Quantitative Assessment of the Impact of Alternative Manufacturing Methods on Aeroengine Component Lifing Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Static structural aeroengine components are typically designed for full lifetime operation. Under this assumption, efforts to reduce weight in order to improve the performance result in structural designs that necessitate proven yet expensive manufacturing solutions to ensure high reliability. However, rapid developments in fabrication technologies such as additive manufacturing may offer viable alternatives for manufacturing and/or repair, in which case different component lifing decisions may be preferable. The research presented in this paper proposes a value-maximizing design framework that models and optimizes component lifing decisions in an aeroengine product–service system context by considering manufacturing and maintenance alternatives. To that end, a lifecycle cost model is developed as a proxy of value creation. Component lifing decisions are made to minimize net present value of lifecycle costs. The impact of manufacturing (represented by associated intial defects) and maintenance strategies (repair and/or replace) on lifing design decisions is quantified by means of failure models whose output is an input to the lifecycle cost model. It is shown that, under different conditions, it may not be prudent to design for full life but rather accept shorter life and then repair or replace the component. This is especially evident if volumetric effects on low cycle fatigue life are taken into account. It is possible that failure rates based on legacy engines do not translate necessarily to weight-optimized components. Such an analysis can play a significant supporting role in engine component design in a product–service system context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».