JP2001125933A - Device for aiding reliability design of equipment - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To aid the reliability design of equipment having dispersion in the operating history, operating conditions, load conditions, and material constants of the equipment. SOLUTION: A computer system constituted of an input/output device for inputting/outputting data, a device for allocating the design variables of the equipment and parts related to the equipment to an orthogonal table on the basis of an experiment planning method and the Taguchi method, a device for analyzing a design analysis model for the equipment and the parts or an inverse problem analysis model in accordance with the orthogonal table, a device for dispersively analyzing the analytical results of the design analysis model and the inverse problem analysis model, a device for preparing a response curved surface from the dispersive analysis results, and a device for executing optimization design is used for processing the data of the equipment and the parts related to the equipment to improve the reliability of the equipment on the basis of the processed data.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、計算機システムを
用いて、設備とそれに関連する部品のデータを処理し
て、その結果に基づいて該設備の信頼性の向上を図る設
備信頼性設計支援システムに係り、特に、該設備の運転
履歴、運転条件、荷重条件、材料定数にばらつきを有
し、設計時の解析モデルの予測と実際の設備の損傷が異
なる可能性がある設備や発電設備の信頼性向上を支援す
るシステムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an equipment reliability design support system for processing data of equipment and related parts using a computer system and improving the reliability of the equipment based on the result. In particular, the reliability of equipment or power generation equipment that has a variation in the operation history, operating conditions, load conditions, and material constants of the equipment, and the prediction of the analysis model at the time of design and the actual damage to the equipment may be different. It relates to a system that supports the improvement of performance.

【０００２】[0002]

【従来の技術】一般に、発電設備のような設備とそれに
関連する部品の構造信頼性設計においては、該設備や部
品の構造信頼性は、その設計時に適切な物理量に変換さ
れ、評価される。すなわち、該物理量を許容値と比較
し、これを満足する設計変数を採択し、構造を決定す
る。該物理量としては、応力、ひずみ、荷重、変位、固
有振動数、減衰比、温度などが例として挙げられる。設
備の構造信頼性設計は、設計者により行われるが、これ
を支援するシステムが設備信頼性設計支援システムであ
る。2. Description of the Related Art Generally, in designing the structural reliability of a facility such as a power generation facility and its related components, the structural reliability of the facility and the components is converted into an appropriate physical quantity at the time of designing and evaluated. That is, the physical quantity is compared with an allowable value, a design variable satisfying this is adopted, and the structure is determined. Examples of the physical quantity include stress, strain, load, displacement, natural frequency, damping ratio, and temperature. The structural reliability design of equipment is performed by a designer, and a system that supports this is an equipment reliability design support system.

【０００３】このような設備信頼性設計支援システムに
関する従来の技術としては特開平10−207926号や日本機
械学論文集（A編）62巻６０１号（1996−9）の２１８０
頁から２１８５頁に記されている構造物等の設計支援方
法がある。この従来技術では、構造物を解析を用いて設
計するときに、設計変数を実験計画法を用いた直交表に
割付、解析を行い、解析結果を分散分析し、効果の大き
い設計変数を用いて、構造物を評価する変数の推定式を
作成し、この推定式を用いて、構造物を評価する変数を
最適値とする設計変数を定める構造物の設計手法の発明
が示されている。Conventional techniques relating to such a facility reliability design support system include Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 10-207926 and 2180 of Japan Mechanics Transactions (A), Vol. 62, No. 601 (1996-9).
There is a design support method for structures and the like described from page 2185 to page 2185. In this conventional technology, when designing a structure using analysis, design variables are assigned to an orthogonal table using experimental design, analysis is performed, analysis results are analyzed by variance, and design variables with large effects are used. The present invention discloses a structure design technique in which an estimation formula for a variable for evaluating a structure is created, and a design variable for setting the variable for evaluating the structure to an optimum value is determined using the estimation expression.

【０００４】また、NASA Contractor Report4542 "S
imulation Reduction Using theTaguchi Method"に
おいては、宇宙船の着陸位置をばらつきなく、目的位置
とすることを目的とし、目的位置と着陸位置の偏差を目
的関数とする最適設計に関する手法が述べられている。
この従来例では、着陸位置をばらつきの少ない最適な位
置とするために、実験計画法やタグチメソッドによる直
交表に設計変数を割り付け、解析モデルによる数値実験
を実施し、応答曲面を用いた最適化手法により、設計変
数を最適化する。目的関数、つまり、着陸位置の目的位
置からの偏差に対する設計変数のばらつきの影響評価す
るために、設計変数の仮想分布を計算機シミュレーショ
ンにより作成し、目的関数の分布を求める手法について
も示されている。Further, NASA Contractor Report 4542 "S
In "imulation Reduction Using the Taguchi Method", there is described a method for optimal design in which a landing position of a spacecraft is set to a target position without variation, and a deviation between the target position and the landing position is used as a target function.
In this conventional example, design variables are assigned to an orthogonal table by an experiment design method or Taguchi method, a numerical experiment is performed using an analysis model, and optimization using a response surface is performed in order to make the landing position an optimal position with little variation. The method optimizes design variables. In order to evaluate the effect of design variables on the objective function, that is, the deviation of the landing position from the target position, a virtual distribution of design variables is created by computer simulation to obtain the distribution of the objective function. .

【０００５】[0005]

【発明が解決しようとする課題】信頼性設計を行う対象
設備の中には、設備の運転履歴、運転条件、荷重条件、
製作公差、材料にばらつきを有する設備がある。運転条
件は時代や顧客の要請により、設計時には予測しなかっ
た条件となることがある。例として、ガスタービン発電
設備を取り上げる。ガスタービン発電設備などでは、近
年の電力需要のピークシェイビングのための負荷変動や
起動停止回数の増加などがある。荷重条件のばらつきの
例としては、タービン内の流体の不規則励振荷重などが
挙げられる。また、製作公差のばらつきの例としては、
あるはめあいにて嵌合されている構造においては、公差
の累積により、はめあい部の嵌合状態が変化し、構造物
の減衰や固有振動数などのモーダルパラメータが変化す
ることがある。材料についてはその強度特性が正規分布
や対数正規分布にて近似できるばらつきを有することが
知られている。このような各種のばらつきにさらされる
設備の信頼性設計においては、その設計時にこれらのば
らつきを考慮して、ばらつきがあったとしても、該設備
の信頼度が低下することが無いように設計する必要があ
る。[0005] Among the target facilities for which reliability design is performed, the operation history, operation conditions, load conditions,
There are facilities with manufacturing tolerances and variations in materials. Operating conditions may be conditions that were not predicted at the time of design, depending on the times and customer requirements. Take a gas turbine power plant as an example. In gas turbine power generation equipment and the like, there are recent load fluctuations for peak shaving of power demand and an increase in the number of times of starting and stopping. An example of the variation in the load condition is an irregular excitation load of the fluid in the turbine. Also, as an example of manufacturing tolerance variation,
In a structure fitted with a certain fit, the fitting state of the fit portion changes due to accumulation of tolerances, and modal parameters such as damping and natural frequency of the structure may change. It is known that the strength characteristics of a material have a variation that can be approximated by a normal distribution or a lognormal distribution. In the reliability design of equipment exposed to such various variations, the design is made in consideration of these variations at the time of the design, so that the reliability of the equipment does not decrease even if there is variation. There is a need.

【０００６】このような場合、従来技術に示した設計手
法により各設計変数を適切に設定しても、設計時に設定
した信頼度を得られない設備となる可能性がある。本発
明の目的は、上記の事情に鑑み、設備の運転履歴、運転
条件、荷重条件、材料定数にばらつきを有し、設計時の
解析モデルの予測と実際の設備の損傷が異なる可能性が
ある設備の信頼性設計を支援するシステムを提供するも
のである。In such a case, even if each design variable is appropriately set by the design method shown in the related art, there is a possibility that the facility cannot obtain the reliability set at the time of design. In view of the above circumstances, the object of the present invention is that the operation history of the equipment, the operation conditions, the load conditions, and the material constants have variations, and the prediction of the analysis model at the time of design and the actual damage to the equipment may be different. The purpose of the present invention is to provide a system for supporting equipment reliability design.

【０００７】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に記載の発明は、データの入手出力装置
と、実験計画法に基づき、設備とそれに関連する部品の
設計変数を直交表に割り付ける装置と、該直交表に従
い、該設備と該部品の設計解析モデルまたは逆問題解析
モデルの解析を行う装置と、該設計解析モデルと該逆問
題解析モデルの解析結果を分散分析する装置と、該分散
分析の結果から応答曲面を作成する装置と、該応答曲面
を用いて、最適化設計を行う装置より構成される計算機
システムを用いて、該設備とそれに関連する部品のデー
タを処理し、その結果に基づいて設備の信頼性の向上を
図る設備信頼性設計支援システムにおいて、該設備と該
部品の検査データ、運転履歴データ、運転時の物理量デ
ータ、製造記録データ、設計データ、逆問題解析モデル
データ、解析モデルデータ、材料データを格納したデー
タベースを有し、データベースに格納したデータを統計
処理する装置を有することを特徴としている。請求項１
の構成によれば、該設備と該部品の検査データ、運転履
歴データ、運転時の物理量データ、製造記録データ、設
計データ、解析モデルデータ、材料データを格納したデ
ータベースを有しているので、実際に設備が運用された
条件での該設備と部品の損傷などの検査データを再現さ
せるいわゆる逆問題解析の実行が可能となる。これによ
り、設計時より実際の運用環境を良く再現する解析モデ
ルを構築することができ、この正確な解析モデルを用い
て、実験計画法、応答曲面を用いた最適設計を行うこと
により、該設備と部品の信頼度を向上させる設計変数を
求めることができる。また、該データベースに格納され
た該設備と該部品の検査データ、運転履歴データ、運転
時の物理量データ、製造記録データを統計解析を行う装
置にて解析することにより、該設備と部品の信頼度に影
響を及ぼす設計変数の特定を支援することができる。In order to achieve the above-mentioned object, the invention according to claim 1 provides a device for obtaining and outputting data and orthogonalizing design variables of equipment and related parts based on an experiment design method. A device for allocating to a table, a device for analyzing a design analysis model or an inverse problem analysis model of the equipment and the component according to the orthogonal table, and a device for performing a distributed analysis of the analysis results of the design analysis model and the inverse problem analysis model Processing the data of the equipment and its related parts using a computer system composed of an apparatus for creating a response surface from the results of the analysis of variance and an apparatus for performing an optimization design using the response surface In the equipment reliability design support system for improving the reliability of the equipment based on the result, inspection data, operation history data, physical quantity data during operation, and production record data of the equipment and the parts are provided. Design data have inverse analysis model data, analysis model data, the database storing material data, is characterized in that it has a device for statistically processing the data stored in the database. Claim 1
According to the configuration of the present invention, since there is a database storing inspection data, operation history data, physical quantity data during operation, manufacturing record data, design data, analysis model data, and material data of the equipment and the parts, In other words, it is possible to execute a so-called inverse problem analysis that reproduces inspection data such as damage to the equipment and parts under the condition where the equipment is operated. As a result, it is possible to construct an analysis model that reproduces the actual operation environment better than at the time of design, and by using this accurate analysis model to perform an optimal design using an experimental design method and a response surface, the equipment can be constructed. And design variables for improving the reliability of parts. The reliability of the equipment and parts is analyzed by analyzing the inspection data, operation history data, physical quantity data during operation, and production record data of the equipment and parts stored in the database with a statistical analysis device. Can help identify design variables that affect

【０００８】請求項２に記載の発明は、上記請求項１と
同様な構成の設備信頼性設計システムにおいて、タグチ
メソッドに基づき、該設備と該部品の設計変数を直交表
に割り付け、割り付け結果を該データベースに格納する
装置と該直交表に従い、該設備と該部品の設計解析モデ
ルまたは逆問題解析モデルの解析を行い、結果をデータ
ベースに格納する装置を有することを特徴としている。
請求項２の構成によれば、該データベースに格納された
該設備と該部品の検査データ、運転履歴データ、運転時
の物理量データ、製造記録データを統計解析を行う装置
にて解析することにより、該設備と部品の信頼度に影響
を及ぼす設計変数の特定を支援することができ、特定し
た設計変数を該直交表に割り付け、逆問題解析を行うこ
とができる。According to a second aspect of the present invention, in the equipment reliability design system having the same configuration as the first aspect, the design variables of the equipment and the parts are allocated to an orthogonal table based on the Taguchi method, and the allocation result is obtained. According to the present invention, there is provided a device for analyzing a design analysis model or an inverse problem analysis model of the equipment and the part in accordance with the device for storing in the database and the orthogonal table, and for storing the result in the database.
According to the configuration of claim 2, the inspection data, the operation history data, the physical quantity data during operation, and the production record data of the equipment and the parts stored in the database are analyzed by a device that performs statistical analysis, It is possible to assist in specifying design variables that affect the reliability of the equipment and components, and to assign the specified design variables to the orthogonal table to perform inverse problem analysis.

【０００９】これにより、該設備と部品の信頼度に関し
て、タグチメソッドを用いたロバスト設計を行うことが
できる。Thus, a robust design using the Taguchi method can be performed with respect to the reliability of the equipment and parts.

【００１０】請求項３に記載の発明は、上記請求項２と
同様な構成の設備信頼性設計システムにおいて、該設備
と該部品の設計変数の仮想分布を計算機シミュレーショ
ンにより作成する装置と該計算機シミュレーションによ
り得られた設計変数を用いて、該設備と該部品の設計解
析モデルまたは逆問題解析モデルの解析を行い結果をデ
ータベースに格納する装置を有することを特徴としてい
る。請求項３の構成によれば、実験計画法と応答曲面を
用いた最適設計を行うことで得られた該設備と部品の信
頼度を向上させる設計変数としたときやタグチメソッド
を用いて得られた設計変数としたときの該設備と部品の
信頼度のばらつきを確認し、得られた設計変数の有効性
の検証を行うことができる。According to a third aspect of the present invention, in the equipment reliability design system having the same configuration as the second aspect, an apparatus for creating a virtual distribution of design variables of the equipment and the parts by computer simulation and the computer simulation The apparatus is characterized by having a device for analyzing a design analysis model or an inverse problem analysis model of the facility and the part using the design variables obtained by (1) and storing the result in a database. According to the configuration of claim 3, when the design variable is used to improve the reliability of the equipment and components obtained by performing the optimal design using the experiment design method and the response surface, or the Taguchi method is used. It is possible to confirm the variation in the reliability of the equipment and components when the design variables are used, and verify the validity of the obtained design variables.

【００１１】[0011]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
従って説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【００１２】図１は本発明の1実施例のシステム構成図
を示す。本発明の１実施例の設備信頼性設計支援システ
ムは、データの入手出力と制御を行う装置１と実験計画
法に基づき、設備とそれに関連する部品の設計変数を直
交表に割り付ける装置３と該直交表に従い、該設備と該
部品の設計解析モデルまたは逆問題解析モデルの解析を
行う装置４と該設計解析モデルと該逆問題解析モデルの
解析結果を分散分析する装置３と該分散分析の結果から
応答曲面を作成する装置５と該応答曲面を用いて、最適
化設計を行う装置６より構成される計算機システムを用
いて、該設備とそれに関連する部品のデータを処理し、
その結果に基づいて設備の信頼性の向上を図る設備信頼
性設計支援システムにおいて、該設備と該部品の検査デ
ータ、運転履歴データ、運転時の物理量データ、製造記
録データ、設計データ、逆問題解析モデルデータ、解析
モデルデータ、材料データを格納したデータベース７と
該データベースのデータを統計解析する装置２より構成
される。図１中の矢印は各装置間のデータの流れを示し
ている。FIG. 1 shows a system configuration diagram of an embodiment of the present invention. An equipment reliability design support system according to one embodiment of the present invention includes an apparatus 1 for obtaining and outputting data and control, and an apparatus 3 for allocating design variables of equipment and related parts to an orthogonal table based on an experiment design method. A device 4 for analyzing a design analysis model or an inverse problem analysis model of the equipment and the part according to the orthogonal table, a device 3 for analyzing the analysis results of the design analysis model and the inverse problem analysis model, and a result of the variance analysis Using a computer system composed of a device 5 for creating a response surface from and a device 6 for performing an optimization design using the response surface, processing the data of the equipment and its related parts,
In the equipment reliability design support system for improving the reliability of the equipment based on the results, inspection data, operation history data, physical quantity data during operation, manufacturing record data, design data, inverse problem analysis of the equipment and its parts It comprises a database 7 storing model data, analysis model data, and material data, and a device 2 for statistically analyzing the data in the database. Arrows in FIG. 1 indicate data flows between the devices.

【００１３】図１を用いて、本発明の解析ステップを示
す。データ入出力制御装置１により、解析対象とする設
備と最適化を行う目的関数を定義する。このときの目的
関数ｙの例としては、該設備や部品の応力、ひずみ、変
形量、固有振動数、メタル温度などの物理量やこれら物
理量より算出される設計寿命、材料の許容応力に対する
安全率やき裂、摩耗、酸化、腐食のような損傷などが考
えられる。FIG. 1 shows the analysis steps of the present invention. The data input / output control device 1 defines the equipment to be analyzed and the objective function to be optimized. Examples of the objective function y at this time include physical quantities such as stress, strain, deformation, natural frequency, and metal temperature of the equipment and parts, a design life calculated from these physical quantities, and a safety factor for an allowable stress of the material. Damage such as cracks, wear, oxidation, corrosion, etc. are possible.

【００１４】この目的関数は各種の設計変数x_iの関数で
あるとして、この目的関数yをある制約条件の下での最
適化を支援することが本装置の目的である。[0014] The objective function is the various functions of the design variables x _i of, it is an object of the present device to support the optimization under the constraints in this objective function y.

【００１５】[0015]

【数１】ｙ＝ｆ(ｘ₁，ｘ₂，……ｘ_i) 統計解析装置２は、データベース７に格納されている目
的関数ｙの関連データを統計解析し、目的関数に対する
各設計変数の影響度合を解析する。統計解析としては、
設計変数xiと目的関数ｙの散布図を作成し、その相関係
数を算出するなどして、設計変数x_iと目的関数yの関係
を求めるものである。また、設計変数x_iと目的関数yの
基本統計量の算出や頻度分布を解析することができる。
これにより、設計変数x_iと目的関数yの分布形の当ては
めを支援することができる。分布形の主なものとして
は、正規分布、対数正規分布などがある。統計解析装置
２における統計解析条件の設定や結果の表示は、データ
入出力制御装置１により行われる。Y = f (x ₁ , x ₂ ,... X _i ) The statistical analysis device 2 statistically analyzes the data related to the objective function y stored in the database 7 and Analyze the degree of impact. As a statistical analysis,
Create a scatter plot of the design variable xi and the objective function y, such as by calculating the correlation coefficient, and requests related design variables x _i and the objective function y. Further, it is possible to analyze the calculated and the frequency distribution of the basic statistics of design variables x _i and the objective function y.
Thus, it is possible to assist the fitting of the distribution form of the design variables x _i and the objective function y. The main distribution types include a normal distribution and a lognormal distribution. The setting of the statistical analysis conditions and the display of the result in the statistical analysis device 2 are performed by the data input / output control device 1.

【００１６】実験計画法解析装置３においては、まず、
設計変数xiの直交表への割り付けを行う。使用する直交
表の種類や直交表へ割り付ける設計変数の選択は、デー
タ入出力制御装置１により行われる。直交表の選択は、
選択した設計変数xiの数とその水準数および設計変数xi
が有する２因子交互作用の数と影響を勘案して選択す
る。直交表の種類としては、L8（27）、 L16（215）、
L32（231）、 L9（34）、 L27（313）、 L81（340）、
L12（211）、 L18（2137）、 L36（211312）などが良く
知られている。水準の設定方法は、設計変数xiの頻度の
分布形が統計解析装置２により得られ、基本統計量がデ
ータベース７に格納されているときは、この基本統計量
を参考に定める。水準設定の例を以下に示す。たとえ
ば、統計解析装置２により、設計変数xiの頻度分布が正
規分布で近似でき、その平均値miとその分散si2が得ら
れたとする。このときの水準設定例としては、３水準の
設定のときは下式に示すように、設計変数xiの平均値mi
と設計変数xiの標準編差と係数aより設定する。係数aは
０より大きく１０以下程度の範囲とする。In the experiment design method analyzer 3, first,
Assign the design variable xi to the orthogonal table. The selection of the type of orthogonal table to be used and the design variables to be assigned to the orthogonal table are performed by the data input / output control device 1. The choice of orthogonal table is
The number of selected design variables xi, their levels, and design variables xi
Is selected in consideration of the number and effects of the two-factor interaction of The types of orthogonal tables are L8 (27), L16 (215),
L32 (231), L9 (34), L27 (313), L81 (340),
L12 (211), L18 (2137), L36 (211312) and the like are well known. When the distribution form of the frequency of the design variable xi is obtained by the statistical analysis device 2 and the basic statistic is stored in the database 7, the level is set with reference to the basic statistic. An example of level setting is shown below. For example, it is assumed that the statistical analysis device 2 can approximate the frequency distribution of the design variable xi by a normal distribution, and obtain its average value mi and its variance si2. As an example of the level setting at this time, when setting three levels, as shown in the following equation, the average value mi
And the standard deviation of the design variable xi and the coefficient a. The coefficient a is set to a range of more than 0 and about 10 or less.

【００１７】[0017]

【数２】 ｘ_i1＝ｍ_i−ａ・ｓ_i ｘ_i2＝ｍ_i ｘ_i3＝ｍ_i＋ａ・ｓ_i データベース７に基本統計量が納められていない設計変
数xiについては、類似データまたは設計者の経験から、
平均値mi、分散s_i ²、係数aを定める。実験計画法解析装
置３で割り付けた直交表はデータベース７に格納され
る。[Number 2] For _{x i1 = m i -a · s} i x i2 = m i x i3 = m i + a · s i design variable xi basic statistic database 7 is not housed, similar data or designer From our experience,
The mean value mi, the variance s _i ² , and the coefficient a are determined. The orthogonal table assigned by the experiment design method analyzer 3 is stored in the database 7.

【００１８】次に、解析装置４においては、実験計画法
解析装置３にて割り付けられた設計変数Xiの直交表に従
い、解析を実施する。ここで行う解析は、該設備と部品
の運転条件を模擬した有限要素法による熱構造解析と熱
構造解析により得られた応力やメタル温度などの物理量
を用いた劣化損傷解析である。劣化損傷解析としては破
壊力学を用いたき裂進展解析や線形損傷則による累積損
傷率の解析などがある。Next, the analysis device 4 performs the analysis according to the orthogonal table of the design variables Xi allocated by the experiment design method analysis device 3. The analysis performed here is a thermal structure analysis by a finite element method simulating the operating conditions of the equipment and components, and a deterioration damage analysis using physical quantities such as stress and metal temperature obtained by the thermal structure analysis. Degradation damage analysis includes crack propagation analysis using fracture mechanics and cumulative damage rate analysis based on the linear damage law.

【００１９】これらの熱構造解析と劣化損傷解析を直交
表に割り付けられた設計変数により行う。The thermal structure analysis and the deterioration damage analysis are performed using design variables assigned to the orthogonal table.

【００２０】ここで用いる熱構造解析と劣化損傷解析を
逆問題解析モデルを用いて行うことで予測の精度が高ま
る。逆問題解析モデルとは、熱構造解析の熱伝達率、ガ
ス温度、減衰比や拘束条件などの解析モデルの境界条件
を該設備の部品の損傷状態を近似するように調節した解
析モデルである。境界条件の調節は本発明を用いて、設
計者が行ってもよいし、回帰的な手法により自動的に境
界条件を調節する装置を設けて行ってもよい。解析装置
４での有限要素法解析と劣化損傷解析の境界条件の入力
や解析結果の表示はデータ入出力装置１にて行う。逆問
題解析により得られた応答ｙはデータベースに格納され
る。The accuracy of prediction is improved by performing the thermal structure analysis and the deterioration damage analysis using an inverse problem analysis model. The inverse problem analysis model is an analysis model in which the boundary conditions of the analysis model such as the heat transfer coefficient, gas temperature, damping ratio, and constraint conditions in the thermal structure analysis are adjusted so as to approximate the damage state of the component of the facility. The adjustment of the boundary condition may be performed by a designer using the present invention, or may be performed by providing a device for automatically adjusting the boundary condition by a recursive method. The input / output of the boundary conditions for the finite element method analysis and the deterioration / damage analysis in the analysis device 4 and the display of the analysis result are performed by the data input / output device 1. The response y obtained by the inverse problem analysis is stored in the database.

【００２１】次に、実験計画法解析装置3によりデータ
ベースの該応答ｙについて分散分析を行う。分散分析に
より、各設計変数の効果を算出する。また、平方和、自
由度、平均平方、Ｆ比、Ｐ値、寄与率などを算出する。
Ｆ比、Ｐ値により、設計変数のうち有意である変数を選
択することができる。有意水準としては一般的に１％や
５％が用いられる。これにより、直交表に割り付けた設
計変数の中から、応答ｙに影響を与える設計変数を選び
出し、影響の無い変数は取り除き、設計変数を減らし、
設計を簡略化することを支援することができる。また、
直交表に交互作用を割り付けておき、同様に分散分析す
ることで、設計変数の交絡の評価を支援することができ
る。実験計画法解析装置３での設計変数入力や解析結果
の表示はデータ入出力装置１にて行う。Next, analysis of variance is performed on the response y in the database by the experiment design method analyzer 3. The effect of each design variable is calculated by analysis of variance. Further, a sum of squares, a degree of freedom, an average square, an F ratio, a P value, a contribution ratio, and the like are calculated.
A significant variable among design variables can be selected based on the F ratio and the P value. Generally, 1% or 5% is used as the significance level. As a result, from among the design variables assigned to the orthogonal table, design variables that affect the response y are selected, variables having no effect are removed, and design variables are reduced.
It can help to simplify the design. Also,
By assigning an interaction to the orthogonal table and performing the analysis of variance in the same manner, it is possible to support evaluation of confounding of design variables. Input of design variables and display of analysis results in the experiment design method analysis device 3 are performed by the data input / output device 1.

【００２２】次に、応答曲面作成装置5により、実験計
画法解析装置3で得られた解析結果を用いて応答曲面を
作成する。応答曲面は、次式にて表される。下式では２
次の応答曲面を示している。式中のｂは回帰により得ら
れた係数である。ここで、応答曲面を作成するに当たっ
ては、実験計画法解析装置３で得られたＦ比を用いて、
ある設定した有意水準、例えば１％または５％の設計変
数について応答曲面を作成する。応答曲面作成装置5で
の設計変数入力や応答曲面の表示はデータ入出力装置１
にて行う。応答曲面を作成することで、逆問題解析モデ
ルを近似式に簡略化することができ、最適解を容易に求
める事ができる。Next, the response surface creation device 5 creates a response surface using the analysis result obtained by the experiment design method analysis device 3. The response surface is represented by the following equation. In the formula below, 2
The following response surface is shown. B in the equation is a coefficient obtained by regression. Here, in creating the response surface, the F ratio obtained by the experimental design method analyzer 3 is
A response surface is created for a design variable having a set significance level, for example, 1% or 5%. The input / output of the design variables in the response surface creation device 5 and the display of the response surface are performed by the data input / output device 1.
Perform at By creating a response surface, the inverse problem analysis model can be simplified into an approximate expression, and an optimal solution can be easily obtained.

【００２３】[0023]

【数３】 (Equation 3)

【００２４】そして、次に最適化設計装置６において、
求めた応答曲面を用いて最適設計変数xiを求める。これ
により、実機のデータベースを統計解析し、目的関数ｙ
に影響する設計変数とその範囲をもとめ、実験計画法を
用いた逆問題解析により高精度に目的関数ｙを近似する
応答曲面を作成することができ、この応答曲面を用い
て、設備の信頼性を最適化する設計変数xiの算出を支援
することができ、設備の信頼性を向上することができ
る。Then, in the optimization design device 6,
Using the obtained response surface, an optimal design variable xi is obtained. Thus, the database of the actual machine is statistically analyzed and the objective function y
A response surface that approximates the objective function y with high accuracy can be created by inverse problem analysis using experimental design, by determining the design variables and their ranges that affect the reliability of the equipment. Can be calculated, and the reliability of the equipment can be improved.

【００２５】図２は本発明の第２の発明の実施例のシス
テム構成図を示す。本発明の実施例の設備信頼性設計支
援システムは、データの入手出力と制御を行う装置１と
実験計画法に基づき、設備とそれに関連する部品の設計
変数を直交表に割り付ける装置３と該直交表に従い、該
設備と該部品の設計解析モデルまたは逆問題解析モデル
の解析を行う装置４と該設計解析モデルと該逆問題解析
モデルの解析結果を分散分析する装置3より構成される
計算機システムを用いて、該設備とそれに関連する部品
のデータを処理し、その結果に基づいて設備の信頼性の
向上を図る設備信頼性設計支援システムにおいて、該設
備と該部品の検査データ、運転履歴データ、運転時の物
理量データ、製造記録データ、設計データ、逆問題解析
モデルデータ、解析モデルデータ、材料データを格納し
たデータベース７と該データベースのデータを統計解析
する装置２とタグチメソッドに基づき、該設備と該部品
の設計変数を直交表に割り付け、結果を該データベース
に格納する装置と該直交表に従い、該設備と該部品の設
計解析モデルまたは逆問題解析モデルの解析を行い、結
果をデータベースに格納する装置８より構成される。図
２中の矢印は各装置間のデータの流れを示している。FIG. 2 shows a system configuration diagram of a second embodiment of the present invention. An equipment reliability design support system according to an embodiment of the present invention includes an apparatus 1 for acquiring and outputting and controlling data, an apparatus 3 for allocating design variables of equipment and components related thereto to an orthogonal table based on an experiment design method, and According to the table, a computer system composed of a device 4 for analyzing the design analysis model or the inverse problem analysis model of the equipment and the part and a device 3 for performing a distributed analysis of the analysis results of the design analysis model and the inverse problem analysis model. By using the equipment and its related parts data processing, in equipment reliability design support system to improve the reliability of the equipment based on the results, inspection data of the equipment and the parts, operation history data, A database 7 storing physical quantity data, manufacturing record data, design data, inverse problem analysis model data, analysis model data, and material data during operation, and a database Based on the Taguchi method and the device 2 for statistical analysis of data, the design variables of the equipment and the parts are assigned to an orthogonal table, and the results are stored in the database and the equipment and the parts are analyzed in accordance with the orthogonal table. It comprises a device 8 that analyzes a model or an inverse problem analysis model and stores the results in a database. The arrows in FIG. 2 indicate the flow of data between the devices.

【００２６】図２を用いて、発明２の解析ステップを示
す。データ入出力制御装置１、統計解析装置２、実験計
画法解析装置３、解析装置４の機能は図１の説明と同様
である。本発明においても、実験計画法解析装置3によ
りデータベースに格納された該応答ｙについて分散分析
を行う。分散分析により、各設計変数の効果を算出す
る。また、平方和、自由度、平均平方、Ｆ比、Ｐ値、寄
与率などを算出する。Ｆ比、Ｐ値により、設計変数のう
ち有意である変数を選択することができる。有意水準と
しては一般的に１％や５％が用いられる。これにより、
直交表に割り付けた設計変数の中から、応答ｙに影響を
与える設計変数を選び出し、影響の無い変数は取り除
き、設計変数を減らし、設計を簡略化することを支援す
ることができる。また、直交表に交互作用を割り付けて
おき、同様に分散分析することで、設計変数の交絡を評
価することができる。実験計画法解析装置３での設計変
数入力や解析結果の表示はデータ入出力装置１にて行
う。FIG. 2 shows an analysis step of the second aspect of the present invention. The functions of the data input / output control device 1, the statistical analysis device 2, the experiment design method analysis device 3, and the analysis device 4 are the same as those described with reference to FIG. Also in the present invention, the analysis of variance is performed on the response y stored in the database by the experimental design method analysis device 3. The effect of each design variable is calculated by analysis of variance. Further, a sum of squares, a degree of freedom, an average square, an F ratio, a P value, a contribution ratio, and the like are calculated. A significant variable among design variables can be selected based on the F ratio and the P value. Generally, 1% or 5% is used as the significance level. This allows
From the design variables assigned to the orthogonal table, design variables that affect the response y are selected, variables that do not have an effect are removed, and the design variables can be reduced and the design can be simplified. In addition, it is possible to evaluate the confounding of the design variables by assigning the interaction to the orthogonal table and performing the analysis of variance in the same manner. Input of design variables and display of analysis results in the experiment design method analysis device 3 are performed by the data input / output device 1.

【００２７】次に、タグチメソッド解析装置８において
は、実験計画法解析装置３で得られたＦ比による判断で
応答ｙに影響を与える設計変数xiの中から、設計者が変
化させることのできる設計変数を制御因子xciとして選
択し、設計者が変化させることのできない設計変数を誤
差因子xniとして選択し、直交表に割り付ける。このと
き、タグチメソッドでは、制御因子xciは内側直交表に
割り付け、誤差因子xniは外側直交表に割り付ける。直
交表の選択とその設計変数の水準は、実験計画法解析装
置３における直交表に割り付け方法と同様である。そし
て、タグチメソッド解析装置８で割り付けた直交表はデ
ータベース７に格納される。Next, in the Taguchi method analyzer 8, the designer can change the design variable xi which affects the response y based on the determination based on the F ratio obtained by the experimental design analyzer 3. A design variable is selected as a control factor xci, and a design variable that cannot be changed by a designer is selected as an error factor xni and assigned to an orthogonal table. At this time, in the Taguchi method, the control factor xci is assigned to the inner orthogonal table, and the error factor xni is assigned to the outer orthogonal table. The selection of the orthogonal table and the levels of the design variables are the same as the method of assigning the orthogonal table in the experimental design analysis apparatus 3. The orthogonal table assigned by the Taguchi method analyzer 8 is stored in the database 7.

【００２８】次に、解析装置４においては、タグチメソ
ッド解析装置８にて割り付けられた制御因子xciの内側
直交表と誤差因子xniの外側直交表に従い、解析を実施
する。Next, the analysis device 4 performs an analysis according to the inner orthogonal table of the control factors xci and the outer orthogonal table of the error factors xni allocated by the Taguchi method analyzer 8.

【００２９】そして、逆問題解析により得られた応答ｙ
はデータベースに格納される。Then, the response y obtained by the inverse problem analysis
Is stored in the database.

【００３０】次に、タグチメソッド解析装置８におい
て、応答ｙを用いてタグチメソッドで用いられる指標Ｓ
Ｎ比を算出する。ＳＮ比はその問題に応じて、望小特性
のＳＮ比、望大特性のＳＮ比、望目特性のＳＮ比を選択
し、用いる。たとえば、応答ｙを疲労損傷率としたとき
は、望小特性のＳＮ比を用いる。タグチメソッドにおい
ては、基本的にはＳＮ比が最大となる制御因子xciを選
択する。ＳＮ比は要因効果図として、データ入出力装置
１にて表示する。タグチメソッド解析装置８での設計変
数入力や解析結果の表示はデータ入出力装置１にて行
う。これにより、実機のデータベースを統計解析し、目
的関数ｙに影響する設計変数とその範囲をもとめ、実験
計画法とタグチメソッドを用いた逆問題解析により高精
度に目的関数ｙを求め、さらに、ＳＮ比を算出すること
で外乱に対してロバストな設計変数xiの算出を支援する
ことができ、設備の信頼性を向上することができる。Next, the Taguchi method analyzer 8 uses the response y to indicate the index S used in the Taguchi method.
Calculate the N ratio. The S / N ratio selects and uses the S / N ratio of the desired characteristic, the S / N ratio of the desired characteristic, and the S / N ratio of the desired characteristic according to the problem. For example, when the response y is the fatigue damage rate, the SN ratio of the desired small characteristic is used. In the Taguchi method, the control factor xci that maximizes the SN ratio is basically selected. The SN ratio is displayed on the data input / output device 1 as a factor effect diagram. Input of design variables and display of analysis results in the Taguchi method analysis device 8 are performed by the data input / output device 1. Thus, the database of the actual machine is statistically analyzed, design variables affecting the objective function y and their ranges are determined, and the objective function y is obtained with high accuracy by inverse problem analysis using the experimental design method and the Taguchi method. By calculating the ratio, it is possible to support the calculation of the design variable xi that is robust against disturbance, and it is possible to improve the reliability of the equipment.

【００３１】図３は本発明の第３の発明の実施例のシス
テム構成図を示す。本発明の実施例の設備信頼性設計支
援システムは、上記請求項２と同様な構成の設備信頼性
設計システムにおいて、該設備と該部品の設計変数の仮
想分布を計算機シミュレーションにより作成する装置と
該計算機シミュレーションにより得られた設計変数を用
いて、該設備と該部品の設計解析モデルまたは逆問題解
析モデルの解析を行い結果をデータベースに格納する装
置を有することを特徴としている。本構成によれば、実
験計画法、応答曲面を用いた最適設計を行うことで得ら
れた該設備と部品の信頼度を向上させる設計変数とした
ときやタグチメソッドを用いて得られた設計変数とした
ときの該設備と部品の信頼度のばらつきを確認し、得ら
れた設計変数の有効性の検証を支援することができる。FIG. 3 shows a system configuration diagram of a third embodiment of the present invention. An equipment reliability design support system according to an embodiment of the present invention is an equipment reliability design system having the same configuration as in claim 2 and an apparatus for creating a virtual distribution of design variables of the equipment and the parts by computer simulation. It is characterized by having a device for analyzing a design analysis model or an inverse problem analysis model of the facility and the part using design variables obtained by computer simulation and storing the result in a database. According to this configuration, the design variable obtained by using the Taguchi method or the design variable obtained by performing the optimal design using the response design surface and improving the reliability of the equipment and parts obtained by performing the optimal design using the response surface In this case, it is possible to confirm the variation in the reliability of the equipment and the parts when the above-mentioned is set, and to assist the verification of the validity of the obtained design variables.

【００３２】仮想分布を計算機シミュレーションにより
作成する装置９においては設計変数xiのばらつきの分布
形を与え、ばらつきの分布形に従い設計変数xiを変化さ
せ、これらを解析装置４に与え、逆問題解析を実施す
る。このときの設計変数xiは最適化解析装置やタグチメ
ソッド解析装置で得られた設備の信頼性を向上させる設
計変数xiである。この解析により、仮想分布により発生
した設計変数xiに対し、応答ｙが求まる。解析を多数行
うことにより、応答ｙのばらつきを予測することができ
る。In the apparatus 9 for creating a virtual distribution by computer simulation, the distribution form of the variation of the design variable xi is given, the design variable xi is changed according to the distribution form of the variation, and these are given to the analysis apparatus 4 to perform the inverse problem analysis. carry out. The design variable xi at this time is a design variable xi that improves the reliability of the equipment obtained by the optimization analyzer or Taguchi method analyzer. By this analysis, a response y is obtained for the design variable xi generated by the virtual distribution. By performing many analyzes, it is possible to predict a variation in the response y.

【００３３】図４は本発明をガスタービンを利用したコ
ンバインド発電設備の信頼性向上に適用した実施例を示
す。特に、ガスタービン部品の中で最も高温の燃焼ガス
雰囲気に曝される静翼の信頼性向上装置の例を示す。FIG. 4 shows an embodiment in which the present invention is applied to improving the reliability of a combined power generation facility using a gas turbine. In particular, an example of a device for improving the reliability of a stationary blade exposed to the hottest combustion gas atmosphere among gas turbine components will be described.

【００３４】図４は実施例のシステム構成図を示す。こ
のシステム構成の基本構成は図３に示した構成と同様で
ある。本構成においては、解析装置４で行う逆問題解析
を解析的余寿命評価装置４１、傾向管理的余寿命評価装
置４２、破壊的余寿命評価装置４３と統合的余寿命評価
装置４４より構成した。高温環境下における構造物の損
傷挙動は複雑であり、余寿命評価は、FEM解析などの解
析的余寿命評価４１、定期検査データ利用による傾向管
理余寿命評価４２、実機より抽出した標本試験片による
破壊的余寿命評価４３を統合的余寿命評価４４において
統合評価することで、高精度化される。FIG. 4 shows a system configuration diagram of the embodiment. The basic configuration of this system configuration is the same as the configuration shown in FIG. In this configuration, the inverse problem analysis performed by the analysis device 4 includes an analytical remaining life evaluating device 41, a trend management remaining life evaluating device 42, a destructive remaining life evaluating device 43, and an integrated remaining life evaluating device 44. The damage behavior of the structure under high temperature environment is complicated, and the remaining life evaluation is based on analytical remaining life evaluation 41 such as FEM analysis, trend management remaining life evaluation 42 using periodic inspection data, sample specimens extracted from actual equipment By performing the integrated evaluation of the destructive remaining life evaluation 43 in the integrated remaining life evaluation 44, the accuracy is improved.

【００３５】データ入出力制御装置１により、解析対象
とする設備と最適化を行う目的関数yを定義する。この
ときの目的関数ｙの例としては、該設備や外部品の応
力、ひずみ、変形量、固有振動数やメタル温度などの物
理量やこれら物理量より算出される設計寿命、材料の許
容応力に対する安全率やき裂、摩耗、酸化、腐食のよう
な損傷などが考えられる。静翼においては、目的関数y
を損傷とし、損傷を最小化し、信頼性を高める最適化を
行った。ここでは、静翼の寿命を支配する熱疲労による
き裂の発生と進展を最小化する。目的関数ｙは、き裂進
展深さやマイナー側による累積損傷則による疲労損傷率
とした。The data input / output control device 1 defines equipment to be analyzed and an objective function y for optimization. Examples of the objective function y at this time include physical quantities such as stress, strain, deformation, natural frequency and metal temperature of the equipment and external parts, a design life calculated from these physical quantities, and a safety factor for the allowable stress of the material. Damage such as cracks, wear, oxidation, corrosion, etc. are possible. For stationary vanes, the objective function y
Was optimized to minimize damage and increase reliability. Here, the initiation and propagation of cracks due to thermal fatigue that governs the life of the vane are minimized. The objective function y was the fatigue damage rate according to the crack growth depth or the cumulative damage rule on the minor side.

【００３６】この目的関数yは各種の設計変数x_iの関数
であるとして、この目的関数をある制約条件の下での最
適化を支援することが本装置の目的である。Assuming that the objective function y is a function of various design variables x _i , it is an object of the present apparatus to support optimization of the objective function under certain constraints.

【００３７】統計解析装置２は、データベース７に格納
されている目的関数ｙの関連データを統計解析し、目的
関数に対する各設計変数の影響度合を解析する。統計解
析装置２における統計解析条件の設定や結果の表示は、
データ入出力制御装置１により行われる。図１８に解析
結果の例を示す。図においては、複数のガスタービン静
翼のき裂の長さと起動停止回数の関係を示している。最
大き裂長は起動停止回数の増加とともに、指数級数的に
増加し、両者には強い相関があることが分かる。The statistical analyzer 2 statistically analyzes data related to the objective function y stored in the database 7 and analyzes the degree of influence of each design variable on the objective function. The setting of the statistical analysis conditions and the display of the result in the statistical analyzer 2 are as follows.
This is performed by the data input / output control device 1. FIG. 18 shows an example of the analysis result. The figure shows the relationship between the crack length of a plurality of gas turbine stationary blades and the number of times of starting and stopping. It can be seen that the maximum crack length increases exponentially with an increase in the number of times of starting and stopping, and there is a strong correlation between the two.

【００３８】このような統計解析を入出力装置1で行う
ことにより、設備の損傷と損傷に影響する設計変数を解
明することができる。By performing such a statistical analysis in the input / output device 1, it is possible to clarify the damage to the equipment and the design variables affecting the damage.

【００３９】次に、目的関数ｙを予測する逆問題解析に
ついて説明する。図４に示したように解析装置は解析的
余寿命評価４１、傾向管理的余寿命評価４２、破壊的余
寿命評価４３と統合的余寿命評価４４から構成されてい
る。解析的余寿命評価装置４１は図４に示したように熱
構造解析と劣化損傷解析としてのき裂進展解析より構成
される。Next, an inverse problem analysis for estimating the objective function y will be described. As shown in FIG. 4, the analysis apparatus includes an analytical remaining life evaluation 41, a trend management remaining life evaluation 42, a destructive remaining life evaluation 43, and an integrated remaining life evaluation 44. As shown in FIG. 4, the analytical remaining life evaluation device 41 includes a thermal structure analysis and a crack growth analysis as a deterioration damage analysis.

【００４０】データベース7に保持されている有限要素
解析結果から応力範囲を呼び出し、それらを用いて、き
裂進展解析を行う。通常の設定では第１段静翼の弾性３
次元モデルの通常起動停止結果が選択される。図６(a)
と(b)にそれぞれ、代表的な応力分布図と応力と温度の
履歴を示す。前述のように静翼の劣化損傷発展モデルの
基本は翼の深さ方向のき裂進展予測式である。支配方程
式を以下に示す。A stress range is called from the finite element analysis result held in the database 7, and a crack propagation analysis is performed using the stress range. In a normal setting, the elasticity of the first stage vane 3
The normal start / stop result of the dimensional model is selected. Fig. 6 (a)
And (b) show typical stress distribution diagrams and stress and temperature histories, respectively. As described above, the basis of the model for deterioration and damage development of the stationary blade is a crack propagation prediction formula in the depth direction of the blade. The governing equations are shown below.

【００４１】[0041]

【数４】 (Equation 4)

【００４２】ここで、aはき裂深さ、Ｎは起動停止回
数、 ΔJはＪ積分範囲、 C0、mは材料定数を示す。C1は
クリープの効果を表現する補正係数で、 C2は材料劣化
を表現する補正係数である。運転モードの違いによる圧
縮保持クリープの影響、補修による材料の劣化を係数Ｃ
１、Ｃ２として考慮している。係数Ｃ１、Ｃ２はき裂進
展曲線が、後述する傾向管理余寿命評価サブシステムの
実機き裂寸法データのベストフィットカーブとなるよう
に、後述する統合的寿命管理サブシステムで算出され
る。き裂進展解析に用いる応力範囲は応力範囲最大の位
置に最大き裂が発生すると考えられることから、各部位
における最大応力範囲を用いた。初期き裂深さはデータ
ベース７から得られた翼部位ごとの最大き裂長さから換
算した深さである。翼を複数の部位に分け、それぞれの
領域での最大き裂を初期き裂としている。なお、き裂長
さとき裂深さとの関係は、すでに破壊力学解析と廃棄翼
を切断することでデータベース化し、データベース7に
格納している。Here, a is the crack depth, N is the number of times of starting and stopping, ΔJ is the J integration range, and C0 and m are the material constants. C1 is a correction coefficient representing the effect of creep, and C2 is a correction coefficient representing the material deterioration. The effect of compression creep due to different operation modes and the deterioration of material due to repair
1, C2. The coefficients C1 and C2 are calculated by the integrated life management subsystem described later so that the crack growth curve becomes the best fit curve of the actual crack size data of the trend management remaining life evaluation subsystem described later. The stress range used for the crack propagation analysis was considered to be the maximum crack at the position of the maximum stress range, so the maximum stress range at each location was used. The initial crack depth is a depth converted from the maximum crack length for each blade portion obtained from the database 7. The wing is divided into multiple parts, and the largest crack in each area is defined as the initial crack. The relationship between the crack length and the crack depth has already been made into a database by fracture mechanics analysis and cutting the waste blade, and stored in the database 7.

【００４３】き裂は半楕円形状とし、 Raju−Newmanの
解から形状係数を算出し、Buchaletと Bamfordの式から
下式に示すようにΔＪを算出し、き裂の深さと表面長の
き裂成長解析を行った。き裂を図７に示すようモデル化
し、進展解析を実施した。The crack is formed into a semi-elliptical shape, the shape factor is calculated from the Raju-Newman solution, ΔJ is calculated from Bucharet and Bamford's equation as shown below, and the crack having the crack depth and the surface length is calculated. Growth analysis was performed. The crack was modeled as shown in FIG. 7 and a growth analysis was performed.

【００４４】[0044]

【数５】 (Equation 5)

【００４５】ΔKは応力拡大係数範囲、 A0、A1、A2は応
力分布より求めた係数、 F0、F1、F2は形状係数、Eはヤ
ング率、aはき裂深さ、ｔは板厚である。ΔK is a range of stress intensity factors, A0, A1, and A2 are coefficients obtained from stress distribution, F0, F1, and F2 are shape factors, E is Young's modulus, a is crack depth, and t is plate thickness. .

【００４６】以上に示した熱応力の繰り返しによって成
長する静翼のき裂の進展解析結果を図８に示す。図に
は、実機で観察された最大き裂長さとき裂成長予測結果
も示す。FIG. 8 shows the result of analysis of the propagation of cracks of the stationary blade that grows due to the repetition of the thermal stress described above. The figure also shows the maximum crack length and crack growth prediction results observed on the actual machine.

【００４７】ここで横軸の値は翼部でき裂が貫通した時
点を寿命と定義した寿命比で表わしている。予測結果は
実機データと係数１．２の範囲でよく一致している。こ
のように表面の最大き裂長さから求めたき裂深さと寿命
比との関係から余寿命予測ができることになる。Here, the value on the abscissa is expressed by a life ratio defined as the life when a crack is formed in the blade. The prediction result is in good agreement with the actual machine data in the range of the coefficient 1.2. Thus, the remaining life can be predicted from the relationship between the crack depth obtained from the maximum crack length on the surface and the life ratio.

【００４８】傾向管理的余寿命評価装置４２は図４に示
したように統計解析を用いた傾向解析と最大損傷予測よ
り構成される。傾向解析においてはデータベースに蓄積
された過去の定検データを傾向解析し、今後の最大き裂
進展を予測する。また、前述のき裂進展解析と実機デー
タとの残差が最小となるように、C1、C2を変化させ、損
傷成長モデルを実際の損傷にあわせ込むことができる。As shown in FIG. 4, the trend-management-remaining-life evaluation device 42 comprises a trend analysis using a statistical analysis and a maximum damage prediction. In the trend analysis, the trend analysis analyzes the past regular inspection data accumulated in the database, and predicts the maximum crack growth in the future. Further, the damage growth model can be adjusted to the actual damage by changing C1 and C2 so that the residual between the crack growth analysis and the actual machine data is minimized.

【００４９】傾向管理的寿命評価装置４２は、過去の最
大き裂の進展データを正規分布、ワイブル分布等の分布
形を指定し、指定した信頼区間におけるき裂進展曲線を
近似し、外挿することが可能である。さらに、傾向管理
的寿命評価装置４２は、極値統計を用いて、部分的な点
検記録から最大き裂を推定する最大損傷予測も行う。The trend-management life evaluation device 42 specifies the distribution data such as normal distribution and Weibull distribution of past maximum crack growth data, and approximates and extrapolates the crack growth curve in the specified confidence interval. It is possible. In addition, the trend management life assessment device 42 also performs extreme damage prediction using extreme value statistics to estimate maximum cracks from partial inspection records.

【００５０】破壊的余寿命評価装置４３は図４に示した
ように限界損傷予測と劣化損傷予測より構成される。第
１段静翼の限界損傷は基本的には冷却空気が漏洩する貫
通き裂深さを限界損傷寸法とする。高温で長期間使用す
ることによる材料脆化の診断に対してはスモールパンチ
（Small Punch ;SP）法を用いている。ＳＰ法は、直
接実翼から採取した10mm角で厚さ0.5mmの薄肉試験片を
用い硬球を中央に押し当ててその荷重ー変位曲線から破
壊エネルギを求めるものである。静翼表面のＳＰ破壊エ
ネルギの運転時間に伴う変化とき裂密度の変化と併せて
図９に示す。この結果から材料が時間と伴に脆くなりき
裂が発生し易くなることが分かる。ここで、ＳＰ試験に
おける破壊エネルギは破壊靭性値と比例関係にあると
し、限界き裂長さを下式に示すようにモデル化した。As shown in FIG. 4, the destructive remaining life evaluation device 43 includes a critical damage prediction and a deterioration damage prediction. The critical damage of the first stage stationary blade is basically determined by the penetration crack depth at which the cooling air leaks, as the critical damage dimension. A small punch (SP) method is used to diagnose material embrittlement due to long-term use at high temperatures. In the SP method, a hard ball is pressed to the center using a thin test piece of 10 mm square and 0.5 mm thickness taken directly from an actual wing, and the breaking energy is obtained from a load-displacement curve. FIG. 9 shows the change of the SP fracture energy of the stator blade surface with the operation time and the change of the crack density together with the operation time. From this result, it is understood that the material becomes brittle with time and cracks easily occur. Here, the fracture energy in the SP test was proportional to the fracture toughness value, and the critical crack length was modeled as shown in the following equation.

【００５１】[0051]

【数６】 ａ_cr＝ａ_cr0・Esp／Esp₀ Esp＝Esp₀・exp(ＤＴ) acrは限界き裂深さ、 acr0は未使用材の限界き裂深さ、
Tは時間、 EspはＳＰエネルギ、 Esp0は未使用材のＳ
Ｐエネルギ、 Dは回帰により得られる係数である。A _cr = a _cr0 · Esp / Esp ₀ Esp = Esp ₀ · exp (DT) where acr is the critical crack depth, acr0 is the critical crack depth of the unused material,
T is time, Esp is SP energy, Esp0 is unused S
P energy and D are coefficients obtained by regression.

【００５２】統合的余寿命評価装置４４では、解析的余
寿命評価装置４１と傾向管理管理余寿命評価装置４２で
得られたき裂進展曲線と破壊的余寿命評価装置４３で得
られた限界き裂深さ、実機の損傷データベースから余寿
命を算出することができる。き裂進展解析で得られたき
裂深さが限界き裂深さに達した起動停止回数を余寿命と
して評価する。図１０に余寿命算出の例を示す。なお、
初期き裂寸法は、データベース７に格納された定期検査
データより定める。次に、解析装置４において得られた
前述の実機損傷を高精度に模擬できる逆問題解析を用い
て、静翼の損傷を最小化する設計変数を求める。In the integrated remaining life evaluation device 44, the crack growth curve obtained by the analytical remaining life evaluation device 41 and the trend management management remaining life evaluation device 42 and the limit crack obtained by the destructive remaining life evaluation device 43 The remaining life can be calculated from the depth and the damage database of the actual machine. The number of times of starting and stopping when the crack depth obtained by the crack propagation analysis reaches the critical crack depth is evaluated as the remaining life. FIG. 10 shows an example of remaining life calculation. In addition,
The initial crack size is determined from the periodic inspection data stored in the database 7. Next, a design variable for minimizing damage to the stationary blade is obtained by using an inverse problem analysis that can simulate the damage to the actual machine with high accuracy obtained by the analysis device 4.

【００５３】実験計画法解析装置３においては、まず、
設計変数xiを直交表への割り付けを行う。使用する直交
表の種類や直交表へ割り付ける設計変数の選択は、デー
タ入出力制御装置１により行われる。図１１に直交表の
一例を示す。図１１の直交表では設計変数の数が１０あ
り、２水準としたのでL16（215）を選択する。水準の設
定は図１で述べたとおりである。ここで、設計変数の選
択は統計解析装置２で実機データを統計解析したときに
損傷と相関の強いものを自動的に取り込んでも良いし、
設計者が任意に選択しても良い。ここでは、静翼の損傷
に影響を及ぼす設計変数として、熱遮蔽ココーティング
の施工の有無、翼エアフォイルを挟み込むウォール部の
剛性、静翼の内部冷却熱量、材料、暖気温度、起動速
度、運用の仕方、外気温、トリップ（緊急停止）の頻度
を設計変数としている。次に、解析装置４においては、
実験計画法解析装置３にて割り付けられた設計変数xiの
直交表に従い、解析を実施する。In the experiment design method analyzer 3, first,
Assign the design variable xi to the orthogonal table. The selection of the type of orthogonal table to be used and the design variables to be assigned to the orthogonal table are performed by the data input / output control device 1. FIG. 11 shows an example of the orthogonal table. In the orthogonal table of FIG. 11, the number of design variables is 10, and two levels are set. Therefore, L16 (215) is selected. The setting of the level is as described in FIG. Here, the selection of the design variables may be such that when statistical data of the actual machine is statistically analyzed by the statistical analysis device 2, those having a strong correlation with the damage may be automatically taken in.
The designer may arbitrarily select it. Here, design variables that affect blade damage include the presence or absence of heat shield co-coating, the rigidity of the wall sandwiching the blade airfoil, the internal cooling heat of the blade, material, warm-up temperature, startup speed, and operation. The design variables are the method, the outside temperature, and the frequency of trips (emergency stop). Next, in the analysis device 4,
The analysis is performed according to the orthogonal table of the design variables xi allocated by the experiment design method analyzer 3.

【００５４】次に、実験計画法解析装置3によりデータ
ベースの損傷解析結果について分散分析を行う。分散分
析により、各設計変数の効果を算出する。また、平方
和、自由度、平均平方、Ｆ比、Ｐ値、寄与率などを算出
する。Ｆ比、Ｐ値により、設計変数のうち有意である変
数を選択することができる。有意水準としては一般的に
１％や５％が用いられる。これにより、直交表に割り付
けた設計変数の中から、損傷に影響を与える設計変数を
選び出し、影響の無い変数は取り除き、設計変数を減ら
し、設計を簡略化することを支援することができる。ま
た、直交表に交互作用を割り付けておき、同様に分散分
析することで、設計変数の交絡を評価することができ
る。実験計画法解析装置３での設計変数入力や解析結果
の表示はデータ入出力装置１にて行う。損傷に有意な設
計変数を選び出した後、損傷を最小化する設計変数を求
めることができる。図12に出力例を示す。図１２(a)〜
(f)に各設計変数を横軸とし、損傷（き裂深さや損傷
率）を縦軸としたグラフを示す。各グラフの凡例は解析
の試行回数である。例えば、図１２(a)では設計変数９
０近傍とすることで、損傷が最小化されることが分か
る。他の設計変数についても同様である。このようにあ
る程度、最適解を与える設計変数の値の近傍で、水準を
大きくした解析を行うことで、応答曲面作成装置５にお
ける応答曲面の作成が容易となる。Next, analysis of variance is performed on the results of the damage analysis of the database by the experiment design method analyzer 3. The effect of each design variable is calculated by analysis of variance. Further, a sum of squares, a degree of freedom, an average square, an F ratio, a P value, a contribution ratio, and the like are calculated. A significant variable among design variables can be selected based on the F ratio and the P value. Generally, 1% or 5% is used as the significance level. As a result, it is possible to select design variables that affect damage from design variables assigned to the orthogonal table, remove variables that do not affect the design, reduce design variables, and assist in simplifying the design. In addition, it is possible to evaluate the confounding of the design variables by assigning the interaction to the orthogonal table and performing the analysis of variance in the same manner. Input of design variables and display of analysis results in the experiment design method analysis device 3 are performed by the data input / output device 1. After selecting design variables that are significant for damage, design variables that minimize damage can be determined. FIG. 12 shows an output example. FIG.
(f) shows a graph in which each design variable is plotted on the horizontal axis and damage (crack depth or damage rate) is plotted on the vertical axis. The legend in each graph is the number of analysis trials. For example, in FIG.
It can be seen that by setting the value near 0, damage is minimized. The same applies to other design variables. In this way, by performing the analysis with the level increased near the value of the design variable that gives the optimum solution to some extent, the response surface creation device 5 can easily create the response surface.

【００５５】次に、図１説明で記述したように、応答曲
面作成装置５により、実験計画法解析装置３で得られた
解析結果を用いて応答曲面を作成する。応答曲面を作成
することで、逆問題解析モデルを近似式に簡略化するこ
とができ、最適解を容易に求める事ができる。Next, as described with reference to FIG. 1, the response surface creating device 5 creates a response surface using the analysis result obtained by the experimental design analysis device 3. By creating a response surface, the inverse problem analysis model can be simplified into an approximate expression, and an optimal solution can be easily obtained.

【００５６】そして、次に最適化設計装置６において、
求めた応答曲面を用いて最適設計変数xiを求める。これ
により、実機のデータベースを統計解析し、目的関数ｙ
に影響する設計変数とその範囲をもとめ、実験計画法を
用いた逆問題解析により高精度に損傷を近似する応答曲
面を作成することができ、この応答曲面を用いて、静翼
の損傷を最小化する設計変数xiの算出を支援することが
でき、設備の信頼性を向上することができる。応答曲面
の作成においては、疲労損傷に関する応答曲面とクリー
プ損傷に関する応答曲面を重ね合せることにより、２つ
の損傷に対して最適な設計変数を求めることができる。Then, in the optimization design device 6,
Using the obtained response surface, an optimal design variable xi is obtained. Thus, the database of the actual machine is statistically analyzed and the objective function y
By calculating the design variables and their ranges that influence the damage, a response surface that approximates the damage with high accuracy can be created by inverse problem analysis using experimental design, and this response surface can be used to minimize the damage to the stator vanes. Thus, the calculation of the design variable xi to be converted can be supported, and the reliability of the equipment can be improved. In creating a response surface, by superimposing a response surface relating to fatigue damage and a response surface relating to creep damage, optimal design variables can be obtained for two types of damage.

【００５７】図４に示した発明はタグチメソッド解析装
置８も有しており、外乱に対してロバストな静翼の設計
も可能である。図１１と図１２で示したように、実験計
画法解析装置４において、損傷に有為となる設計変数を
求めることができた。このとき、設計者が変化させるこ
とのできる設計変数を制御因子xciとして選択し、設計
者が変化させることのできない設計変数を誤差因子xni
として選択し、直交表に割り付ける。このとき、タグチ
メソッドでは、制御因子xciは内側直交表に割り付け、
誤差因子xniは外側直交表に割り付ける。図１３の表１
に制御因子を示す。ここでは、制御因子としては、熱遮
蔽コーティングの施工の有無、翼エアフォイルを挟み込
むウォール部の剛性、静翼の内部冷却熱量、材料、暖気
温度、起動速度、運用の仕方を選択した。また、図１３
の表２に誤差因子を示す。外気温、トリップ（緊急停
止）の頻度を誤差因子とした。因子の数からここではL1
8直交表を用いて、図１４に示す逆問題解析を実施し、
望小特性のＳＮ比を算出した。そして、基本的にはＳＮ
比が最大となる制御因子xciを選択する。ＳＮ比は要因
効果図として、データ入出力装置１にて表示する。図１
５に要因効果図の出力の例を示す。データ入出力装置１
において、ＳＮ比の大きい設計変数を選択し、解析装置
３や後述する仮想分布解析装置９において解析を行う。The invention shown in FIG. 4 also has a Taguchi method analysis device 8, and it is possible to design a stationary blade that is robust against disturbance. As shown in FIGS. 11 and 12, the design variable that is significant for the damage was able to be obtained by the experiment design method analyzer 4. At this time, the design variable that can be changed by the designer is selected as the control factor xci, and the design variable that cannot be changed by the designer is the error factor xni.
And assign it to the orthogonal table. At this time, in the Taguchi method, the control factor xci is assigned to the inner orthogonal table,
The error factor xni is assigned to the outer orthogonal table. Table 1 in FIG.
Shows the control factors. Here, as the control factors, the presence or absence of the heat shielding coating, the rigidity of the wall section sandwiching the blade airfoil, the internal cooling heat of the stationary blade, the material, the warm-up temperature, the starting speed, and the manner of operation were selected. FIG.
Table 2 shows the error factors. The outside temperature and the frequency of trips (emergency stop) were used as error factors. From the number of factors, here L1
Using the orthogonal table, the inverse problem analysis shown in FIG.
The SN ratio of the desired characteristic was calculated. And basically SN
Select the control factor xci that maximizes the ratio. The SN ratio is displayed on the data input / output device 1 as a factor effect diagram. FIG.
FIG. 5 shows an example of the output of the factor effect diagram. Data input / output device 1
In, a design variable having a large SN ratio is selected, and analysis is performed by the analysis device 3 or a virtual distribution analysis device 9 described later.

【００５８】仮想分布を計算機シミュレーションにより
作成する装置９においては設計変数xiのばらつきの分布
形を与え、ばらつきの分布形に従い設計変数xiを変化さ
せ、これらを解析装置４に与え、逆問題解析を実施す
る。このときの設計変数xiは最適化解析装置やタグチメ
ソッド解析装置で得られた設備の信頼性を向上させる設
計変数xiである。この解析により、仮想分布により発生
した設計変数xiに対し、応答ｙが求まる。解析を多数行
うことにより、応答ｙのばらつきを予測することができ
る。図１６に示すように損傷の平均値とそのばらつきを
解析により示すことができる。これにより、設計Aより
も設計Ｂのほうが、損傷の平均値もそのばらつきも小さ
いことが証明でき、設計Ｂの方が信頼性が高いことが分
かる。In the apparatus 9 for creating a virtual distribution by computer simulation, the distribution form of the variation of the design variable xi is given, the design variable xi is changed according to the distribution form of the variation, and these are given to the analysis apparatus 4 to perform the inverse problem analysis. carry out. The design variable xi at this time is a design variable xi that improves the reliability of the equipment obtained by the optimization analyzer or Taguchi method analyzer. By this analysis, a response y is obtained for the design variable xi generated by the virtual distribution. By performing many analyzes, it is possible to predict a variation in the response y. As shown in FIG. 16, the average value of damage and its variation can be shown by analysis. As a result, it can be proved that the average value of damage and the variation thereof are smaller in the design B than in the design A, and it is understood that the design B has higher reliability.

【００５９】データベース７に格納するデータとして
は、き裂位置、寸法のような部品の検査データ、起動停
止回数や運転時間やトリップの頻度のような運転履歴デ
ータ、入口空気温度、排気温度、燃焼空気温度と圧力や
振動や各部メタル温度のような運転時の物理量データ、
翼の寸法や重量のような製造記録データ、設計データ、
逆問題解析モデルデータ、解析モデルデータ、材料デー
タ、直交表、解析条件、解析結果などがある。逆問題解
析に必要なデータは適宜、データベース７に格納する。The data stored in the database 7 include inspection data of parts such as crack positions and dimensions, operation history data such as the number of times of start / stop, operation time and trip frequency, inlet air temperature, exhaust temperature, and combustion. Physical quantity data during operation such as air temperature and pressure, vibration and metal temperature of each part,
Manufacturing record data, design data such as wing dimensions and weight,
There are inverse problem analysis model data, analysis model data, material data, orthogonal tables, analysis conditions, analysis results, and the like. Data necessary for the inverse problem analysis is stored in the database 7 as appropriate.

【００６０】図５に本装置のハードウエア例を示す。本
発明はクライアント−サーバーシステムを採用し、ＷＷ
Ｗブラウザを用いたデータベースシステムにて実現可能
である。本実施においては、サーバーはウェブサーバー
１０と解析サーバー１１より構成され、クライアントと
してクライアント１３、クライアント１４とクライアン
ト１５がデータ送信網１２を介して双方向に結ばれてい
る。ここでは、ウェブサーバー１０はデータの入出力管
理、画面管理、データベース管理を行い、解析サーバー
１１は統計解析、実験計画法解析、逆問題解析、応答曲
面作成、最適化解析、タグチメソッド解析、仮想分布発
生などの解析全般を行うものである。解析負荷に応じ
て、サーバーの数の増減やサーバー間の作業割り当てを
変更することで、解析処理時間を適切に設定することが
できる。サーバーが提供する解析機能はブラウザにより
利用可能である。図５のクライアント１３はブラウザの
みを有し、基本機能を利用するクライアントである。ク
ライアント１４はブラウザと解析プログラムを有し、構
造解析、損傷解析の追加等が可能であり、ガスタービン
構造の最適化を行う研究開発部門の利用に好適である。
クライアント１４はブラウザと定検データの入力プログ
ラムを有し、定検データのデータベースへの追加が可能
であり、検査部門技術者の利用に好適である。FIG. 5 shows an example of hardware of the present apparatus. The present invention employs a client-server system,
This can be realized by a database system using a W browser. In the present embodiment, the server is composed of a web server 10 and an analysis server 11, and a client 13 as a client, and a client 14 and a client 15 are bidirectionally connected via a data transmission network 12. Here, the web server 10 performs data input / output management, screen management, and database management, and the analysis server 11 performs statistical analysis, experimental design analysis, inverse problem analysis, response surface creation, optimization analysis, Taguchi method analysis, and virtualization. Performs overall analysis such as occurrence of distribution. The analysis processing time can be set appropriately by increasing or decreasing the number of servers or changing the work assignment between servers according to the analysis load. The analysis function provided by the server can be used by the browser. The client 13 in FIG. 5 has only a browser and uses basic functions. The client 14 has a browser and an analysis program, can perform structural analysis, damage analysis, and the like, and is suitable for use by a research and development department that optimizes a gas turbine structure.
The client 14 has a browser and a program for inputting regular inspection data, can add regular inspection data to the database, and is suitable for use by a technician in the inspection department.

【００６１】図１７にブラウザからシステムを動かすた
めのコマンドの流れを示す。まず、S1のステップにおい
て、ブラウザは解析サーバーをWWWサーバーと見なし、C
GI(Common Gateway Interface)コールを行い、CGI引
数に解析実行コマンドを載せて送る。S2、S3のステップ
において、解析サーバーは受け取ったコマンドを解釈
し、対応するサブシステムを実行する外部コマンドを発
行し、データベースより入力データを受け取り（S2）、
解析結果をデータベースに書き込む(S3)。そして、S4の
ステップにおいて、解析サーバーは解析終了を示すHTML
(HyperText Markup Language)文書をブラウザに返す。
これにより、ブラウザは解析終了を認識し、次にS5のス
テップとして、CGIコールをＷＷＷサーバーに送る。S6
とS7のステップによって、ＷＷＷサーバーは、CGIプロ
グラムを実行し、解析結果をデータをデータベースから
受け取る。そして、S8のステップによって、ＷＷＷブラ
ウザは解析結果をHTMLに埋め込むことのできるJavaScri
ptの変数としてHTML文書に記述し、ブラウザに返す。S9
のステップによって、ブラウザは、HTML文書に記述され
た結果をもとに解析結果のグラフや表を動的HTMLとして
表示する。以上に示したように、本発明は、クライアン
ト−サーバーシステムを採用し、ＷＷＷブラウザを用い
たデータベースシステムにて実現可能である。FIG. 17 shows the flow of commands for operating the system from the browser. First, in step S1, the browser regards the analysis server as a WWW server, and
Make a GI (Common Gateway Interface) call and send the analysis execution command to the CGI argument. In steps S2 and S3, the analysis server interprets the received command, issues an external command for executing the corresponding subsystem, receives input data from the database (S2),
Write the analysis result to the database (S3). Then, in step S4, the analysis server sends an HTML indicating the end of the analysis.
Return (HyperText Markup Language) document to browser.
Thereby, the browser recognizes the end of the analysis, and then sends a CGI call to the WWW server as a step of S5. S6
According to steps S7 and S7, the WWW server executes the CGI program and receives the analysis result from the database. Then, according to the step S8, the WWW browser can embed the analysis result in HTML by using Java Script.
Describe in HTML document as pt variable and return to browser. S9
The browser displays the graph or table of the analysis result as dynamic HTML based on the result described in the HTML document. As described above, the present invention can be realized by a database system that employs a client-server system and uses a WWW browser.

【００６２】次に、図４に示した発明をガスタービン圧
縮機の翼に適用した例について説明する。発明の構成は
図４に示した静翼への適用例と同じである。しかしなが
ら、逆問題解析やデータベースが異なるものである。Next, an example in which the invention shown in FIG. 4 is applied to a blade of a gas turbine compressor will be described. The configuration of the present invention is the same as the example applied to the stationary blade shown in FIG. However, the inverse problem analysis and the database are different.

【００６３】データ入出力制御装置１により、解析対象
とする設備と最適化を行う目的関数を定義する。このと
きの目的関数ｙの例としては、該設備や外部品の応力、
ひずみ、変形量、固有振動数などの物理量やこれら物理
量より算出される設計寿命、材料の許容応力に対する安
全率やき裂、摩耗、酸化、腐食のような損傷などが考え
られる。圧縮機翼においては、目的関数yを損傷とし、
損傷を最小化し、信頼性を高める最適化とした。目的関
数ｙは、き裂進展深さやマイナー側による累積損傷則に
よる疲労損傷率や腐食ピットの寸法とした。The data input / output control device 1 defines the equipment to be analyzed and the objective function to be optimized. Examples of the objective function y at this time include stress of the equipment and external parts,
Physical quantities such as strain, deformation, and natural frequency, design life calculated from these physical quantities, safety factors against allowable stress of the material, and damages such as cracks, wear, oxidation, and corrosion are considered. In the compressor blade, the objective function y is damaged,
Optimized to minimize damage and increase reliability. The objective function y was the crack growth depth, the fatigue damage rate according to the cumulative damage rule on the minor side, and the size of the corrosion pit.

【００６４】この目的関数は各種の設計変数xiの関数で
あるとして、この目的関数をある制約条件の下での最適
化を支援することが本装置の目的である。Assuming that this objective function is a function of various design variables xi, the purpose of the present apparatus is to support the optimization of this objective function under certain constraints.

【００６５】統計解析装置２は、データベース７に格納
されている目的関数ｙの関連データを統計解析し、目的
関数に対する各設計変数の影響度合を解析する。統計解
析装置２における統計解析条件の設定や結果の表示は、
データ入出力制御装置１により行われる。ここでは、例
えば、圧縮機翼が受ける圧力変動は不規則流体力に起因
するものであり、その圧力振幅や周波数の統計モデルを
構築することができる。The statistical analysis device 2 statistically analyzes data related to the objective function y stored in the database 7 and analyzes the degree of influence of each design variable on the objective function. The setting of the statistical analysis conditions and the display of the result in the statistical analyzer 2 are as follows.
This is performed by the data input / output control device 1. Here, for example, pressure fluctuations applied to the compressor blades are caused by irregular fluid forces, and a statistical model of the pressure amplitude and frequency can be constructed.

【００６６】また、圧縮機翼はその翼根の固定をダブテ
イルで行っていることがある。このため、翼の振動特
性、例えば、固有振動数や減衰比は翼根部の嵌合状態に
よりばらつくことがあり、この統計モデルもここで構築
することができる。In some cases, the roots of the compressor blades are fixed by dovetails. For this reason, the vibration characteristics of the blade, for example, the natural frequency and the damping ratio may vary depending on the fitting state of the blade root, and this statistical model can also be constructed here.

【００６７】また、一般に圧縮機前段は翼メタル温度が
低く、吸い込み空気中の酸や塩分を含む水分が翼に凝集
し、翼は腐食環境下におかれる。このため、翼には腐食
によるピットが発生することがあり、定検時に翼面を観
察し、ピットを損傷データベースとして蓄積し、これら
の統計モデルを構築することもできる。In general, the blade metal temperature is low in the former stage of the compressor, and moisture containing acid and salt in the suction air is condensed on the blade, and the blade is placed in a corrosive environment. For this reason, pits may be generated on the wing due to corrosion, and the wing surface is observed at the time of regular inspection, the pits are accumulated as a damage database, and these statistical models can be constructed.

【００６８】次に、目的関数ｙを予測する逆問題解析に
ついて説明する。図４に示したように解析装置は解析的
余寿命評価４１、傾向管理的余寿命評価４２、破壊的余
寿命評価４３と統合的余寿命評価４４から構成されてい
る。Next, an inverse problem analysis for estimating the objective function y will be described. As shown in FIG. 4, the analysis apparatus includes an analytical remaining life evaluation 41, a trend management remaining life evaluation 42, a destructive remaining life evaluation 43, and an integrated remaining life evaluation 44.

【００６９】解析的余寿命評価装置４１は図４に示した
ように熱構造解析と劣化損傷解析としての疲労損傷率算
出より構成される。データベース７に保持されている有
限要素解析結果から応力範囲を呼び出しそれらを用い
て、マイナー側を用いた疲労損傷率の算出を行う。疲労
損傷率を高い精度で算出するためには、発生する応力を
高い精度で予測しなくてはならない。圧縮機翼を損傷さ
せる応力は、一般には、不規則流体力に起因する圧力変
動の振幅とその周波数、圧縮機翼の固有振動数、減衰
比、寸法などにより決まる。このため、図１９に示すよ
うに減衰比を実機データに合わせる手法で、応力をあわ
せることができる。応力の応答曲線から第１次振動モー
ドについて振幅法を用いて減衰を予測した。ピーク近傍
において、励振力は一様と仮定し、応答曲線を下式にて
カーブフィットし、その残差R²を最小とするζを求める
ことができる。このようにして、圧縮機翼の振動応力を
高い精度で解析できる逆問題解析モデルを構築すること
ができる。なお、減衰比の設定においては、その他のモ
ード解析により、減衰比を決定してもよい。As shown in FIG. 4, the analytical remaining life evaluation device 41 comprises a thermal structure analysis and a fatigue damage rate calculation as a deterioration damage analysis. The stress range is called from the finite element analysis result held in the database 7 and the fatigue range is calculated using the minor range by using them. In order to calculate the fatigue damage rate with high accuracy, it is necessary to predict the generated stress with high accuracy. The stress that damages the compressor blade is generally determined by the amplitude and frequency of the pressure fluctuation caused by the irregular fluid force, the natural frequency, the damping ratio, the size, and the like of the compressor blade. Therefore, as shown in FIG. 19, the stress can be adjusted by a method of adjusting the damping ratio to the actual machine data. Damping was predicted from the stress response curve for the first vibration mode using the amplitude method. Assuming that the excitation force is uniform near the peak, the response curve is curve-fitted by the following equation, and ζ that minimizes the residual R ² can be obtained. In this manner, an inverse problem analysis model that can analyze the vibration stress of the compressor blade with high accuracy can be constructed. In setting the damping ratio, the damping ratio may be determined by another mode analysis.

【００７０】[0070]

【数７】 (Equation 7)

【００７１】Q：応答倍率、ｆ：周波数、ｆ０：無減衰
固有振動数、ζ：減衰比、Ｑe(fi)：周波数fiにおける
実測応答倍率、Ｒ²：残差の自乗である。Q: response magnification, f: frequency, f0: undamped natural frequency, Δ: damping ratio, Qe (fi): measured response magnification at frequency fi, R ² : residual square.

【００７２】傾向管理的余寿命評価装置４２は図４に示
したように統計解析を用いた傾向解析と最大損傷予測よ
り構成される。傾向解析においてはデータベースに蓄積
された過去の定検データを傾向解析し、今後のピット成
長を予測する。ピット成長は一般に使用時間のべき乗に
比例することが分かっており、実機データをもとに実機
データと解析モデルの残さを最小とする係数を求めてピ
ットの成長を予測するモデルを作ってもよい。そして、
損傷率やピットの寸法がある許容値に達したときを寿命
と定義する。As shown in FIG. 4, the trend-management-remaining-life evaluation device 42 comprises a trend analysis using a statistical analysis and a maximum damage prediction. In the trend analysis, the past regular inspection data stored in the database is analyzed for the trend, and the future pit growth is predicted. It is known that pit growth is generally proportional to the power of use time, and a model that predicts pit growth may be made based on actual machine data by obtaining a coefficient that minimizes the residue of the actual machine data and analysis model. . And
The life is defined as the damage rate or pit dimension reaching a certain tolerance.

【００７３】統合的余寿命評価装置４４では、解析的余
寿命評価装置４１で得られた疲労損傷率と傾向管理的余
寿命評価装置４２で得られたピット寸法から余寿命を算
出することができる。次に、解析装置４において得られ
た前述の実機損傷を高精度に模擬できる逆問題解析を用
いて、静翼の損傷を最小化する設計変数を求める。The integrated remaining life evaluation device 44 can calculate the remaining life from the fatigue damage rate obtained by the analytical remaining life evaluation device 41 and the pit size obtained by the trend management remaining life evaluation device 42. . Next, a design variable for minimizing damage to the stationary blade is obtained by using an inverse problem analysis that can simulate the damage to the actual machine with high accuracy obtained by the analysis device 4.

【００７４】実験計画法解析装置３においては、まず、
設計変数xiを直交表への割り付けを行う。使用する直交
表の種類や直交表へ割り付ける設計変数の選択は、デー
タ入出力制御装置１により行われる。ここで、設計変数
の選択は統計解析装置２で実機データを統計解析したと
きに損傷と相関の強いものを自動的に取り込んでも良い
し、設計者が任意に選択しても良い。ここでは、圧縮機
翼の損傷に影響を及ぼす設計変数として、材料、翼根部
公差、翼固有振動数、減衰比、ショットピーニングなど
の圧縮残留応力の有無、耐腐食コーティングの有無やそ
の厚さ、圧力変動の振幅やその周波数、翼の腐食環境の
程度などが挙げられる。次に、解析装置４においては、
実験計画法解析装置３にて割り付けられた設計変数Xiの
直交表に従い、解析を実施する。以降の解析について
は、静翼についてと同様である。In the experimental design method analyzer 3, first,
Assign the design variable xi to the orthogonal table. The selection of the type of orthogonal table to be used and the design variables to be assigned to the orthogonal table are performed by the data input / output control device 1. Here, the selection of the design variable may be automatically taken in when the statistical data is statistically analyzed by the statistical analysis device 2, or may be arbitrarily selected by the designer. Here, design variables affecting compressor blade damage include materials, blade root tolerance, blade natural frequency, damping ratio, presence of compressive residual stress such as shot peening, presence or absence of corrosion resistant coating and its thickness, The amplitude and frequency of the pressure fluctuation, the degree of the corrosive environment of the blade, and the like are given. Next, in the analysis device 4,
The analysis is performed according to the orthogonal table of the design variables Xi allocated by the experimental design analysis device 3. The subsequent analysis is the same as that for the stationary blade.

【００７５】応答曲面の作成においては、ピット成長に
関する応答曲面と疲労損傷に関する応答曲面を重ね合せ
ることにより、２つの損傷に対して最適な設計変数を求
めることができる。In preparing a response surface, by superimposing a response surface relating to pit growth and a response surface relating to fatigue damage, it is possible to obtain optimal design variables for two types of damage.

【００７６】図４の発明においては、タグチメソッド解
析装置８を有している。圧縮機の場合は、不規則流体力
の圧力変動の振幅や周波数、腐食環境の度合い、翼の減
衰比、コーティング厚さなどが誤差因子となりうる。前
述のように、設計者が制御できる設計変数と制御できな
い設計変数を分類し、タグチメソッド解析装置８で直交
表に割り付け、逆問題解析を実施する。解析結果の処理
は前述の静翼の例と同様である。また、静翼の例と同様
に、仮想分布を計算機シミュレーションにより作成する
装置９においては設計変数xiのばらつきの分布形を与
え、信頼性のばらつきを求めることもできる。The invention shown in FIG. 4 has a Taguchi method analyzer 8. In the case of a compressor, the amplitude and frequency of the pressure fluctuation of the irregular fluid force, the degree of the corrosive environment, the damping ratio of the blade, the coating thickness, and the like can be error factors. As described above, the design variables that can be controlled by the designer and the design variables that cannot be controlled are classified, and assigned to the orthogonal table by the Taguchi method analyzer 8, and the inverse problem is analyzed. The processing of the analysis result is the same as in the above-described example of the stationary blade. Further, as in the case of the stationary blade, in the apparatus 9 for creating a virtual distribution by computer simulation, a distribution form of the variation of the design variable xi can be given, and the variation of the reliability can be obtained.

【００７７】データベース７に格納するデータとして
は、ピット位置、寸法のような部品の検査データ、起動
停止回数や運転時間やトリップの頻度のような運転履歴
データ、入口空気温度、入口空気の湿度、圧縮機段落の
腐食環境データ、燃焼空気温度と圧力や振動や各部メタ
ル温度のような運転時の物理量データ、翼の寸法や重量
のような製造記録データ、設計データ、逆問題解析モデ
ルデータ、解析モデルデータ、材料データ特に腐食環境
下での疲労強度データ、直交表、解析条件、解析結果な
どがある。逆問題解析に必要なデータは適宜、データベ
ース７に格納する。The data stored in the database 7 include inspection data of parts such as pit positions and dimensions, operation history data such as the number of times of start / stop, operation time and trip frequency, inlet air temperature, inlet air humidity, Corrosion environment data of compressor stage, physical quantity data during operation such as combustion air temperature and pressure, vibration and metal temperature of each part, manufacturing record data such as wing dimensions and weight, design data, inverse problem analysis model data, analysis Model data, material data, especially fatigue strength data in a corrosive environment, orthogonal table, analysis conditions, analysis results, etc. Data necessary for the inverse problem analysis is stored in the database 7 as appropriate.

【００７８】[0078]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
実機のデータベースを統計解析し、目的関数ｙに影響す
る設計変数とその範囲をもとめ、実験計画法を用いた逆
問題解析により高精度に目的関数ｙを近似する応答曲面
を作成することができ、この応答曲面を用いて、設備の
信頼性を最適化する設計変数xiの算出を支援することが
できるので、設備の信頼性を向上することができる。ま
た、実験計画法とタグチメソッドを用いた逆問題解析に
より高精度に目的関数ｙを求め、さらに、ＳＮ比を算出
することで外乱に対してロバストな設計変数xiの算出を
支援することができるので、設備の信頼性を向上するこ
とができる。さらに、求めた設計変数xiのばらつきを計
算機による仮想分布シミュレーションで与え、その応答
ｙのばらつきを算出することができる。As described above, according to the present invention,
Statistical analysis of the database of the actual machine, design variables affecting the objective function y and their ranges are determined, and a response surface that approximates the objective function y with high accuracy by inverse problem analysis using an experimental design method can be created. Using the response surface, it is possible to support the calculation of the design variable xi for optimizing the reliability of the equipment, so that the reliability of the equipment can be improved. In addition, the objective function y is obtained with high accuracy by inverse problem analysis using the experimental design method and the Taguchi method, and further, by calculating the SN ratio, it is possible to support the calculation of the design variable xi that is robust against disturbance. Therefore, the reliability of the equipment can be improved. Further, the obtained variation of the design variable xi is given by a virtual distribution simulation by a computer, and the variation of the response y can be calculated.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明の第１の実施例を示すシステム構成図。FIG. 1 is a system configuration diagram showing a first embodiment of the present invention.

【図２】本発明の第２の実施例を示すシステム構成図。FIG. 2 is a system configuration diagram showing a second embodiment of the present invention.

【図３】本発明の第３の実施例を示すシステム構成図。FIG. 3 is a system configuration diagram showing a third embodiment of the present invention.

【図４】本発明の第４の実施例を示すシステム構成図。FIG. 4 is a system configuration diagram showing a fourth embodiment of the present invention.

【図５】本発明のハードウエア構成図。FIG. 5 is a hardware configuration diagram of the present invention.

【図６】静翼の有限要素法による逆問題解析例を示す
図。FIG. 6 is a diagram showing an example of an inverse problem analysis of the stationary blade by the finite element method.

【図７】静翼の逆問題解析による損傷予測解析を示す
図。FIG. 7 is a diagram showing a damage prediction analysis by inverse problem analysis of a stationary blade.

【図８】静翼の逆問題解析による損傷予測解析結果を示
す図。FIG. 8 is a diagram showing a result of damage prediction analysis by inverse problem analysis of a stationary blade.

【図９】破壊的余寿命評価の説明図。FIG. 9 is an explanatory diagram of destructive remaining life evaluation.

【図１０】静翼の逆問題解析による損傷予測解析結果を
示す図。FIG. 10 is a diagram showing a result of damage prediction analysis by inverse problem analysis of a stationary blade.

【図１１】静翼の実験計画法による直交表の例を示す
図。FIG. 11 is a diagram showing an example of an orthogonal table according to an experimental design method for a stationary blade.

【図１２】静翼の実験計画法による解析結果出力の例を
示す図。FIG. 12 is a diagram showing an example of an analysis result output according to an experimental design method for a stationary blade.

【図１３】静翼のタグチメソッドによる直交表の例を示
す図。FIG. 13 is a diagram showing an example of an orthogonal table based on the Taguchi method of the stationary blade.

【図１４】静翼のタグチメソッドによる直交表の例を示
す図。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of an orthogonal table based on the Taguchi method of the stationary blade.

【図１５】静翼のタグチメソッドによる解析結果出力の
例を示す図。FIG. 15 is a diagram showing an example of an analysis result output by a Taguchi method of a stationary blade.

【図１６】静翼の計算機による仮想分布に対する応答の
例を示す図。FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a response of a stationary blade to a virtual distribution by a computer.

【図１７】本発明をＷＷＷブラウザとデータベースを用
いて実現したときの命令実行手順例を示す図。FIG. 17 is a diagram showing an example of an instruction execution procedure when the present invention is realized using a WWW browser and a database.

【図１８】静翼の損傷データベースの統計解析の例を示
す図。FIG. 18 is a diagram showing an example of a statistical analysis of a damage database of a stationary blade.

【図１９】圧縮機翼の逆問題解析例を示す図。FIG. 19 is a diagram showing an example of an inverse problem analysis of a compressor blade.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…データ入出力制御装置、２…統計解析装置、３…実
験計画法解析装置、４…解析装置、５…応答曲面作成装
置、６…最適化解析装置、７…データベース、８…タグ
チメソッド解析装置、９…仮想分布発生装置、１０…ウ
ェブサーバー、１１…解析サーバー、１２…データ送信
網、１３…クライアント、１４…クライアント、１５…
クライアント、４１…解析的余寿命評価装置、４２…傾
向管理的余寿命評価装置、４３…破壊的余寿命評価装
置、４４…統合的余寿命評価装置。DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Data input / output control apparatus, 2 ... Statistical analysis apparatus, 3 ... Experimental design analysis apparatus, 4 ... Analysis apparatus, 5 ... Response surface creation apparatus, 6 ... Optimization analysis apparatus, 7 ... Database, 8 ... Taguchi method analysis Apparatus, 9 virtual distribution generator, 10 web server, 11 analysis server, 12 data transmission network, 13 client, 14 client, 15 ...
Client 41: Analytical remaining life evaluation device 42: Trend management remaining life evaluation device 43: Destructive remaining life evaluation device 44: Integrated remaining life evaluation device

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 磯部 展宏 茨城県土浦市神立町502番地 株式会社日 立製作所機械研究所内 Ｆターム(参考） 5B046 AA07 BA00 JA04 JA07 KA05 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing from the front page (72) Inventor Nobuhiro Isobe 502 Kandachi-cho, Tsuchiura-shi, Ibaraki F-term in Hitachi Mechanical Engineering Laboratory Co., Ltd. (Reference) 5B046 AA07 BA00 JA04 JA07 KA05

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 データの入手出力と制御を行う装置と、
実験計画法に基づき、設備とそれに関連する部品の設計
変数を直交表に割り付ける装置と、該直交表に従い、該
設備と該部品の設計解析モデルまたは逆問題解析モデル
の解析を行う装置と、該設計解析モデルと該逆問題解析
モデルの解析結果を分散分析する装置と、該分散分析の
結果から応答曲面を作成する装置と、該応答曲面を用い
て、最適化設計を行う装置より構成される計算機システ
ムを用いて、該設備とそれに関連する部品のデータを処
理し、その結果に基づいて設備の信頼性の向上を図る設
備信頼性設計支援システムにおいて、該設備と該部品の
検査データ、運転履歴データ、運転時の物理量データ、
製造記録データ、設計データ、逆問題解析モデルデー
タ、解析モデルデータ、材料データを格納したデータベ
ースと該データベースのデータを統計解析する装置を有
することを特徴とする設備信頼性設計支援システム。An apparatus for obtaining and outputting and controlling data,
An apparatus for assigning design variables of equipment and components related thereto to an orthogonal table based on an experiment design method, an apparatus for analyzing a design analysis model or an inverse problem analysis model of the equipment and the parts according to the orthogonal table, A device for analyzing variance of the analysis results of the design analysis model and the inverse problem analysis model, a device for creating a response surface from the results of the analysis of variance, and a device for performing optimization design using the response surface In a facility reliability design support system for processing data of the facility and its related parts by using a computer system and improving the reliability of the facility based on the result, inspection data of the facility and the parts, operation History data, physical quantity data during operation,
An equipment reliability design support system comprising: a database storing manufacturing record data, design data, inverse problem analysis model data, analysis model data, and material data; and a device for statistically analyzing the data in the database. 【請求項２】 請求項１のシステムにおいて、タグチメ
ソッドに基づき、該設備と該部品の設計変数を直交表に
割り付け、結果を該データベースに格納する装置と、該
直交表に従い、該設備と該部品の設計解析モデルまたは
逆問題解析モデルの解析を行い、結果をデータベースに
格納する装置を有することを特徴とした設備信頼性設計
支援システム。2. The system according to claim 1, wherein a design variable of the equipment and the part is assigned to an orthogonal table based on the Taguchi method, and a result is stored in the database. An equipment reliability design support system characterized by having a device for analyzing a part design analysis model or an inverse problem analysis model and storing the result in a database. 【請求項３】 請求項２のシステムにおいて、該設備と
該部品の設計変数の仮想分布を計算機シミュレーション
により作成する装置と該計算機シミュレーションにより
得られた設計変数を用いて、該設備と該部品の設計解析
モデルまたは逆問題解析モデルの解析を行い、結果をデ
ータベースに格納する装置を有することを特徴とした設
備信頼性設計支援システム。3. The system according to claim 2, wherein an apparatus for creating a virtual distribution of design variables of the equipment and the parts by computer simulation and the design variables obtained by the computer simulation are used for the equipment and the parts. An equipment reliability design support system characterized by having a device that analyzes a design analysis model or an inverse problem analysis model and stores the result in a database.