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摘要
高压涡轮（HPT）叶片是典型的高温、高负荷、结构复杂的热端部件，其寿命不仅取决于设计、制造和工艺水平，还与发动机的实际运行环境、使用条件以及维修等密切相关。因此，如何融合服役阶段多模态运维数据以提高HPT叶片寿命预测精度、降低寿命预测不确定性是一个重要问题。在基于使用的寿命管理(UBL)方法基础上，结合数字孪生技术，提出了数据和模型融合驱动的服役HPT叶片寿命数字孪生(LDT)建模方法，基于多模态运维数据表征和跟踪HPT叶片在实际服役条件下的寿命消耗及特定使用条件下的服役寿命预测。另外，还提出了LDT中涉及到的不确定性量化与管理的方法。所提出的方法在某HPT叶片上得到了验证，结果表明提出的LDT及不确定性量化与管理方法可以有效融合多模态运维数据，降低了叶片服役载荷及寿命预测的不确定性，有效提高了HPT叶片寿命数字孪生模型的保真度，为基于数字孪生的发动机单机寿命管理及智能运维提供了基础方法支撑。
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