陶瓷基复合材料涡轮密封段涂层损失评估中代理模型与数字孪生方法的构建及比较研究

《Solids》：Surrogate Modelling of Potential Progressive Coating Loss Effects in Novel Aero-Engine CMC Seal Segments

　　摘要陶瓷基复合材料（CMC）涡轮密封段在服役过程中会失去其气侧涂层。评估一种涂层损失配置需要进行热分析和力学有限元求解，而可接受的配置数量过多，无法逐一求解。代理模型使这一过程在经济上可行，并能随涂层损失的进展进行跟踪。我们基于一个公开的密封段模型（增加涂层）的5452次求解构建了一个代理模型，完整指定了其工具链，并比较了四种数字孪生技术：一种神经网络与基于降阶基和全场的高斯过程方法进行对比。将涂层缺失单元替换为更高导热系数的材料而非直接删除，平均代价约为1°C，但在外缘处可达100°C，该误差仅保留在牺牲涂层上，对基体的读数偏低最多11.5°C。该误差具有单方向性：是一种应被携带的偏差，而非分散性。在降阶基方法中，基函数而非回归器构成了瓶颈：无论数据量如何增加，模型都不会改善。将设计空间限制在服役标记的损失区域内，对单层可节省约1/3的代价，对双层可节省2/3至5/3。推荐的场孪生方法可在每模式3毫秒的计算时间内，将涂层界面峰值温度的预测误差控制在5°C以内，但在维护阶段，一个免费的叠加基线方法表现更优。