飞机制造过程疲劳可靠性研究综述

飞机制造过程疲劳可靠性研究综述

韩栋，关艳英，惠阳

(中航西安飞机工业集团股份有限公司，西安，710089)

科学技术水平的高速发展，使得飞机结构越来越复杂，对飞机各项性能指标的要求也越来越苛刻。飞机结构疲劳可靠性是影响飞机寿命的重要指标，据统计，在交变载荷影响下的航空装备疲劳失效占总失效事故的一半以上。因此，在飞机设计、制造、服役和维修等环节，需要进行疲劳可靠性分析，以提高飞机结构抗疲劳性能，进一步提高飞机结构服役寿命。目前，疲劳可靠性研究已成功应用在航空装备的设计及服役过程，显著提升了飞机结构服役寿命[1,2]。为此，本文对飞机制造环节疲劳可靠性研究进行了总结分析，为进一步提升飞机结构在制造环节的疲劳可靠性奠定基础。

1.飞机制造工艺中的疲劳可靠性

在飞机的制造过程，冷热加工、热表处理、装配工艺和精度等均对飞机结构的疲劳可靠产生重要的影响[3]。国内外多个科研院所与高校均开展了制造过程影响飞机结构疲劳性能的研究，其中装配间隙可能会对飞机结构的完整性造成破坏，而对存在装配间隙的结构件进行强制连接时，会引入变形及残余应力，甚至造成裂纹等安全隐患[4]。上海飞机制造有限公司研究人员[5]探讨了装配间隙对复合材料构件弯曲疲劳性能的影响规律，在得出在一定间隙高度内增大间隙长度能够提高复合材料构件的疲劳寿命，并且间隙高度的增加对复合材料构件寿命影响很大。对于飞机制造过程中所用到的典型紧固孔连接形式，航空工业成都飞机设计研究所[6]研究了装配公差对结构疲劳可靠性寿命的影响规律，并给出了飞机制造过程中增大装配公差对结构疲劳可靠性寿命影响的评估方法。浙江大学柯映林团队[1]针对飞机结构间隙展开了研究，系统研究了飞机装配间隙协调控制方法及加垫补偿方案，提出了基于微小位姿变换，实现装配间隙协调的控制方法。在航空制造业用高端轴承制造过程，北京航空精密机械研究所[7]梳理了金属疲劳破坏机理，并阐述了抗疲劳制造技术的理念及发展概况与关键技术，并讨论了针对于轴承制造过程的抗疲劳制造工艺，即采用超声震动复合能量方法在轴承表面产生较大的塑性变形，提高工件的疲劳性能，进一步达到延寿的目的。南京航空航天大学陈果[8]教授团队针对飞机铝合金材料结构，研究了高锁螺栓干涉量对飞机结构连接件的疲劳寿命增益效果。结构连接件在装配过程中常因干涉量过大导致螺栓弯曲甚至断裂，通过预测裂纹萌生的方法，推导出不同干涉量下高锁螺栓紧固件的裂纹萌生寿命，进一步得出最佳干涉量。北京航空航天大学可靠性与系统工程学院研究团队[9]针对螺栓易发生疲劳失效的问题，提出了一种考虑拧紧力矩的螺栓疲劳可靠性评估方法，使得螺栓在实际受力情况下的疲劳可靠性更加准确。而关于疲劳可靠性预测及其理论模型报道，主要集中于疲劳加载过程或部件服役过程。

在飞机结构制造过程中必须重视对残余应力的合理控制，机械加工、焊接、锻造、装备和热表处理等工艺过程均会引入残余应力。因此，残余应力往往是航空装备疲劳失效的重要因素。故飞机结构制造过程中必须对各个环节引入的残余应力进行测试和可靠性评估，并在制造过程中进行严格的控制。

2.飞机结构抗疲劳制造技术

抗疲劳制造工艺可以有效提高结构件的疲劳强度，对抑制疲劳裂纹萌生，减缓裂纹扩展速度起到非常明显的效果。在飞机制造工艺中引入抗疲劳制造方法，如在起落架大直径内螺纹引入冷挤压工艺、起落架外筒螺纹根部采用滚压工艺[10]、结构件螺栓孔进行冷挤压工艺，轴类外表面采用喷丸强化及光整强化技术[11–14]等，均在其疲劳抗力方面起到了很好的效果，得到了广泛的应用。

中航西安飞机工业集团股份有限公司与西北工业大学、航材研究院等在飞机结构抗疲劳制造及可靠性评估方面开展了长期的合作研究工作，涉及喷丸强化、喷丸成形、孔挤压强化、超声滚压强化、振动时效等多种抗疲劳制造技术的研究，研究的材料包括铝合金、钛合金、结构钢、超高强度钢等，针对不同的材料及结构优化了强化工艺参数，揭示了强化机理，提出了形性协调控制的抗疲劳制造方法，为航空装备的疲劳可靠性保障及延寿提供了重要的技术支撑。

3. 飞机结构件疲劳可靠性分析方法

结构件的疲劳寿命具有较高的分散性，主要受结构件不确定机械性能、振动加载、加工、组装、测量过程中失误等因素导致的尺寸偏差影响。因此，针对此类不确定问题，可以采用随机疲劳可靠性分析方法对飞机结构件疲劳寿命件评估。

随机疲劳可靠性分析方法是将随机分析与疲劳理论结合的方法，也被称作概率分析。法国OSMOS公司[15]基于Miner疲劳理论随机公式，建立了概率-应力-循环曲线（P-S-N），同时引入了失效循环次数模型和结构失效点密度公式，进一步精准预测结构承受变幅循环加载时的失效循环次数。西班牙研究者Calvo等[16]利用虚拟应变能模型，基于这种模型得到随机变量疲劳寿命的统计数据。近年来，概率分析方法多用于发动机涡轮盘及叶片的疲劳寿命预测

[17,18]。Booysen 等[19]分析了叶片在实际服役工况中的疲劳特性，并在概率疲劳寿命模型中使用置信区间有效预测了材料疲劳强度参数的不确定性和叶片分布的应力变化。国内同济大学Feng Kaixuan团队[20]开发一种结合疲劳试验分析液压管道弯曲疲劳寿命的可靠性方法。重庆大学研究团队[21]提出一种新型非线性时变疲劳可靠性分析方法，提高时变疲劳可靠性分析准确性和效率。近年来，有国内研究者通过机器学习的方法修正结构疲劳可靠性分析模型，重庆大学与电子科技大学研究团队[22]通过有限元模拟、试验及自主学习kriging模型提高结构疲劳可靠性方法的有效性。

4.结论

未来飞机高可靠、长寿命的研制需求，对飞机制造过程疲劳可靠性提出了更高要求。因此，需要重点关注制造过程残余应力的测量和评估，在采用抗疲劳制造工艺的同时，充分利用飞机结构件疲劳可靠性分析数据，确保飞机结构制造过程的疲劳可靠性。

参考文献

[1]窦亚冬, 柯映林;王青, 飞机装配间隙协调及数字化加垫补偿技术研究, 博士, 浙江大学, 2018.

[2]冯蕴雯, 刘佳奇, 潘维煌, 路成, 民用飞机运行可靠性研究进展, 国防科技大学学报. 45 (2023) 66–93.

[3]陈允全, 曹增强, 秦龙刚, 陈丽丽, 严厉, 钛合金结构干涉配合铆接疲劳试验研究, 航空制造技术. (2017) 83–86.

[4]Y.G. Kang, F.Y. Guo, T. Xu, J. Huang, C. Ren, A Subassembly Simulation Method with Physical Deformation and Reconstruction of an Aircraft, AMM. 420 (2013) 3–8. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.420.3.

[5]葛恩德, 尚艳伟, 刘学术, 李汝鹏, 装配间隙对复合材料构件弯曲疲劳性能的影响研究, 复合材料科学与工程. (2021) 99–106.

[6]李国琛, 王强, 钟贵勇, 肖冯, 装配公差对结构疲劳可靠性寿命的影响, 航空科学技术. 33 (2022) 106–110.

[7]毕超, 刘祎, 杜海涛, 杨辉, 抗疲劳制造技术的发展及其在高端轴承制造中的应用, 航空精密制造技术. 53 (2017) 1–6.

[8]谢阶栋, 陈果, 曾馨靓, 舒茂盛, 罗云, 高红, 郑其辉, 高锁螺栓装配的最佳干涉量实验与仿真研究, 机械强度. 40 (2018) 1321–1329.

[9]李承觊, 周也力, 孙博, 杨西, 考虑拧紧力矩的螺栓疲劳可靠性评估方法, 机械设计. 38 (2021) 22–27.

[10]冯海虎, 缪宏, 左敦稳, 薛善良, 飞机起落架抗疲劳制造工艺决策支持系统研究, 中国制造业信息化. 38 (2009) 30–33.

[11]J. Yang, D. Liu, M. Li, Z. Ren, D. Liu, X. Xu, X. Zhang, H. Zhang, J. Xiang, C. Ye, Evolution mechanism for a surface gradient nanostructure in GH4169 superalloy induced by an ultrasonic surface rolling process, Materials Science and Engineering: A. 879 (2023) 145271. https://doi.org/10.1016/j.msea.2023.145271.

[12]K. Fan, D. Liu, Y. Liu, J. Wu, H. Shi, X. Zhang, K. Zhou, J. Xiang, M. Abdel Wahab, Competitive effect of residual stress and surface roughness on the fatigue life of shot peened S42200 steel at room and elevated temperature, Tribology International. 183 (2023) 108422. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2023.108422.

[13]D. Liu, D. Liu, X. Zhang, C. Liu, A. Ma, X. Xu, W. Zhang, An investigation of fretting fatigue behavior and mechanism in 17-4PH stainless steel with gradient structure produced by an ultrasonic surface rolling process, International Journal of Fatigue. 131 (2020) 105340. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2019.105340.

[14]N. Ao, D. Liu, C. Liu, X. Zhang, D. Liu, Face-centered titanium induced by ultrasonic surface rolling process in Ti-6Al-4V alloy and its tensile behavior, Materials Characterization. 145 (2018) 527–533. https://doi.org/10.1016/j.matchar.2018.09.004.

[15]F.-B. Cartiaux, A. Ehrlacher, F. Legoll, A. Libal, J. Reygner, Probabilistic formulation of Miner’s rule and application to structural fatigue, Probabilistic Engineering Mechanics. 74 (2023) 103500. https://doi.org/10.1016/j.probengmech.2023.103500.

[16]S. Calvo, M. Canales, C. Gómez, J.R. Valdés, J.L. Núñez, Probabilistic formulation of the multiaxial fatigue damage of Liu, International Journal of Fatigue. 33 (2011) 460–465. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2010.10.003.

[17]L.-K. Song, G.-C. Bai, X.-Q. Li, J. Wen, A unified fatigue reliability-based design optimization framework for aircraft turbine disk, International Journal of Fatigue. 152 (2021) 106422. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2021.106422.

[18]J. Zhu, J. Cao, W. Guo, Three-dimensional fatigue crack growth based method for fatigue reliability of metallic materials, International Journal of Fatigue. 173 (2023) 107697. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2023.107697.

[19]C. Booysen, P.S. Heyns, M.P. Hindley, R. Scheepers, Fatigue life assessment of a low pressure steam turbine blade during transient resonant conditions using a probabilistic approach, International Journal of Fatigue. 73 (2015) 17–26. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2014.11.007.

[20]X. Shen, K. Feng, H. Xu, G. Wang, Y. Zhang, Y. Dai, W. Yun, Reliability analysis of bending fatigue life of hydraulic pipeline, Reliability Engineering & System Safety. 231 (2023) 109019. https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.109019.

[21]K. Gao, G. Liu, Novel nonlinear time-varying fatigue reliability analysis based on the probability density evolution method, International Journal of Fatigue. 149 (2021) 106257. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2021.106257.

[22]H.-M. Qian, J. Wei, H.-Z. Huang, Structural fatigue reliability analysis based on active learning Kriging model, International Journal of Fatigue. 172 (2023) 107639. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2023.107639.