伤值达 1 时发生破坏。复杂载荷或应力集中部件需采用修正Goodman 法则、Smith-Watson-Topper(SWT)参数法等复杂理论，纳入平均应力、应力幅值等影响因素。

理论计算法的优势在于设计阶段即可开展寿命初步评估，为结构优化提供参考。但其依赖精确的材料参数与载荷数据，难以涵盖实际环境的复杂效应，评估结果与实际寿命可能存在偏差。

（二）基于试验的评估法

通过对部件或其模拟件实施疲劳试验获取寿命数据。根据实际受力状态选择轴向疲劳试验、弯曲疲劳试验或旋转弯曲试验等方案。

试验中施加不同幅值交变载荷，记录失效循环次数，绘制试件 S-N 曲线。结合部件真实工作载荷谱反推疲劳寿命。大型复杂部件常采用缩比模型试验，通过相似理论将试验结果转换为实件寿命数据。

试验法能更真实反映部件疲劳特性，数据可靠性较高。但存在周期长、成本高、难以完全模拟飞行工况等局限，对新型部件的适用性有限。

（三）结合实际工况的综合评估法

该方法融合理论计算与运行数据。首先理论计算初步寿命，继而收集飞行中的载荷谱、温湿度等环境参数及维护记录进行修正。

通过部件传感器实时监测应力、应变、温度等参数，利用雨流计数法将复杂载荷历程转换为多级循环载荷谱。结合材料疲劳参数计算损伤量，获得更贴近实际的寿命评估结果。

综合评估法充分考虑真实工况影响，结果准确可靠，是当前主流发展方向。但需海量运行数据支撑，对数据采集与处理技术有较高要求。

二、航空装备关键部件剩余寿命预测技术

（一）基于损伤累积的预测技术

以疲劳损伤累积理论为核心，通过计算已有损伤量结合总寿命预测剩余寿命。需

确定初始损伤状态，根据实时载荷监测数据，采用 Miner 法则等模型计算损伤增量[3]。

例如部件总寿命为 N，累积损伤量达到 D 时，剩余寿命N_剩余 σ=(1-D)×N 该方法简便易行，但因忽略载荷顺序效应等理论假设，预测结果可能存在偏差。

（二）基于传感器监测的预测技术

通过在部件安装传感器获取实时物理参数（应力、应变、振动、温度等），据此识别疲劳损伤状态。采集数据经信号处理后提取损伤特征量（应力幅、应变幅、振动频率等）。

建立特征量与损伤状态的映射关系，当特征量超限时判断损伤程度。结合疲劳评估结果预测寿命，如振动幅值持续异常增长预示剩余寿命缩短。该技术具备实时性优势，但传感器安装精度与数据传输可靠性影响预测准确性。

（三）基于数据驱动的智能预测技术

利用人工智能与机器学习算法，通过历史运行数据、故障数据和维护记录建立寿命预测模型。无需深入了解损伤机理，通过大数据学习挖掘潜在规律。

常用算法含神经网络、支持向量机、随机森林等。例如以工作时间、载荷量、温度等参数为输入，剩余寿命为输出训练神经网络模型。该技术对非线性关系处理能力强，但需高质量大数据训练，且模型可解释性较弱。

三、面临的挑战与发展展望

（一）面临的挑战

当下，对航空装备关键部件的疲劳寿命评估与剩余寿命预测仍有多重难题待解。首要挑战在于，航空装备运行环境高度复杂多变，精确获取实际载荷谱难度大，导致试验条件及理论计算与实际工况间存在显著差异，直接冲击了评估与预测结果的准确性。其次，关键部件涉及的疲劳损伤过程机理复杂，常伴有腐蚀、磨损等多因素的耦合作用效应，传统方法难以整体性地囊括这些复杂交互关系。

此外，数据收集环节亦面临阻碍，结构制约使得某些关键部件难以布置传感器，加之恶劣工况下的传感器可靠度与耐久性问题待提升，获取充分高质量监测数据的途径受限。最后，不同型号乃至不同批次的部件存在显著的个体化差异，导致通用的评估与预测模型普适性不足，亟需为具体部件构建专属的定制化模型。

（二）发展展望

未来航空装备关键部件疲劳寿命评估与剩余寿命预测技术将朝更智能、精准、高效方向演进：理论研究需突破复杂环境损伤机理，建立高精度多因素耦合寿命模型；技术实践将依托物联网、大数据、人工智能，利用微型化、智能化、网络化传感器提升数据采集广度与可信度，并通过大数据深度分析挖掘数据联系，增强数据驱动模型的预测准度与可解释性；同时，数字孪生技术应用将大幅拓展，通过构建部件虚拟模型实时同步状态、仿真损伤演化，提供更直观精准的新途径；最终，融合可靠性工程理论将其融入装备全生命周期管理，促成一体化最优决策，提升装备经济性与安全性。

四、结论

航空装备关键部件的疲劳寿命评估及剩余寿命预测，是其安全稳定运行的核心环节。当前所应用的基于材料性能理论计算、依赖特定试验以及结合工况实际状况的综合评估方法各具特点但也各有局限，实际工作中需要依据具体场景择选合适方法或组合运用。在剩余寿命预测领域，基于损伤累积机理的理论、依托传感器动态监测的模式以及以多元数据驱动的智能化建模技术，共同为预测技术进步开辟了多维度路径。

即便当前仍遭遇工况高度复杂、损伤机制交织难辨、数据获取手段有限等问题，但随着前沿理论与支撑技术的不断精进，未来该领域的评估预测技术必然在精准性、效率及智能化水平上实现跃升。依靠持续的技术攻坚与模式创新，航空装备关键部件的安全水平与可靠性将得到显著提升，从而有力支撑航空工业的可持续发展。

参考文献

[1]刘震磊,董传雪,王环,等.航空装备产业现状分析与对策建议[J].军民两用技术与产品,2025,(06):4-11.

[2]刘伟,程旺军,苑世剑.高强铝合金薄壁构件超低温成形制造研究进展[J/OL].机械工程学报,1-19[2025-08-18].

[3]刘治国,李旭东,孙强.航空装备典型舱室结构环境数据预测方法研究[J].环境技术,2019,37(04):141-144.