申请/专利权人：赛峰航空器发动机

申请日：2022-04-05

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117396666A

主分类号：F01D21/10

分类号：F01D21/10

优先权：["20210406 FR FR2103478"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明的一个方面涉及一种用于在给定的使用概况中预测机械零件的磨损以及与此预测相关联的不确定性的方法100，使用概况考虑与环境数据相关联的多个环境条件以及机械零件在这些环境条件中的每一个下的使用时间，该方法包括：‑步骤1E1，确定与所讨论的机械零件相同类型的多个机械零件相关联的运行数据；‑步骤1E2，基于在先前步骤，步骤1E1，中确定的运行数据，确定零件的多个磨损预测模型，机械零件能够被划分为多个元件，使用多个模型中的至少一个模型来对每个元件进行建模；‑步骤1E3，对于多个模型中的每个模型，取决于与用于确定所讨论的模型的运行数据相关联的机械零件的元件和或使用概况与所讨论的机械零件的元件和或所讨论的机械零件的元件的使用概况之间的接近度来确定加权系数；‑步骤1E4，确定对所讨论的机械零件的磨损的预测，此预测是经由多个模型中的每个模型所做出的预测的加权平均来获得的，每个模型做出的预测由与所述模型相关联的加权系数来进行加权；‑步骤1E5，确定表示多个模型的预测的离散度的统计量，预测的不确定性是取决于统计量而被建立的。

主权项：1.一种用于针对给定使用概况预测机械零件的磨损以及与此预测相关联的不确定性的方法100，使用概况考虑了与环境数据相关联的多个环境条件以及机械零件在这些环境条件中的每一个中的使用时间，所述方法包括：-步骤1E1，确定与所考虑的机械零件相同类型的多个机械零件相关联的运行数据；-步骤1E2，根据在先前步骤1E1中确定的运行数据，确定用于零件的多个磨损预测模型，机械零件可划分为多个元件，使用来自多个模型中的至少一个模型来对每个元件进行建模；-步骤1E3，对于多个模型中的每个模型，根据与被用来确定所考虑的模型的运行数据相关联的机械零件的元件和或使用概况与所考虑的机械零件的元件和或所考虑的机械零件的元件的使用概况之间的接近度，来确定加权系数；-步骤1E4，确定所考虑的机械零件的磨损预测，此预测是通过多个模型中的每个模型所做出的预测的加权平均来获得的，每个模型执行的预测由与所述模型相关联的加权系数来进行加权；-步骤1E5，确定表示多个模型的预测的离散度的统计量，预测的不确定性是根据此统计量而被建立的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 赛峰航空器发动机 用于预测机械零件的磨损的方法以及用于确定与航空器或航空器机队相关联的运行风险的方法

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