複数の試験データを用いた摩擦ダンパー付きタービンブレードのモデルキャリブレーションのためのパラメトリック研究

要旨 複数の試験データを用いたモデル更新は、摩擦構造にとって通常は困難な作業です。この困難さは、接触インターフェースや実際の試験条件に固有の不確実性をしばしば見落とす非線形モデルの限界から生じます。本論文では、実験的に測定された応答の変動性に対処する摩擦ダンパー付きタービンブレードのモデルキャリブレーションプロセスに関するパラメトリック研究を提示します。実験的には、中間支持ダンパーを備えたターボ機械アプリケーションを模倣する最近開発された試験装置が使用されます。この装置では、名目上同一のマクロスケール条件下で複数の応答や接触力を測定できます。計算的には、同じシステムが商業の有限要素ソフトウェアでモデル化され、特に開発された社内コードを用いて非線形振動解析が実行されます。数値シミュレーションでは、永久に接着した接触における静的摩擦力の固有の変動範囲から生じるクーロンの法則の多値性が主な不確実性として考慮されています。システムが振動するに従い、この不確実性は動的挙動に伝播し、特に接触における部分すべり条件下で応答の変動性を引き起こします。最適化アルゴリズムに基づいた決定論的アプローチが、変動範囲の限界を予測するために追求されています。モデルは反復的にキャリブレーションされ、接触パラメータや組み立ての不整合に対する応答限界の感度を調査します。いくつかの反復を通じて、不確実な初期接触条件が摩擦ダンパー付きタービンブレードの動的解析に数値的に組み込まれる方法を示します。その結果は、実験と計算シミュレーション間の満足のいく精度レベルを示しています。この研究は、試験装置の応答に影響を与える要因を理解するための貴重な洞察を提供し、実験結果との一致を改善するための数値シミュレーションの実践的な解決策を提供します。