航空发动机高压涡轮盘长期在高温和高转速的环境下工作,需满足飞机发动机的推重比、燃油使用效率以及发动机总体性能要求,并实现安全可靠地运行。航空发动机的寿命及其可靠性受到涡轮盘使用周期长短和可靠性水平高低的限制。在航空发动机投入使用后,需要不断的起动、停车以及其他各种复杂任务的叠加,加上外界复杂的工作环境,影响涡轮盘寿命的不确定性因素越来越复杂,使得涡轮盘失效形式愈发复杂多样,疲劳寿命呈现出较大的分散性。涡轮盘的失效破坏最终会威胁到航空发动机的安全可靠性,在很多情况下会导致灾难性的后果,使得涡轮盘疲劳寿命预测和疲劳可靠性分析面临着严峻的挑战。针对涡轮盘疲劳寿命预测及其疲劳可靠性的研究,在一些航空工业发达的国家开展较早,已经建立了比较完善的分析体系。虽然国内许多专家和学者在该领域的研究取得了许多成果,但仍然存在诸多难点问题需要解决。因此,在诸多不确定性因素的影响下,开展涡轮盘疲劳寿命预测和疲劳可靠性的研究,提高涡轮盘的疲劳寿命预测精度,延长其使用寿命,具有重要的理论意义和工程应用价值。本文针对某型号航空发动机涡轮盘疲劳寿命预测与可靠性分析中存在的若干问题进行了研究,主要内容如下:(1)高压涡轮盘疲劳寿命预测中的不确定性分析。由于恶劣的工作环境及自身结构的复杂性,对高压涡轮盘进行疲劳寿命预测时,存在大量的不确定性因素。基于此,通过实验数据的拟合,建立了循环应力-应变概率模型和循环应变-寿命概率模型,由概率模型对不确定性因素进行量化。(2)涡轮盘结构概率多轴疲劳寿命预测与可靠性分析。首先,通过有限元分析软件ANSYS建立涡轮盘有限元分析模型,结合拉丁超立方抽样和Monte Carlo法的基本思想建立了涡轮盘不确定性下的有限元分析模型。其次,简要评述和比较了几种疲劳寿命预测模型,选用基于Walker和SWT参数模型的应变寿命预测模型进行涡轮盘寿命预测。最后,结合Miner线性累积损伤法则计算涡轮盘的总寿命,得到其统计结果图和失效概率图。(3)基于神经网络的涡轮盘疲劳寿命预测和可靠性建模与分析。针对高压涡轮盘在复杂的工作环境下所受的载荷与应力应变之间的关系没有确定的数学表达式,以及传统结合Monte Carlo思想和有限元计算的可靠性分析消耗时间长,鉴于神经网络具有功能强大的通用非线性函数逼近能力,将神经网络算法引入到涡轮盘疲劳寿命的可靠性分析当中,并通过有限元仿真数据进行网络训练,从而对涡轮盘的总疲劳寿命进行可靠性分析。(4)基于累积损伤的涡轮盘概率疲劳寿命预测和可靠性分析。结合Palmgren-Miner线性损伤累积模型、概率密度函数的一对一转换以及相关的统计结果,建立了单应力下的概率疲劳损伤累积模型,再根据累积分布函数的传递推导出多应力下的可靠性分析方法,并以高压涡轮盘为研究对象,计算出其特定条件下的失效概率。