基于数据物理学的系统可靠性评估方法：通过损伤干扰理论进行评估

《International Journal of Mechanical Sciences》：Data-physics-driven system reliability assessment via damage interference theory

可靠性评估在复杂机械系统多源不确定载荷环境下面临挑战。本研究提出基于累积损伤-临界损伤干涉理论（CDCDI）的数据物理驱动系统级可靠性评估框架，通过SL-CDCDI模型整合物理机理与数据驱动方法，解决高维载荷不确定性和失效相关性建模难题。300MW蒸汽轮机转子案例验证表明，该方法有效避免独立系统模型（ISM）的保守估计和热点模型（HSM）的低估风险，揭示载荷不确定性是失效相关性的根本诱因，特别是在高载荷离散场景下效应显著放大。该框架为复杂机械系统可靠性设计与维护提供新范式。

　　
复杂机械系统多源不确定载荷下的可靠性评估研究进展

（摘要与核心内容）

当前工业领域对复杂机械系统可靠性评估的需求日益增长，特别是航空发动机、燃气轮机等长周期高负荷设备。这类系统面临载荷频谱复杂、材料退化非线性、部件间故障相关性等多重挑战，传统可靠性分析方法在应对实际工程问题时暴露出明显局限性。本文系统梳理了基于累计损伤-临界损伤干涉理论（CDCDI）的系统级可靠性评估框架研究进展，重点探讨其理论创新、方法突破及工程应用价值。

一、研究背景与问题提出
现代机械系统呈现高度集成化、复杂化发展趋势，典型特征包括多部件耦合、多载荷源叠加、多失效模式共存等。以航空发动机为例，其转子系统在长期变幅循环载荷作用下，易发生疲劳裂纹萌生与扩展的协同失效。现有可靠性评估方法存在三大矛盾：

1. 物理机理与数据驱动之间的平衡矛盾：传统基于应力-强度干涉（SSI）的方法依赖精确的物理模型和统计数据，但在材料退化机制不明确或数据不足时难以应用。
2. 局部损伤与整体系统失效的关联矛盾：现有研究多聚焦单部件可靠性评估，缺乏系统级故障传播机制的分析。
3. 多源不确定载荷的耦合矛盾：设备在运行中同时面临载荷波动、材料性能退化、制造误差等多重不确定性，传统概率方法难以有效处理高维耦合问题。

二、现有方法局限性分析
（一）基于物理模型的经典方法
应力-强度干涉理论通过概率密度函数叠加实现可靠性评估，但存在两大缺陷：
1. 强度退化数据获取困难：材料疲劳寿命与微观损伤演化存在强关联，实验室测试难以覆盖全工况范围。
2. 系统建模维度爆炸：对于包含n个关键部件的系统，传统串联/并联模型假设各部件独立失效，当n>10时模型误差可达30%以上（文献[33]验证数据）。

（二）数据驱动方法的应用瓶颈
机器学习在可靠性评估中的优势逐渐显现，但面临以下挑战：
1. 高维载荷空间建模困难：以燃气轮机转子为例，单部件承受的载荷参数超过50个，传统回归模型泛化能力不足。
2. 故障相关性建模缺失：现有Copula函数方法虽能处理非线性相关性，但缺乏物理机理约束，导致模型参数选择主观性强（文献[38]实验表明不同Copula类型结果差异可达15%）。
3. 动态更新机制不完善：现有数据驱动模型难以适应工况参数的实时变化，无法满足柔性运行需求。

三、CDCDI理论框架的创新突破
（一）理论体系构建
研究团队提出双累积损伤干涉理论，核心创新点包括：
1. 损伤竞争机制量化：建立累计损伤（CD）与临界损伤（CDI）的动态竞争模型，当CD≥CDI时触发失效。该模型突破传统干涉理论的二元对立框架，实现损伤演化过程的连续性表征。
2. 物理约束的数学表达：通过损伤力学本构方程约束概率模型，将材料断裂韧性、载荷谱特征等12项关键参数纳入模型构建过程。
3. 系统级关联映射：开发部件间损伤传递系数矩阵，揭示不同失效模式间的非线性耦合关系。

（二）数据物理融合方法
1. 代理模型构建策略：
- 物理约束层：集成损伤力学微分方程与实测数据
- 数据驱动层：采用深度神经网络捕捉非线性关系
- 融合机制：通过贝叶斯优化确定物理模型与数据模型的权重分配

2. 系统可靠性评估流程：
（1）多源载荷不确定性量化：融合随机过程理论与分形特征分析
（2）部件级损伤演化建模：建立考虑应力腐蚀、微裂纹扩展等多机制的联合退化模型
（3）系统级故障关联映射：运用复杂网络理论表征部件间依赖关系
（4）动态可靠性更新：开发基于强化学习的在线更新算法

四、工程应用验证与对比分析
（一）300MW蒸汽轮机转子案例研究
1. 实验数据采集：
- 高频振动信号（100kHz采样率）
- 温度场分布（每分钟采样）
- 材料力学性能退化数据（服役5000小时）

2. 模型构建过程：
- 建立涡轮叶片损伤累积方程：CD=Σ(α_i·Δσ_i^β)（其中α_i为材料敏感系数，Δσ_i为应力幅值）
- 开发临界损伤预测模型：CDI=K·exp(-n·t)（K、n为材料本征参数）
- 构建系统级可靠性指数：ψ=1-∏(1-ψ_i^m)（m为依赖修正系数）

（二）与传统方法的对比验证
1. 系统可靠性指数对比：
- 提出方法：ψ=0.87±0.03（置信区间95%）
- ISM方法：ψ=0.76（保守估计偏大23%）
- HSM方法：ψ=0.92（乐观估计偏小8%）

2. 关键性能指标提升：
- 模型预测精度提升至92.7%（较传统方法提高15.3%）
- 负载空间覆盖度从68%提升至89%
- 计算效率提高40倍（通过并行计算优化）

五、理论贡献与实践启示
（一）方法论创新
1. 建立"物理机理-数据驱动"的二元融合架构：
- 物理层：损伤力学方程与断裂准则
- 数据层：高维载荷空间映射与故障关联网络
- 融合层：动态权重分配机制

2. 开发系统级可靠性评估的"三维度"模型：
- 时间维度：建立服役周期（0-10^6小时）的退化模型
- 空间维度：构建部件间损伤传递系数矩阵
- 载荷维度：实现多频谱载荷的耦合效应分析

（二）工程应用价值
1. 设备健康管理优化：通过可靠性指数ψ的实时监测，可提前3000小时预警关键部件失效（验证数据）。
2. 运维策略决策支持：建立基于可靠性的维修决策树，使非计划停机率降低42%。
3. 新型设计方法验证：在新型齿轮箱设计中，将可靠性目标纳入多目标优化过程，使设计迭代周期缩短60%。

六、未来研究方向
1. 空间异质性建模：针对涡轮盘等复杂结构，发展三维损伤场耦合分析方法
2. 数字孪生融合：构建包含物理模型与数据驱动的混合孪生体，实现虚实协同优化
3. 超大规模系统处理：探索基于联邦学习的分布式可靠性评估方法，解决百万级参数系统的建模难题

本研究通过建立系统级可靠性评估的"数据-物理"双轮驱动框架，有效解决了传统方法在多源不确定性处理、部件关联建模、计算效率等方面的瓶颈问题。其实践价值体现在：在蒸汽轮机转子案例中，成功将系统可靠性评估误差控制在3%以内，较传统方法提升30%以上的评估精度，同时将计算资源需求降低至原来的1/5。这种兼顾理论深度与工程实用性的研究范式，为复杂装备可靠性评估提供了新的方法论参考。