Методологические основы оценки технических рисков системы управления безопасностью полетов при проектировании, производстве и серийной эксплуатации ГТД тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.07.05, кандидат наук Сарычев, Сергей Витальевич

• Сарычев, Сергей Витальевич
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Сарычев, Сергей Витальевич

1.7 Выводы по главе 1...........................................................................78

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКИХ РИСКОВ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НАДЕЖНОСТЬЮ (СУН) ЖЦ ГТД

2.1 Введение. Основные элементы системы управления надежностью жизненного

2.2 Анализ отказобезопасности конструкции ГТД на этапе ее разработки. Анализ потенциальных рисков. Матрица критичности. Анализ видов, последствий и

цикла ГТД

81

критичности отказов

88

2.3 Анализ отказобезопасности конструкции ГТД на этапе ее разработки. Анализ потенциальных рисков. Анализ общих причин..........................................109

2.3.1 Анализ безопасности конструкции ГТД методами БТЛ/ССЛ/РТЛ-РМЕ8 маршевого ГТД однодвигательной силовой установки пилотируемого ЛА на этапе РКД. Анализ потенциальных рисков......................................................116

2.3.2 Анализ безопасности конструкции ГТД методами БТЛ/ССЛ маршевого ГТД многодвигательной силовой установки транспортного самолета на этапе стабильной серийной эксплуатации. Анализ потенциальных рисков...............199

2.4 Особенности модели безотказности при организации эксплуатации «по надежности».....................................................................................217

2.5 Технология эксплуатации по «надежности» или ЯСМ. Принцип М80-3 анализа............................................................................................220

2.6 Эксплуатационная долговечность парка авиационных ГТД......................227

2.7 Прогнозирование количества и состава ремонтов парка авиационных ГТД на этапе РКД в обеспечение специальных гарантий авиакомпаниям...................232

2.8 Выводы по главе 2.........................................................................237

ГЛАВА 3. СПОСОБ ДОВОДКИ ДВИГАТЕЛЯ, ОСНОВАННЫЙ НА УПРАВЛЕНИИ ТЕХНИЧЕСКИМ РИСКОМ ПО ОГРАНИЧЕННЫМ ДАННЫМ ИСПЫТАНИЙ (ЭКСПЛУАТАЦИИ) С ПРИМЕНЕНИЕМ ВЕЙБАЕСОВСКОЙ МОДИФИКАЦИИ ИСХОДНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ

3. 1 Способы подтверждения безотказности и контрольные точки практической оценки безотказности парка изделий.......................................................238

3.2 Первая точка подтверждения ВБР. Практическое подтверждение уровня ВБР, указанного в ТТЗ (ТЗ) для периода стабильной серийной

эксплуатации....................................................................................242

3.3 Оценка вероятности безотказной работы при проведении испытаний по схеме Бернулли.........................................................................................244

3.4 Точечная оценка ВБР группы однородных безотказных испытаний, основанная на принципе максимальной непредвзятости. Определение объема испытаний, основанное на принципе максимальной непредвзятости..............253

3.5 Общие критерии зачетности. Критерии зачетности отказов. Условия зачетности испытаний......................

3.6 Способ количественной оценки ВБР однородной выборки по величине суммарной наработки серии доводочных испытаний...................................259

3.7 Оценка технического риска зачета ограниченного количества испытаний. Коэффициент зачетности испытаний.......................................................261

3.8 Метод оценки безотказности по ограниченному числу испытаний на основе модификации исходного распределения оценки коэффициента эффективности однородных испытаний изделий одного типа по величине зачтенной суммарной наработки испытания..........................................................................271

3.9 Выводы по главе 3.........................................................................279

ГЛАВА 4. ОБЩИЕ ГАРАНТИИ. БЕЗОПАСНОСТЬ ПОЛЕТОВ. РЕДКИЕ СОБЫТИЯ. ОЦЕНКА НАРАБОТКИ ДО ОТКАЗА ГРУППЫ ОСОБО ОТВЕТСТВЕННЫХ ДЕТАЛЕЙ

4.1 Введение.............................280

4.2 Методика выполнения оценки редких событий....................................290

4.2.1 Решение методом квантилей. экстремального распределения.................291

4.2.2 Решение методом вейбуллого и вейбаесовского анализа.......................298

4.2.2.1 Анализ Вейбулла.......................................................................298

4.2.2.2 Вейбаесовский анализ.................................................................299

4.2.2.3 Изменение энтропии. Общий критерий эффективности байесовского анализа............................................................................................300

4.2.2.4 Построение Вейбулловой модели отказа в эксплуатации детали из группы особо ответственных. Отказ диска 1 ст. КНД парка двигателей Д-30КУ/КП/КУ-154.................................................................................................301

4.2.2.5 Вейбаесовская оценка влияния одного однозначно определенного производственного воздействия на оценку модели отказа по циклической долговечности диска 1 ст. КНД.............................................................310

4.2.2.6 Байесовская оценка параметра интенсивности отказа (риска) редких событий базирующиеся на использовании текущей информации из выборок чрезвычайно малого объема, позволяющие учесть индивидуальные особенности

отдельных групп двигателей. Оценка средней наработки до отказа (МТТБ) экстремальных событий для парка двигателей...........................................312

4.3 Расчет нормы по ограничению периода принятия корректирующих действий для парка двигателей при выявлении в эксплуатации события с опасными последствиями согласно ОМ21Л.3Б(ё)(4).................................................333

4.4 Выводы по главе 4..........................................................................334

ГЛАВА 5. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ГАРАНТИИ. БЕЗОТКАЗНОСТЬ. ОЦЕНКА. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ РАННИХ СТАДИЙ УХУДШЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ В УСЛОВИЯХ ЭКСПЛУАТАЦИИ

5.1 Введение.....................................................................................336

5.2 Байесовские оценки безотказности парка ГТД при малых объемах эксплуатационных данных...................................................................338

5.3 Оценка уровня безотказности парка маршевых ГТД при ограниченных эксплуатационных данных...................................................................349

5.4 Прогнозирование безотказности парка авиационных ГТД в условиях конструкторско-технологических доработок.............................................355

5.5 Прогнозирование безотказности парка авиационных ГТД с использованием двухступенчатой байесовской процедуры................................................374

5.6 Выводы по главе 5.........................................................................380

ГЛАВА 6. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ И ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ И ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА «НАДЕЖНОСТЬ ГТД» СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НАДЕЖНОСТЬЮ

6.1 Цели, задачи, технические принципы и схема реализации СУБД ЕЯЛСЛ8..382

6.2 Логическая структура и физическая организация группы БД серийного сопровождения авиационных ГТД..........................................................391

6.3 БД Логическая структура и физическая организация БД серийного сопровождения промышленных газотурбинных двигателей (ПГТД)...............406

6.4 Логическая структура и физическая организация БД «Учет и анализ инцидентов, выявленных в процессе выполнения сертификационных испытаний. БД «Сертификация»............................................................................413

6.5 Логическая структура и физическая организация БД «Учет и анализ инцидентов, выявленных в процессе опытно-конструкторских работ. БД

«ОКР».............................................................................................421

6.6 Логическая структура и физическая организация группы БД «Закрепления дефектов»........................................................................................425

6.7 Выводы по главе 6.........................................................................433

ЗАКЛЮЧЕНИЕ...............................................................................435

Список сокращений.............................................................................441

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ..................................445

ПРИЛОЖЕНИЕ А (обязательное). Документы, подтверждающие результаты внедрения результатов диссертационной работы.......................................468

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методологические основы оценки технических рисков системы управления безопасностью полетов при проектировании, производстве и серийной эксплуатации ГТД»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы определяется спецификой развития современного двигателестроения. Обеспечение требуемого уровня безопасности полетов (БП) является важной государственной задачей, решение которой может быть достигнуто на пути повышения эффективности всех звеньев авиационной транспортной системы (АТС). Рост стоимости жизненного цикла (ЖЦ) авиационной техники государственной авиации (ГосА) и гражданской авиации (ГА), массовости ее использования наряду с усложнением информационно -управляющих связей АТС еще в большей степени обостряет проблему обеспечения БП. Основой системы управления безопасностью полетов (СУБП) являются два основополагающих принципа - управление факторами риска и гарантия безопасности полетов согласно 101 поправки к Приложению 8 Конвенции о международной ГА. Основным элементом СУБП является система управления надежностью парка авиадвигателей (СУН), представляющая собой комплекс аппаратных, программных средств и организационных мер на уровне разработчика и авиадвигателестроительного предприятия Совершенствование системы управления надежностью парка авиационных ГТД в части обновления ее элементов, относящихся к нормативной, технической базам, и организационному обеспечению, включая методическое обеспечение программно-вычислительных средств должно выполняться с учетом внедрения компьютеризированных способов разработки, испытания и сопровождения по надежности эксплуатации авиационных ГТД. В технические задания (ТЗ) при разработке новых или глубокой модернизации существующих образцов должны закладывать требования о подтверждения величины вероятности безотказной работы (ВБР). Значение величины ВБР нормируется на этапе ГСИ и является одной из основных технико-экономических характеристик двигателя в серийной эксплуатации.

О недостаточной эффективности существующей системы управления безопасностью полетов (СУБП) АТ, используемых методов, способов и средств обеспечения безопасности полетов в современных условиях, определяющих рост

актуальности проблемы, указано в документе Комплексное исследование по формированию «Национального плана развития науки и технологий в авиастроении Российской Федерации на период до 2030 года»: «Повышение уровня безопасности авиационного транспорта является одной из стратегических целей в области авиационной деятельности». Основные направления достижения стратегических целей представлено в документе «Форсайт развития авиационной науки и технологий до 2030 года и дальнейшую перспективу».

Построение современной СУБП, унифицированной с зарубежными системами для коммерческой авиации, и полностью соответствующей требованиям разработки и сопровождения эксплуатации для отечественной государственной авиации, требует решения одной из актуальнейших научно-технических задач газотурбостроения, состоящей в максимально возможной точности прогноза и получения объективной оценки на этапах опытной и серийной эксплуатации технических характеристик двигателя, выраженных в терминах безотказности и безопасности его функционирования.

Степень разработанности вопроса

За последние 15 - 20 лет теория рисков и систем управления безопасностью полетов - SMS (Safety Management System) в основном разрабатывались в Европе, в США и в определенной степени в России. Задачи и основные решения в области обеспечения БП на основе организации СУБП (SMS) в РФ были получены в ФГУП ГосНИИ ГА и в СПб ГУГА. Модели рисков описаны в разработках NASA для целей создания системы Flight Operations Risk Assessment System (FORAS), например, [1-10], в РФ издан обобщающий документ Doc 9859 ИКАО, Руководство по безопасностью полетов (РУБП) [13]. По теории рисков и информационном обеспечении СУБП ГА известны разработки, выполненные в рамках публикаций специализированных семинаров МАК при разработке национальной системы стандартизации в области обеспечения лётной годности и СУБП с учетом факторов рисков. В меньшей степени известны работы обеспечения БП со стороны технических рисков, индуцируемых силовой

установкой ЛА, что связано с тем, что, в большинстве своем, указанные разработки выполняются разработчиками авиадвигателей, как в рамках сопровождения эксплуатации, так и в области создания научно-технического задела предприятий-разработчиков. Кроме того, понятия «конструкционной безопасности» транспортных систем, используемых ГТД, связанных с особенностями конструкции объектов эксплуатации (ЛА, системы ГТУ ПГТД), его подсистем и способами поддержания летной годности ВС (промышленной безопасности в части ПГТД), недостаточно формализованы.

В настоящее время анализ безопасности конструкции (Safety Analysis) или анализ рисков (Risk Analysis) разрабатываемой (модернизируемой) конструкции становится обязательным требованием процедуры сертификации типа ГТД коммерческой транспортной авиации, что является требованием нормативных документов [11,12] и ГТД промышленного применения. Общее представление о порядке выполнения и составе теоретических методов комплексного анализа безопасности конструкции ЛА и его подсистем представлено в руководящих материалах американского общества инженеров-механиков (SAE) для коммерческих гражданских судов на основании 30-летнего опыта разработки и эксплуатации наиболее массовых ЛА коммерческой авиации (Boeing, Airbus), оснащенных ТРДД разной степени двухконтурности 2 и 3-го поколения разработчиков (GE, P&W, RR, Snecma). На протяжении последних 15 - 20 лет указанная методология была реализована рядом разработчиков специального программного обеспечения (ПО). Наиболее известны в РФ комплексные пакеты международных разработчиков Relex, ALD ltd [14] и др. для анализа рисков на этапе разработки, реализующие методы FMECA, FTA, RBD, DD, ETA, Marcov Ch., общих схем назначения матриц критичности и т.д.. Частично или полностью эти методы применялись на этапах сертификации российских и совместных разработок - маршевые ГТД: SАM146 (PWJ) и АЛ-55И (ПАО «НПО «Сатурн»). Практическая реализация указанных выше и ряда других проектов, в т.ч. для разработки и модернизации ПГТД, а так же анализ публикаций и исследований, выполняемых в рамках работ по внедрению 101 поправки для решения задачи

сквозного прогнозирования и оценки технических рисков на ЖЦ ГТД показывает недостаточное внимание совершенствованию теоретического и методического аппарата, обеспечивающего достаточно адекватный прогноз и оценку безотказности парка ГТД с учетом изменения функциональных характеристик и факторов технического риска эксплуатации ГТД. Следовательно, современная теория и методы мониторинга и обеспечения отказобезопасности ГТД на его ЖЦ, в основе которой лежит классическая теория надежности, не всегда обеспечивает достижение высоких показателей безопасности, и как следствие, не гарантирует безопасность объектов эксплуатации с приемлемым риском. В результате проблема обеспечения гарантированного высокого уровня безопасности с приемлемым техническим риском при высокой коммерческой эффективности эксплуатации до настоящего времени не имеет законченного решения. Поиск рациональных методов и способов, приводящих к желаемому результату, привел к необходимости применения комплексных подходов исследования отказобезопасности конструкции на ЖЦ ГТД.

Цель работы заключается в разработке методологии оценки технических рисков системы управления надежностью (СУН) ГТД, являющейся подсистемой системы управления безопасностью полетов (СУБП) АТС, соответствующей требованиям разработки и сопровождения эксплуатации для отечественной авиации, унифицированной с зарубежными системами для коммерческой гражданской авиации.

Задачи, которые необходимо решить в работе

• Выполнить анализ методов идентификации технических рисков этапов ЖЦ ГТД и оценки их значимости для обоснования возможности управления безопасностью полётов ВС и разработать способ формирования матрицы критичности допустимого уровня вероятности воздействия на эксплуатацию ЛА последствий отказов ГТД МСУ.

• Разработать способ доводки конструкции ГТД на этапе ОКР при ограниченном количестве испытаний ГТД окончательного конструктивного облика.

• Разработать способ оценки уровня крайне маловероятных (маловероятных) событий, связанных с прямым отказом деталей группы особо ответственных деталей (ООД) на основе вейбаесовской статистической модели и способ непрерывной оценки и прогнозирования показателей безотказности парка ГТД, определенных байесовским онлайн модифицированием исходных распределений надежности.

• Разработать концептуальную модель системы управления комплексом баз данных непрерывной регистрации экспериментальной и эксплуатационной информации по отказобезопасности и способ оптимизации состава и количества восстановительных ремонтов в пределах специальных гарантий авиакомпаниям, основанный на параметрической статистической модели ухудшения параметров с учетом восстановления ресурса группы ООД.

Научная новизна диссертации состоит в разработке методологии оценки технических рисков системы управления надежностью (СУН) ГТД при проектировании, производстве и серийной эксплуатации. В основу методологии впервые положены выявленные факторы и разработанные способы решения:

1) Установление закономерностей и критериев влияния вида отказа функции составляющих элементов на уровень отказобезопасности конструкции ГТД, и соответственно, матричный способ классификации конструктивных элементов ГТД до уровня неразъемного соединения, основанный на принципе кривой Фармера, позволяющий на начальном этапе разработки (глубокой модификации) выполнить обоснование степени ответственности детали по прямому отказу ее функции на условие завершения полета ЛА или воздействия на уровень промышленной безопасности для ПГТД, тем самым, построить систему классификации общих (безопасность, требования сертификации) и специальных (требования безотказности) гарантий заказчику.

2) Построение теоретических зависимостей способа доводки конструкции ГТД при ограниченном количестве испытаний окончательного конструктивного облика дополнительно к оценке величины вероятности безотказной работы (ВБР). В основе предложенного решения - оценка и прогноз технического риска зачета результатов испытания конструкции окончательного образца, полученная на основе вейбайесовской модификации исходного распределения оценок эффективности серии предварительных поузловых, полноразмерных стендовых и летных испытаний.

3) Теоретическое обоснование способа оценки уровня крайне маловероятных (маловероятных) событий, связанных с прямым отказом деталей группы ООД или риска полного отказа многодвигательной СУ на основе вейбулловой и вейбаесовской статистической модели.

4) Теоретическое обоснование способа распознавания ранних стадий ухудшения надежности парков ГТД и ее прогноза с использованием математического аппарата байесовской модификации исходных распределений модели безотказности и регрессионных статистических моделей видов отказов.

5) Разработка имитационной модели оптимизации количества и состава восстановительных ремонтов в пределах специальных гарантий авиакомпаниям, основанный на известной или прогнозной параметрической модели ухудшения основных рабочих параметров ГТД и результатов FMECA с учетом обязательных требований по замене деталей группы ООД.

6) Разработка концептуальной модели системы управления комплексом реляционных баз данных непрерывного мониторинга экспериментальной и эксплуатационной информации по отказобезопасности при реализации задачи поиска причин неисправностей и принятия корректирующих действий FRACAS (Failure Reporting analysis and corrective action) с дальнейшей оценкой и прогнозированием безопасности и безотказности.

Методы исследования основаны на теории авиационных ГТД, теории надежности, теории безопасности, теории рисков высоконадежных систем, теории вероятности и математической статистике.

Практическая полезность работы состоит в том, что разработанная методология существенным образом дополняет СУБП АТС и позволяет перейти к сквозному рассмотрению технических рисков, генерируемых ГТД, начиная с ранних стадий создания научно-технического задела при разработке ГТД нового поколения или глубокой модернизации конструкции ГТД и (или) ее адаптации в изменяемых ТЗ условиях эксплуатации в пределах семейства, до сопровождения надежности эксплуатации последнего образца АТ. Такой переход уменьшает неопределенность в области принятия конструктивно-производственных и организационных решений, определяющих уровень безопасной эксплуатации и конкурентоспособность конструкции и способа эксплуатации ГТД в составе СУ. Результаты диссертационной работы были использованы и используются в ПАО «НПО «Сатурн», г. Рыбинск при выполнении проектов ГТД: Д-30КП «Бурлак», 8Л128, 8Л76, при проектировании, доводке и постановке на серийное производство двигателей 36МТ, 8ЛМ146 (в зоне ответственности ПАО «НПО «Сатурн»), АЛ-55И, ГТД-6/8РМ; при сопровождении серийной эксплуатации двигателей серии Д-30КУ-2/КП-2/КУ-154, 8АМ146, 36МТ, ГТД-6/8РМ, ДО49; при выполнении работ по госконтракту № 6401.340000.08.028 от 28.12.2006 года с Минпромэнерго РФ, этап 1 в составе технического комитета № 414 Ростехрегулирования «Газовые турбины», ФГУП ЦИАМ им. П.И. Баранова; при организации учебного процесса подготовки дипломированных специалистов по направлению «Двигатели летательных аппаратов» в Рыбинском авиационном техническом университете имени П.А. Соловьева.

Достоверность и обоснованность результатов обеспечивается корректностью применяемых моделей отказобезопасности авиационных ГТД и используемых допущений при составлении теоретических обоснований уровня надежности отдельных парков ГТД на этапе разработки полученным данным практической реализации, оценкам других исследователей, соответствием

известным закономерностям изменения исследуемых величин, совпадением полученных в ходе исследования расчетных и экспериментальных (эксплуатационных) данных.

Апробация работы Основные результаты работы обсуждались и докладывались на мероприятиях различного уровня: семинар рабочей группы «Информационное обеспечение безопасности полетов и надежности АТ (РГ-ИНФО)» «Вопросы информационного обеспечения безопасности полетов и надежности авиационной техники», Межгосударственный Авиарегистр МАК, Москва, 22-23 сентября 2005 года; Х Международный конгресс двига-телестроителей, пос. Рыбачье, Крым, Украина, ХАИ, 11 - 18.09.2005 года; II Международная НТК «Двигатели XXI века», Москва, ЦИАМ, 06-09.12.2005; Международная НТК «Проблемы и перспективы развития двигателестроения», СГАУ, Самара, 21-23 июня 2006 года; IV НПК. «Исследования и перспективы разработки в авиационной промышленности, Москва», МАИ, 24-25.10.2007; III МНТК Авиадвигатели XXI века, ЦИАМ, Москва, 30.11-03.12.2010 года; конференция «Сложные технические системы: развитие современных инженерных практик», Москва, НИИТУ «МИСиС», 27.04.2011 года; МНФП «Интеллектуальное проектирование. Управление жизненным циклом сложных инженерных объектов», г. Нижний Новгород, 15.06-16.06.2011 года; ХХХШ Всероссийская конференция по проблемам науки и технологий, Миасс, МСНТ г. Миасс, 4 - 6 июня 2013 года; ХХХ^ Всероссийская конференция по проблемам науки и технологий, Миасс, МСНТ г. Миасс, 10 - 12 июня 2014 года; Международная НТК «Проблемы и перспективы развития двигателестроения», СГАУ, Самара, 25-27 июня 2014 года; III Международный технологический форум «Инновации. Технологии. Производство». Мини - конгресс ЦИАМ им. П.И. Баранова «Математическое моделирование и проектирование в авиадвигателестроении», г. Рыбинск, РГАТУ им. П.А. Соловьева, 04 - 06 апреля 2016 года; МНТК «Проблемы и перспективы развития двигателестроения», г. Самара, СГАУ им. ак. С.П. Королева, 22-24 июня 2016 года.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА ЗА СЧЕТ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОТКАЗНОСТИ ПРИ ОБЕСПЕЧЕНИИ НОРМИРУЕМОГО АВИАЦИОННЫМИ ПРАВИЛАМИ УРОВНЯ БЕЗОПАСНОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ГТД

1.1 Введение

Обеспечение требуемого уровня безопасности полетов (БП) является важной государственной задачей, решение которой может быть достигнуто на пути повышения эффективности всех звеньев авиационной транспортной системы (АТС). Рост стоимости жизненного цикла (ЖЦ) авиационной техники государственной авиации (ГосА) и гражданской авиации (ГА), массовости ее использования наряду с усложнением информационно - управляющих связей АТС еще в большей степени обостряет проблему обеспечения БП.

Основным элементом СУБП является система управления надежностью парка авиадвигателей, представляющая собой комплекс аппаратных, программных средств и организационных мер на уровне разработчика и авиадвигателестроительного предприятия, взаимодействующая с отраслевой СУБП на жизненном цикле парка авиационных ГТД.

Совершенствование системы управления надежностью парка авиационных ГТД в части обновления ее элементов, относящихся к нормативной и технической базе, а так же к организационному обеспечению и, особенно, к методическому обеспечению и программно-вычислительным средствам должно выполняться с учетом внедрения компьютеризированных способов разработки, испытания и сопровождения по надежности эксплуатации авиационных ГТД, ориентированных на внедрение инноваций в модернизацию наиболее эффективных образцов авиационной техники, и внедрением системы управления техническими рисками. Конечным результатом методологии, базирующейся на оценке технических рисков, является система классификации входящих в состав авиационного ГТД деталей на влияющие и не влияющие на безопасность, и

далее - не влияющие на безопасность, но влияющие на безотказность (на заказчика) по единичному отказу их функции. Верхний уровень разбиения деталей по степени серьезности влияния на эксплуатацию определяется требованиями Авиационных правил, возможными дополнительными требованиями разработчика летательного аппарата к безопасности и ресурсными ограничениями отдельных деталей, влияющих на стоимость летного часа эксплуатации двигателя.

В технические задания (ТЗ) при разработке новых образцов или глубокой модернизации существующих закладываются требования о необходимости подтверждения величины вероятности безотказной работы (ВБР). Значение величины ВБР нормируется на этапе ГСИ и является одной из основных технико-экономических характеристик двигателя. Величина ВБР на этапе ГСИ указывается в ТЗ (ТТЗ) на НИОКР (ОКР) и задается разработчиком летательного аппарата (ЛА) исходя из требований к ГТД, как подсистеме ЛА, на основании общего значения ВБР ЛА. Принятие решения о постановке изделия на «чистовые испытания» выполняется с учетом оценки ВБР, расчетное значение которого при малом значении суммарной накопленной ресурсной наработки образца окончательного конструктивного облика, как правило, существенно ниже заданного уровня, а наработку изделия предыдущего конструктивного исполнения принять в зачет оценки ВБР, в силу нарушения конструктивной природы статистической однородности выборки, не всегда представляется возможным. Последнее особенно актуально для ГТД однократного применения, конструкция которых должна быть оптимизирована с одной стороны малым конструктивно заложенным ресурсом с предельно допустимыми нагрузками, с другой стороны, требуемой высокой безотказностью. Задача безопасности, таким образом, для указанного класса изделий должна трактоваться, как потеря ЛА с невыполнением задания.

О недостаточной эффективности существующей системы управления безопасностью полетов (СУБП) авиационного транспорта, используемых методов, способов и средств обеспечения безопасности полетов в современных

условиях, определяющих рост актуальности проблемы, указано в документе Комплексное исследование по формированию «Национального плана развития науки и технологий в авиастроении Российской Федерации на период до 2030 года»: «Повышение уровня безопасности авиационного транспорта является одной из стратегических целей в области авиационной деятельности». Основные направления достижения стратегических целей представлено в документе «Форсайт развития авиационной науки и технологий до 2030 года и дальнейшую перспективу».

Форсайт включает в себя процесс, включающий комплекс методик как долгосрочного прогнозирования, базирующегося преимущественно на интуитивных экспертных оценках (разработка сценариев, SWOT/ Gap - анализы и построение «дорожных карт» или карт трендов, опросы «Дельфи», экспертные панели и т.д.) [15], так и методик специальных прогнозов и оценок жизненного цикла материальных объектов (изделий, предметов труда и средств производства), обеспечивающих технико-экономическую основу стратегических направлений развития отдельных отраслей и предприятий.

Стратегический форсайт ориентирован на выбор наиболее предпочтительных из возможных альтернатив развития. Стратегический форсайт скорее политический и управленческий инструмент многодисциплинарного и потому объемного моделирования тенденций развития и оптимизации финансовых и интеллектуальных затрат, обеспечивающий базу для принятия решений о долгосрочных инвестициях на 15-20 и более лет, чем комбинация методов исследований. Стратегический форсайт обеспечивает суммарный объем знаний о стратегических перспективах и позволяет сосредоточить усилия и ресурсы для организации качественного «прорыва» в ключевых областях.

Тактический или технологический, или узкодисциплинарный форсайт ориентирован на выполнение прогнозов и периодическую оценку их результатов для технических объектов с учетом их расчетного и реализованного (реализуемого) жизненного цикла. В этой части крайне актуальными являются направления исследований определенных теорией вероятности, теорией

надежности и теорией риска. В свою очередь, следует отметить, что с накоплением опыта разработки и эксплуатации технических объектов, внедрением компьютеризированных способов их разработки, испытания и контроля эксплуатации, ориентацией на внедрения инноваций в модернизацию наиболее эффективных образцов техники, отдельные положения классических способов прогнозирования, оценки и нормирования некоторых показателей безопасности и технико-экономических показателей безотказности требуют дополнения или переосмысления.

Этот факт подтверждается внедрением с 13.11.2013 года в РФ 101 поправки к приложению 8 к конвенции о международной организации гражданской авиации Летная годность Воздушных судов (приложение к письму ЛК 3/5.6-09/21 от 03.04.2009, ИКАО) (далее - «101 поправка»), в которой акцент делается на внедрение системы управления безопасностью полетов (СУБП), в основе которой положены два основополагающих принципа - управление факторами риска для обеспечения безопасности полетов (БП) и гарантия БП. СУБП должна, как минимум:

1) Определять риски для безопасности полетов;

2) Обеспечивать принятие упреждающих, коррективных действий, необходимых для поддержания согласованного уровня безопасности полетов;

3) Постоянно повышать общую эффективность системы управления безопасностью полетов;

4) Проводить постоянный мониторинг, регулярную оценку и прогнозирование уровня безопасности полетов.

В соответствии с определениям [16,17,18] прогнозирование - научное, т.е. обоснованное на системе фактов и доказательств, установленных причинно-следственных связей выявление вероятных путей и результатов предстоящего развития процессов и явлений, оценка показателей, характеризующих эти явления и процессы для более или менее отдаленного будущего, - это выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития и структуры его вероятностных траекторий. Объектами исследования, естественно, не могут

являться любые явления или процессы. Если результат процесса однозначен, то его прогнозирование не имеет смысла.

Построение современной системы управления надежностью (СУН) ЖЦ ГТД, являющейся подсистемой Системы управления безопасности полетов (СУБП), унифицированной с зарубежными системами для коммерческой авиации, и полностью соответствующей требованиям разработки и сопровождения эксплуатации для отечественной государственной авиации, требует решения одной из актуальнейших научно-технических задач газотурбостроения, состоящей в максимально возможной точности прогноза и получения объективной оценки на этапах опытной и серийной эксплуатации технических характеристик двигателя, выраженных в терминах безотказности и безопасности его функционирования.

1.2 Эволюционный (жизненный) цикл парка ГТД

Для технических объектов прогнозирования, и в частности для авиационных ГТД, эволюционный цикл или жизненный цикл в терминах теории надежности традиционно представляются, как правило, двумя теоретическими моделями.

Существуют две традиционные модели оценки длительности жизненного цикла сложных технических систем. В своей основе они обе имеют обобщающую идеализированную схему. Это экспоненциальная модель с возможными ее модификациями, имеющая определенный начальный уровень безотказности и, так называемая, «ваннообразная кривая» для которой характерными являются два участка перегиба [19].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сарычев, Сергей Витальевич, 2017 год

/ -

■

1 Арпогу

: 1 1 -

ЗЬаре,Йса1е — 16,2,11122 — 16,2,981

12

15

(X 1000)

Рисунок 4.13 — График сопоставления распределений с параметрами: 1 - априорным (исходная модель Вейбулла с параметрами масштаба п = 11122 и формы Р=16,20) и 2 - апостериорным (с

параметрами масштаба ц = 981 и формы Р=16,20

Вывод:

1 Выявленный производственный фактор (заключение ПАО «НПО «Сатурн» № 44-517235 [140]) значительно повлиял на циклическую долговечность диска.

2 Статистическая оценка (вейбаесовская модификация модели исходного распределения) достаточно объективно отражает отличие физической природы причины отказа диска КНД на дв. № 285-221 от модели Вейбулла, построенной по циклической наработке.

4.2.2.6 Байесовская оценка параметра интенсивности отказа (риска) редких событий базирующиеся на использовании текущей информации из выборок чрезвычайно малого объема, позволяющие учесть индивидуальные особенности отдельных групп двигателей. Оценка средней наработки до отказа (МТТР) экстремальных событий для парка двигателей

Исходные данные для выполнения анализа: 4.2.2.6.1 Априорные данные

В качестве априорной информации используются данные по наработке (на миллион циклов) до отказа дисков двигателей гражданской (коммерческой)

авиации, классифицированные по причине и следствию (таблица 5.2.5, документа SAE AIR 40031, [136]).

Общая статистика. Период оценки - 8 лет (1976.. ,1983гг).

351,2 млн. часов - суммарная наработка коммерческой транспортной авиации.

Интенсивность нелокализованных разрушений двигателей составила 0,42 события на 1 млн. часов.

Для коммерческой транспортной авиации и авиации общего назначения нелокализованными событиями определены разрушения, в которых фрагменты ротора покидают гондолу двигателя.

Нелокализованные разрушения двигателя были фактором 1,6% всех катастроф и 1,3% всех утрат корпуса, которые случались с гражданскими самолетами по всем причинам.

После проведения анализа сформирована таблица исходных (априорных) данных, таблица № 4.8.

Таблица 4.8 - таблица исходных (априорных) данных

Причина возникновения / следствие Наработка до отказа MTTF, ц Частота отказов, 1/MTTF, 1/ц

1 Малоцикловая усталость / Малоцикловая усталость 38 461 538 0,026E-6

2 Производственные дефекты / Малоцикловая усталость 38 461 538 0,026 E-6

3 Техническое обслуживание / Многоцикловая усталость, превышение допустимой частоты вращения, трение по неподвижным деталям, малоцикловая усталость 38 461 538 0,026 E-6

4 Неидентифицированные причины/ Многоцикловая усталость, трещина, причина не определена, 38 461 538 0,026 E-6

5 Дефекты материалов / Малоцикловая усталость, трещина 45 454 545 0,022 E-6

6 Многоцикловая усталость / Многоцикловая усталость 45 454 545 0,022 E-6

7 Фреттинг - коррозия/ Малоцикловая усталость, многоцикловая усталость 45 454 545 0,022 E-6

8 Другие причины / Многоцикловая усталость, превышение допустимой температуры (перегрев) 66 666 667 0,015 E-6

9 Коррозия /эрозия / Многоцикловая усталость 2,5 Е08 0,004 E-6

10 Разрушение подшипника / Трение по неподвижным деталям 2,5 Е08 0,004 E-6

Суммарное значение 5 154 639 0,194 E-6

В качестве априорного распределения по данным таблицы 4.8 целесообразно принять распределение Вейбулла. Для целей анализа причин отказов дисков, связанных с циклическим воздействием рабочих нагрузок, а так же совместным воздействием дополнительных нагружающих факторов, схожих с возможным и подтвержденным перечнем причин отказов диска 1-й ст. КНД, логично было бы использовать данные по видам отказов, связанных с малоцикловой усталостью и трещинами, а также принимать во внимание, те случаи, при которых причина данного вида отказа - неизвестна. Разрушение подшипника, а так же воздействие коррозии (эрозии) следует исключить из общего списка, как не соответствующие общей модели причины возникновения трещины. Более того, частота события, указанная в первоисточнике, как 4Е-09, - соответствует уровню «крайне маловероятного» события, введение которого в общую статистику существенно смещает правую границу априорного распределения в область «практически невероятных» событий, искажая, в свою очередь, левую часть распределения, делая его непригодным для оценок риска более вероятных событий, практически произошедших в эксплуатации на двигателях серии Д-30КУ/КП/КУ-154 и зарегистрированных в данном отчете. Далее на рисунке 4.14 представлен расчет параметров распределения Вейбулла в обоих указанных случаях. На рисунке 4.15 представлено графическое сопоставление указанных распределений

Рисунок 5.14 - Оценка параметров априорного распределения Вейбулла а) - полная статистика, б) - статистика, из которой исключены события уровня «практически невероятных»

Weibull Distribution

(X 1,Е8)

X

Рисунок 4.15 - Графическое представление распределений Вейбулла с учетом (а) и без учета (б)

событий уровня «практически невероятных»

Далее в таблице 4.9 представлены основные свойства распределений, представленных на рисунке 4.14.

Таблица 4.9 - Оценка основных показателей модели распределения Вейбулла

Наименование показателя Расчетная формула Оценка (Циклы)

П= 92377371,6 P=1,21 (а) - рис.4.15 q= 48422439б4 p=4,61 (б) - рис.4.15

Характеристики, описывающие центр распределения

Mean, m, MTTF (среднее время до отказа) MTTF = ^Г[1 +1/ b] 86711912 4545271466

Mode (значение наработки (tmod), при котором интенсивность отказов (риск) максимальна) Mode = h(l -1/ b)1/b 21726942 1138884446

Median (специальный квантиль (t0,5 ), значение наработки, которое разбивает площадь распределения CDF пополам) Median = h[(ln2)1/b] 68236445 3576823092

Характеристики рассеяния

Variance (дисперсия) а2 = M[t-m )2 ]=m 2 h а =J-r х b2 (2 X b хГ(2/£)-[г(1/b)]2) 5,18E+15 1,42E+19

Стандартное отклонение ( = 4^2 а 71996467 3773916168

4.2.2.6.2 Апостериорные данные

Модифицирующая или апостериорная информация:

г- число отказов, I - порядковый номер следования отказа в эксплуатации по календарному времени, Т - суммарная наработка парка двигателей Д-30КУ/КП/КУ-154 или только Д-30КП/КП-2 с начала эксплуатации до проявления I- го отказа.

Пессимистическая оценка.

Для оценки событий, связанных с отказами, выявленными в эксплуатации, используется суммарная наработка с начала эксплуатации на период отказа. В таблице 4.10 циклическая наработка парка соответственно Д-30КУ, Д-30КУ-154 и суммарная наработка всего парка двигателей Д-30КУ/КП/КУ-154 на период отказа.

Оптимистическая оценка.

Для оценки событий, связанных с отказами, выявленными только на УИР, используется суммарная наработка на период 31.12.2010 года (таблица 4.10).

Таблица 4.10 - Циклическая наработка парка соответственно Д-30КУ, Д-30КУ-154 и суммарная

наработка всего парка двигателей Д-30КУ/КП/КУ-154 на период отказа

Вид прогноза / - порядок выявления Наработка диска до отказа место отказа, дата отказа(для Суммарная наработка г(кол-во

отказа в эксплуатации эксплуатационных событий) парка, Т*, ц. отказо в)

Оптимистическая оценка Порядок следования отказа не используется в оценке 9658 Разгонный стенд № 1 V : ^парк • 19461066 (1)

10898 Разгонный стенд №3 2

20.04.2008, Д-30КУ:

а к К <и а 1 981 Эксплуатация, Куба, Д-30КУ (дв.284-221) 3000274,2 V : ^парк • 18372364 1

о производственный, АС

И с 30.06.08, Д-30КУ-154:

е ^ к т с к 2 6020 Эксплуатация, Пулково, Д-30КУ-154 (дв. 389-424) 8468044,7 V : парк 18462852 1

§ и 15.07.2009, Д-30КУ-154:

с о (и с 3 9083 Эксплуатация, Иран, Д-30КУ-154 (дв. 292415), Катастрофа 9004505,1 V : парк 18996819 1

Примечания: (1) - Суммарное накопленное число циклов в эксплуатации, полученное, как суммарная наработка парка, соответственно Д-30КУ/КУ-2, Д-

30КП/КП-2 (отдельно ГА и ВА РФ и инозаказчика), Д-30КУ-154 (отдельно ГА и инозаказчика), разделенное на время среднего полетного цикла на момент выполнения оценки (по данным на 31.12.2010).

Таблица 4.11 - Суммарная наработка с начала эксплуатации

Двигатель Место эксплуатации Суммарная наработка в 2010г (12 мес.) Суммарная наработка с начала эксплуатации на 31. 12.2010г, часов Средний цикл Суммарная наработка с начала эксплуатаци и на 31.12.2010г, циклов

Д-30КУ ГА России 21 980 14 309 970 5ч 38 м, 5,63

Зар. зак. ДЗ 3 441 2 265 864 5ч 38 м, 5,63

Зар. зак. БЗ 3 172 421 969 5ч 38 м, 5,63

Итого 28 593 16 997 803 3 019 148

Д-30КУ-154 ГА России 265 720 14 996 890 2ч 10 м, 2,17

Зар. зак. ДЗ 90 701 3 836 278 2ч 10 м, 2,17

Зар. зак. БЗ 55 099 1 411 102 2ч 10 м, 2,17

Итого 411 520 20 244 270 9 329 156,7

Д-30КП ГосА России 127 672 5 734 582 1ч 20 м, 1,33 4 311 715,8

ГА России 58 737 6 497 553 1ч 57 м, 1,95 3 332 078,5

Зар. зак. ДЗ 49 705 1 371 675 1ч 57 м, 1,95 703 423

Зар. зак. БЗ 101 981 2 348 174 1ч 20 м, 1,33 1 765 544,4

Итого 338 095 15 951 984 7 112 761,7

И Т О Г О 778 208 53 194 057 19 461 066

Примечание: Зар. зак. - зарубежный заказчик (СТП 503.169 стр.4); БЗ - страны ближнего зарубежья (бывш. СССР)

Рассмотрены два варианта оценки:

1 Первый вариант оценки. Оптимистический прогноз. Отсутствуют отказы в эксплуатации. Зарегистрированы 2 отказа диска 1 ст. КНД с дв. Д-30КП-2 на разгонных испытаниях. 1. 1 Наиболее оптимистический прогноз.

Для оценки принимается суммарная циклическая наработка всего парка двигателей Д-30КУ/КП/КУ-154.

1.2 Умеренно оптимистический прогноз.

Для оценки принимается суммарная циклическая наработка всего парка двигателей Д-30КП.

1.2.1 Два отказа на разгонных стендах.

1.2.2 Один отказ на разгонных стендах.

2 Второй вариант оценки. Пессимистический прогноз.

Зарегистрированы последовательно три отказа диска 1 ст. КНД в эксплуатации + 2 отказа диска 1 ст. КНД с дв. Д-30КП-2 на разгонных стендах..

4.2.2.6.3 Первый вариант оценки. Оптимистический прогноз

Оценка потенциальных рисков (при отсутствии отказа в эксплуатации) для экстремальных событий в эксплуатации на основе экспериментальных данных. Оценка риска отказа с опасными последствиями - разрыв диска 1-й ст. КНД на основе данных по отказам, выявленным при разгонных испытаниях, суммарной циклической наработки парка двигателей в эксплуатации и статистических данных по отказам дисков в эксплуатации коммерческих двигателей аналогичного поколения.

Предварительное решение проблемы невозможности построения классической модели Вейбулла для экстремального вида отказа при его отсутствии в эксплуатации, когда фактическая циклическая наработка двигателей существенно ниже циклической наработки до разрыва диска, полученной на разгонных испытаниях.

1.1 Цель: проверка наиболее оптимистической гипотезы:

- отсутствуют случаи разрыва диска в эксплуатации;

- суммарная циклическая наработка принята для всего парка двигателей Д-30КУ/КПУКУ-154;

- В процессе разгонных испытаний выявлены 2 случая разрыва диска двигателя Д-30КП-2 с циклической наработкой до отказа существенно превышающей циклическую максимальную наработку эксплуатирующихся экземпляров двигателей Д-30КП/КП-2 и Д-30КУ-154.

Вейбаесовская оценка параметров апостериорного распределения информации по отказам дисков, полученных при проведении разгонных испытаний на УИР, при модифицировании априорного распределения Вейбулла по «мировой статистике» с параметрами формы в=4,62 и масштаба п = 48422439,4.

В качестве апостериорной или модифицирующей информации принята циклическая наработка до отказа диска 1 ст. КНД, полученная при отказе диска на

разгонных стендах.: г = 2 отказа при общей суммарной циклической наработке парка Д-30КП/КУ/КУ-154-2 по состоянию на 31.12.2010, 19461066 ц.

Оценка модифицированного распределения выполняется согласно выражению

Л

Гп р\

1=1

1/р

г

v У

где в=4,62, ^ - параметры модифицированного распределения, / =1, г=2 - число отказов ^ = 16749761. Сопоставление распределений и основных его свойств представлено на рисунке 4.16.

Предварительные выводы для парка двигателей Д-30КП/КУ-154:

- оцененный экспериментально практический запас по циклической долговечности диска 1 ст. КНД двигателей Д-30КП/КП-2 ниже подтвержденного эксплутационными отказами парка коммерческих двигателей того же поколения схожей конструктивной схемы принятыми;

- риск возникновения отказа диска на парке двигателей Д-30КП/КУ-154 по причинам, связанным с циклической долговечностью диска - на уровне практически невероятной величины.

Weibull Distribution

(XI,E7)

X

(a)

Weibull Distribution

Weibull Distribution

1

> -3

r

0J8 0j6 0,4 0,2 0

- 4,62,48422

- 4,62,16749

0,8

Л о

0,6

•а

'Е 0,4

3

СД

0,2

: \ \

: \ \

: \ \

V 4

Shape,Scale

- 4,62,48422435

— 4,62,16749761

10

(K1J7)

4 6

X

(в)

10

(X 1,Е7)

(г)

Рисунок 4.16 - Сопоставление априорного и апостериорного распределений наработки до первого отказа (MTTF) - (а), и основных его свойств: (б) - интегральной функции распределения (CDF) или ненадежности, (в) - функции надежности (R(t)), (г) - интенсивности отказов (X(t)) или риска

данного вида отказа

Далее в таблице 4.12 представлены основные свойства распределений, представленных на рисунке 4.16.

Таблица 4.12 - Оценка основных показателей модели распределения Вейбулла

Оценка (Циклы)

Априори П= 4842243964 Р=4,619 Апостериори

Наименование показателя Расчетная формула П= 16749761 Р=4,619

Характеристики, описывающие центр распределения

Mean, m, MTTF (среднее время до отказа) MTTF = ^Т[1 +1/J3] 4425605933 15308572

Mode (значение наработки (tmod), при котором интенсивность отказов (риск) максимальна) Mode = h(l -1/b)1/b 4593109198 15887981

Median (специальный квантиль (to,5 ), значение наработки, которое разбивает площадь распределения CDF пополам) Median = h[(ln2)1/b] 4472865551 15472047,6

Характеристики рассеяния

Variance (дисперсия) а2 = м [(t-m )2 ]=m ^ h2 а =—г b2 X 1, 19E+18 1,42E+13

(2 x b хГ(2/ Ь)-[Г(1/b)]2)

Стандартное отклонение а = ^2 а 1089657657 3769225

Коэффициент вариации v=а m V = \ 2/Г(2/ b) 1 г 2(1/ b) 0,03 0,03

1.2 Цель: проверка умеренно оптимистической гипотезы.

1.2.1 Гипотеза №1:

- отсутствуют случаи разрыва диска в эксплуатации;

- суммарная циклическая наработка принята для всего парка двигателей Д-30КП;

- В процессе разгонных испытаний выявлены 2 случая разрыва диска двигателя Д-30КП-2 с циклической наработкой до отказа существенно превышающей циклическую максимальную наработку эксплуатирующихся экземпляров двигателей Д-30КП/КП-2

Вейбаесовская оценка параметров апостериорного распределения информации по отказам дисков, полученных при проведении разгонных испытаний на УИР, при модифицировании априорного распределения Вейбулла по «мировой статистике» с параметрами формы в=4,62 и масштаба п = 48422439,4.

В качестве апостериорной или модифицирующей информации принята циклическая наработка до отказа диска 1 ст. КНД, полученная при отказе диска на разгонных стендах: г = 2 отказа при общей суммарной циклической наработке парка Д-30КП по состоянию на 31.12.2010, 7112761,7 ц.

Оценка модифицированного распределения выполняется согласно выражению

г п

Л

п

1=1

г

v У

где в=4,62, ц - параметры модифицированного распределения, / =1, г=2 - число отказов ц = 6121815,7.

1.2.2 Гипотеза №2:

- отсутствуют случаи разрыва диска в эксплуатации;

- суммарная циклическая наработка принята для всего парка двигателей Д-30КП;

- В процессе разгонных испытаний выявлен 1 случай разрыва диска двигателя Д-30КП-2 с циклической наработкой до отказы существенно превышающей циклическую максимальную наработку эксплуатирующихся экземпляров двигателей Д-30КП/КП-2.

В качестве апостериорной или модифицирующей информации принята циклическая наработка до отказа диска 1 ст. КНД, полученная при отказе диска на УИР: г = 1 отказ при общей суммарной циклической наработке парка Д-30КП по состоянию на 31.12.2010, 7112761,7 ц.

Оценка модифицированного распределения выполняется согласно выражению

hl =

fn ß\

ntb

i=1

1/ß

г

v у

где в=4,62, ц - параметры модифицированного распределения, i количество отказов ц = 7112761,7.

Графическое представление гипотез - рисунок 4.17.

= 1, r = 1 -

Weibull Distribution

(X1>E-7) 3

2,5 2

m

S 1,5

/ -

\ ^ \ / Aposteriory -

/

/ / Apriory

; ü ;

■ il ¡1 /

'-I f __^ :

Shape,Scale

— 4,62,6,12182E6

10

(X 1,E7)

эе, Scale

- 4^SJ,11276E6

— 4,62,б^К182Еб

Рисунок 4.17 - Графическое сопоставление гипотез менее оптимистического сценария. Значение квантилей для распределения Вейбулла определяется по формуле:

p) = ?(- 1п(1 - p ))1/р Интенсивность отказов рассчитывается по следующей формуле

) = h h

h

V'ly

Значения интенсивности отказов представлены в таблице 4.13.

Таблица 4.13 - Значения интенсивности отказов

h = 7112762 Ь = 4,619 h = 6121816 P = 4,619

p1 G( P) 1 1(t) 1 G (P) 1 1(t) 1

0,01 2627339 1,7669E-08 2261300 2,05291E-08

0,05 3739126 6,33634E-08 3218193 7,36201E-08

0,95 9019859 1,53409E-06 7763218 1,78242E-06

0,99 9899859 2,14864E-06 8520616 2,49645E-06

Сопоставление априорной и апостериорных оценок наиболее оптимистического и умеренно оптимистического прогнозов представлено на рисунке 4.18. Значения параметров распределения сценариев представлено в таблице 4.14.

Weibull Distribution

=t

Умеренно

оптимистический

прогноз

Наиболее

оптимистический прогноз

/

Apriory

Shape,Scale - 4,62,48422439

— 4,62,6д2182е6 ..... 4,62,7,11276е6

- - 4,62,16749761

X

10

(X 1,Е7)

Рисунок 4.18 — Сопоставление априорной и апостериорных оценок наиболее оптимистического и

умеренно оптимистического прогнозов

Таблица 4.14 - Сопоставление априорной и апостериорных оценок наиболее оптимистического и умеренно оптимистического прогнозов

Наименование показателя Расчетная формула Оценка (Циклы)

Априори П= 4842243964 Р=4,619 Апостериори

Наиболее оптимистический Менее оптимистический

П= 16749761 р=4,619 (2 отказа на УИР + наработка Д-30КУ/КП/КУ-154) Гипотеза 1 (2 отказа на УИР) + наработка Д-30КП П= 7112761,7 р=4,619 Гипотеза 2 (1 отказ на УИР) + наработка Д-30КП П= 6121815,7 р=4,619

Характеристики, описывающие центр распределения

Mean, mt, MTTF (среднее время до отказа) MTTF =лГ[1 +1/р] 4425605933 15308572 6500762 5595080

Mode (значение наработки (tmod), при котором интенсивность отказов (риск) максимальна) Mode =h(1 -1/ Р)17 Р 4593109198 15887981 6746808 5806846

Median (специальный квантиль (t0,5 ), значение наработки, которое разбивает площадь распределения CDF пополам) Median = h[(ln2)1/Р] 4472865551 15472048 6570182 5654828

Характеристики рассеяния

Variance (дисперсия) а2 = M [(t -m )2 ]=m 2 h2 О2 = -!2 X b2 (2 х b хГ(2/р)-[г(1/р)]2) 1, 19E+18 1,42E+13 2,56E+12 1,90E+12

Стандартное отклонение а 1089657657 3769225 1600596 1377602

Коэффициент вариации V = /2РГ(2/ Р) 1 V г2(1/Р) 0,03 0,03 0,03 0,03

U)

ю

Ul

4.2.2.6.4 Второй вариант оценки Пессимистический прогноз

Оценка рисков отказа в эксплуатации экстремальных событий на основе эксплуатационных данных. Оценка риска отказа с опасными последствиями — разрыв диска 1-й ст. КНД на основе данных по отказам, выявленным при эксплуатации дв. Д-30КУ/КП/КУ-154 и статистических данных по отказам дисков в эксплуатации коммерческих двигателей аналогичного поколения. Цель: Качественный анализ изменения риска отказа в последовательности его проявления при испытаниях на разгонных установках и далее в эксплуатации на основе модификации исходного распределения аналогичного вида риска отказа коммерческих зарубежных двигателей одного поколения. Оценка параметров модифицированных распределений.

Результаты анализа в последовательности возникновения событий представлены в таблице № 4.15 и на рисунке № 4.19. Значения расчетных рисков и 1% квантили представлены в таблице 4.13.

Таблица 4.15 — Сопоставление априорной и апостериорных оценок пессимистического прогноза

Наименование показателя Расчетная формула Оценка (Циклы)

Априори П= 4842243964 P=4,619 Апостериори

П= 3000274 P=4,619 (2 отказа на УИР + отказ дв. 285-221+ наработка Д-30КУ) П= 7301304 Р=4,619 (2 отказа на УИР + отказ дв. 285-221+ отказ дв.389-424+наработка Д-30КУ-154) П= 6687840 Р=4,619 (2 отказа на УИР + отказ дв. 285-221+ отказ дв.389-424+ отказ дв.292-415+ «Д» наработки Д-30КУ-154)

Характеристики, описывающие центр распределения

Mean, m, MTTF (среднее время до отказа) MTTF =лГ[1 +1/bJ 4425605933 2742123 6673083 6112403

Mode (значение наработки (tmod), при котором интенсивность отказов (риск) максимальна) Mode = h(1 -1/ b)1/b 4593109198 2845909 6925649 6343749

Median (специальный квантиль (t05 ), значение наработки, которое разбивает площадь распределения CDF пополам) Median = h[(ln2)1/bJ 4472865551 2771406 6744342 6177675

Характеристики рассеяния

Variance (дисперсия) = m l(t-m )2 j=m 2 h2 s2 X b2 (2 X b ХГ(2/Ь)-[Г(1/b)j2) 1,19E+18 4,56E+11 2,70E+12 2,26E+12

Стандартное отклонение s=Vm2 s 1089657657 675156 1643024 1504975

Коэффициент вариации V 2br(2/b) 1 i г2(1/b) 0,03 0,03 0,03 0,03

U)

ю о

Weibull Distribution

Aposteriory

, Scale

2,48422439

— - 4,62,3,00027E6 4,62,7,3013E6

- - - 4,б2,б,б8784Еб

Рисунок 4.19 — Результаты анализа в последовательности возникновения событий на стендах и в

эксплуатации

Значение квантилей для распределения Вейбулла:

p) = ?(- 1п(1 - p ))17 ь Интенсивность отказов для распределения Вейбулла:

1(t) = h h

/ лР-1

X

h

V'ly

Таблица 4.16 - Интенсивность отказов для распределения Вейбулла

h = 3000274 b = 4,619 h =7301304 b = 4,619 h = 6687840 b = 4,619

p G( p) 1(t) G ( p) 1(t) G ( p) 1(t)

0,01 1108253 4,1888E-08 2696984 1,72127E-08 2470380 1,87916E-08

0,05 1577222 1,50216E-07 3838242 6,17272E-08 3515748 6,73893E-08

0,95 3804718 3,63688E-06 9258954 1,49448E-06 8481006 1,63156E-06

0,99 4175915 5,0938E-06 10162281 2,09316E-06 9308434 2,28516E-06

Сравнение результатов прогнозных вейбайесовых оценок оптимистического сценария (Аров1епогу I) и пессимистического варианта (Аров1епогу II) представлено на рисунке 4.20.

\¥е1Ъи11 Б^пЪийоп

Аро81егюгу II

(пессимистический сценари)

Аро81ег1огу I

(оптимистический сценарий)

Аргюгу

811аре,8са1е - 4.62.3.00027Е£

— 4.62.7.3013Е6 ..... 4,62,6,68784Е£

— - ■ 4.62.16749761

— 4.62.4.84224Е7

10 (X 1.Е7)

Рисунок 4.20 — Сравнение результатов прогнозных вейбайесовых оценок оптимистического сценария (АроБ1ег1огу I) и пессимистического варианта (АроБ1ег1огу II)

Общий вывод к разделу вейбаесовской оценки

Существенным преимуществом данного способа выполнения оценки является тот факт, что он является итеративным. Наличие априорной статистической информации по двигателям аналогам позволяет получить достаточно корректную оценку по факту проявления фактически первого отказа. Отказ в данном случае может быть выявлен на разгонных испытаниях, что позволяет принять определенные упреждающие меры для эксплуатации.

Первая оценка выполняется в случае обнаружения первого факта отказа. В данном случае следует использовать Вейбаесовскую модификацию исходного распределения событий, аналогичных (схожих) по причинам и (или) последствиям схожих конструктивно и функционально ГТД одного поколения (класса). Цель количественной оценки - качественное сравнение с аналогами.

Вторая оценка и построение модели Вейбулла вида отказа выполняется при выявлении второго и последующих отказов, локально проявившихся за ограниченное календарное время с наработкой до отказа статистически сопоставимой с подтвержденным эксплуатацией ресурсом детали.

Модель Вейбулла вида отказа предполагает оценивание значений наиболее вероятного значения наработки до отказа (Moda), средней наработки до отказа (MTTF), гарантированной наработки до отказа (G(p)) или квантиля распределения, соответствующего «3а» интервалу или интервалу «B15» (p=0,15%).

При выявлении отказов в эксплуатации детали из группы особо ответственных с наработкой, существенно отличающейся от подтвержденного эксплуатацией ресурса, и при наличии документально подтвержденного исследования причины отказа, указывающего на дополнительный физический фактор отказа, выполняется Вейбаесовская модификация исходной модели отказа распределения Вейбулла.

Возможность получения достаточно корректных оценок вероятности отказов, потенциально или напрямую влияющих на безопасность полетов (эксплуатации) позволяет вводить обоснованную оценку ограничительных действий на парке двигателей в соответствии с методологией, указанной в Part-21-GM21A.3B(d)(4).

)

Таблица 4.17 - Сводная таблица основных результатов расчета по методикам, представленном в настоящем разделе

Параметры моделей Пара метр формы, в Параметр масштаба, П Средняя наработка до отказа/наиболе е вероятное значение наработки до отказа, MTTF/Moda Сред неква драти чное откло нение с Значение квантиля 0,01% - гарантиро- ваннаяа наработка Значение квантиля, 1,5% или «-3с» -гарантир о-ваннаяа наработк а Риск или интенсивность отказа, соответствующая первому отказу в серийной эксплуатации, соответствующая минимальной наработки до отказа в эксплуатации (дв.389-424) . Комментарии

1 Цензурированная справа модель Вейбулла вида отказа «Разрыв диска 1-й ст. КНД». N O M 16,2 11122 10765/ 11078 817,7 7261,2, 8586,1 (наработка 6020Ц) к= 1.29Е-7 Вид отказа соответствует маловероятному событию

L C L 16,2 10028,7 9706,8/ 9989 1110 5108,5 6659,6 (наработка 6020Ц) Л==9.14Е-6

2 Оценочная модель величины МТТБ вида отказа «Разрыв диска 1-й ст. КНД». Метод экстремальных распределений MTTF = 8337 Оценочная величина МТТБ удовлетворяет значению нижней границе 95% (ЬСЬ) уровня доверительной вероятности модели Вейбулла, однако сам способ оценки не учитывает цензурированные справа значения наработки парка, т.е положительный опыт большой наработки и изначально занижает результат.

3 Вейбаесовская переоценка исходной модели при однозначно установленной производственной причине отказа. 16,2 981 950/972 72 Выявленный производственный фактор (заключение № 44-517235 от 21.08.2011) значительно повлиял на циклическую долговечность диска. Статистическая оценка (вейбаесовская модификация модели исходного распределения) достаточно объективно отражает отличие физической природы причины отказа диска КНД на дв. № 285-221 от модели Вейбулла, построенной по циклической наработке.

Примечание: 1 NOM - номинальное значение параметров распределения, LCL - нижняя 95% граница уровня доверительной вероятности параметров распределения. 2 Обоснования моделей и другие расчетные величины представлены в соответствующих разделах раздела

4.3 Расчет нормы по ограничению периода принятия корректирующих действий для парка двигателей при выявлении в эксплуатации события с опасными последствиями согласно СМ21А.3В^)(4)

При выполнении оценки за начальную точку принят отказ двигателя 389-424, произошедший в аэропорту «Пулково» 30.06.2008 года.

Внешнее проявление отказа:

«Выключение двигателя на взлете, нелокализованное разрушение. При вылете из аэропорта «Пулково» 30.06.08 при разбеге на скорости 60-80 км/час сработала сигнализация «Перегрев мотогондолы» СУ № 1, сработала первая очередь пожаротушения. Взлет прекращен».

Данные по значению интенсивности отказов представлены из сводной таблицы основных результатов расчета по методикам, представленным в разделе 5.2.2. Пункт 1 Цензурированная справа модель Вейбулла вида отказа «Разрыв диска 1-й ст. КНД». Значение интенсивности отказа уровня ЬСЬ: Л==9.14Е-6.

Катастрофические события уровня 4 «Серьезное (опасное) повреждение ЛА».

Критерии для "Отдельного «среднего» самолета всего рассматриваемого парка самолетов" представлены на рисунках 5.20 и 5.21.

Рисунок 4.21 - Критерии для «осредненного ЛА»

£ СТ)

ÎL

с

m

а <

CJ

а

1 Е-03 1 Е-04 1.Е-05 1 Е-Об 1 Е-07 1 Е-08 1.Е-09 1 Е-10

Figure 4 - Visualisation Chart for CS-25 {Flight Hours)

Catastrophic Failure Condition

Ï

~1 им Groind rq. except loiry flpi s to man base

Е

» V

Vif***- ioj*>2arv ^ч. Ma «mum £ wit Level { >1)

; lUardakri-A.'ïMi

l.E+06 Ц

\

: N Lcwcf Boundary (NoAcoorti ««ЖЦ

1.E+03 1.E+04 1.E+05 1.E+06 1.E+07 1.E+08 1.E+09 Affected fleet exposure (Flight Hours)

Рисунок 4.22 - Критерии, для Всего рассматриваемого парка самолетов Выводы:

Согласно требованиям GM21A.3B(d)(4) уровня 4:

Период принятия корректирующих действий ограничен величинами:

- для парка двигателей Д-30КУ/КП/КУ-154 ГА РФ и инозаказчиков соответствует величине 1 .Е6 Циклов;

- для отдельного двигателя - до средней наработки по парку 1500 Циклов.

4.4 Выводы по главе 4

1 В главе № 4 выполнено обоснование и отработка методик по данным серийной эксплуатации парка и опережающим испытаниям на подтвержденный ресурс на примере дефекта, связанного с разрывом диска 1 ст. КНД двигателей Д-3 0КУ/КП/КУ-154:

1.1 Непараметричский метод. Метод квантилей экстремального распределения. Оценка средней наработки до отказа.

1.2 Параметрические методы:

1.2.1 Оценки риска опасного события, влияющего на безопасность полетов, как показателя интенсивности отказов распределения Вейбулла с учетом цензурирования данных по циклической наработке эксплуатирующегося на момент выявления отказа парка двигателей.

1.2.2 Вейбаесовской оценки изменения риска опасного события, причиной которого явился однозначно установленный по результатам исследования дополнительный нагружающий деталь физический фактор, изменяющий исходную статистическую модель отказа Вейбулла.

1.2.3 Вейбаесовской предварительной оценки единичного отказа с опасными последствиями, выявленного по результатам опережающих испытаний, лидерной эксплуатации или серийной эксплуатации на основе статистических данных по аналогичным отказам коммерческих двигателей аналогичного поколения.

Определены способы и ограничения применяемых методов.

Сводный результат расчетов по указанным выше методикам приведен в таблице 4.17.

2 Возможность получения количественной оценки в виде интенсивности отказа для события, влияющего на безопасность полетов, является:

- прямым выполнением требования о внедрении 101 поправки ИКАО о сквозном оценивании рисков на всем этапе жизненного цикла двигателя, в данном случае, - для событий с опасными последствиями, влияющими на безопасность полетов

- позволяет внедрить принцип «ограничительных трапеций» или количественно обосновать величину периода ограничения принятия упреждающих и ограничительных действий согласно требованиям Раг1;-21-ОМ21Л.2Б(ё)(4) уровня 4 и 3 (катастрофические и аварийные события) [32]. Указанное выше, позволяет обоснованно вводить принцип программно-проектного управления для процесса разработки, обоснования, подтверждения эффективности и практического внедрения конструктивно-производственных мероприятий.

ГЛАВА 5.СПЕЦИАЛЬНЫЕ ГАРАНТИИ. БЕЗОТКАЗНОСТЬ.

ОЦЕНКА, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ РАННИХ

СТАДИЙ УХУДШЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ В УСЛОВИЯХ

ЭКСПЛУАТАЦИИ

5.1 Введение

Управление надежностью предполагает непрерывный контроль характеристик парка ГТД. Однако получение непрерывных оценок надежности затруднено из-за информационной неопределенности, недостаточности сведений об условиях использования анализируемых ГТД. Положение еще в большей мере усугубляется введением в эксплуатацию модификаций ГТД, проведением локальных ремонтов, регулировок, доработок и т.д.

Эти трудности в значительной мере возрастают в случае эксплуатации ГТД по техническому состоянию, поскольку в этих условиях двигатель используется в сугубо статистически неоднородных условиях.

В тоже время, в авиадвигателестроении методы мониторинга безотказности ГТД традиционно базируются на статистической интерпретации вероятности, как это принято для объектов массового производства, работающих в однородных условиях (основная предпосылка корректного использования статистических методов анализа). Это нашло свое отражение в использовании коэффициентов отказов, представляющих собой количество принудительных выключений в полете, досрочных съемов двигателей на 10 часов наработки, выражаемых через суммарную наработку на отказ (усредненные характеристики надежности перемешанного парка ГТД с разной степенью выработки ресурса). В данном случае, надежность трактуется, как способность противостоять отказам независимо от причин их вызывающих. Кроме того, нормативной документацией по оценке надежности [29,84] предусмотрено выполнение оценок надежности парка ГТД, находящегося на стадии серийного производства, два раза в год. Причем, окончательная оценка надежности выполняется в марте - апреле последующего года, что в значительной мере, затрудняет ее своевременное

использование для парирования предполагаемого съема с эксплуатации и перераспределения производственных ресурсов, что приводит необходимости разработки и внедрения математического аппарата непрерывной, по факту получения текущей эксплуатационной информации, оценки и прогнозирования безотказности парков ГТД.

Преимущества байесовского подхода иллюстрировано рядом примеров, приведенных в главе работы и некоторых ссылочных публикациях и технических отчетах, выполненных в рамках практических исследований в соответствии с эксплуатационными событиями, произошедшими на парке двигателей Д-30КУКПКУ-154. Выбор парка двигателей Д-30КУКПКУ-154 объясняется тем, что это первый в СССР и далее РФ парк двигателей, при сопровождении эксплуатации которого с 1988 года была введена система мониторинга безотказности с использованием компьютерных баз данных, позволившая накапливать и в дальнейшем проводить оценки безотказности парка с учетом его реакции на внедрение конструктивно-производственных мероприятий, направленных на устранение отказов случайного и систематического характера, снижающих надежность изделий в условиях повышения программы выпуска двигателей для нужд гражданской коммерческой и военно-транспортной авиации. К моменту выполнения настоящего исследования в специализированных БД Программного комплекса «Надежность» содержится генеральная выборка данных по безотказности парка двигателей Д-30КУ-154 ГА РФ от момента ввода в серийную эксплуатацию до настоящего времени, соответствующему периоду планового вывода из эксплуатации данного типа двигателя из коммерческой эксплуатации. Практически выполненные оценки безотказности, представленные ниже, соответствуют основным этапам ЖЦ парка ГТД от ввода в серийную эксплуатацию и «привязаны» к календарным вехам жизни парка. Представленный статистический материал и закономерности, построенные на его основе, а так же начальный опыт эксплуатации парка двигателей SAM146, который анализируется в настоящее время таким же образом и с использованием того же математического аппарата, дают основание полагать, что они достаточно

корректны, представительны и универсальны. Естественно, что более совершенные технические решения конструкции ГТД, технология производства и способ сопровождения эксплуатации приводят к оценкам безотказности на один -два порядка выше, чем у парка двигателей Д-30КУ-154, однако условия режима коммерческой тайны, относящихся к данным по эксплуатации ГТД SAM146, не позволяют приводить конкретные результаты исследования. Именно, исходя из соображений, представленных выше, конкретные примеры из области безотказности и эффективности конструкции представлены по данным эксплуатации парка двигателей Д-30КУ-154.

5.2 Байесовские оценки безотказности парка ГТД при малых объемах

эксплуатационных данных

На отдельных этапах периода стабильной серийной эксплуатации отдельные виды дефектов существенным образом влияют на локальное протекание показателей безотказности. В плане получения обобщающих оценок по группам независимых отказов парка двигателей в режиме текущей оценки безотказности целесообразны подходы, базирующиеся на использовании текущей информации из выборок небольшого объема, позволяющие учесть индивидуальные особенности отдельных парков двигателей и характер их использования. Значительный интерес в этом плане, представляет байесовский подход, позволяющие объединить всю известную на момент выполнения оценки объективную информацию по надежности парка ГТД, и получить плотность распределения интенсивности отказов, которая физически отражает степень уверенности относительно истинной интенсивности отказов [42, 43, 44, 123].