Abstract
The reliability of gas turbine engine blades was studied. Yield strength, Young’s modulus, engine speed and gas temperature were considered as statistically independent random variables. The failure probability was calculated using five different methods. Advanced Mean Value Method was the most efficient without significant loss in accuracy. When random variables were assumed to have normal, lognormal and Weibull distributions with the same means and standard deviations, the CDF of limit state equation did not change significantly with the distribution functions of random variables. The normalized sensitivity of failure probability with respect to standard deviations of random variables was the largest with gas temperature. The effect of means and standard deviations of random variables was studied. The increase in the mean of gas temperature and the standard deviation of engine speed increased the failure probability the most significantly.
가스터빈 엔진 블레이드의 신뢰성을 해석하였다. 항복강도, 탄성계수, 엔진속도 및 기체온도를 서로 독립적인 확률변수로 가정하였다. 파손확률을 구하기 위하여 사용한 방법들 중에서 Advanced Mean Value Method가 가장 효율적임을 알 수 있었다. 동일한 평균과 표준편차를 갖는 정규, 대수정규 및 Weibull 분포로 확률변수 형상을 가정하였을 경우, 극한상태방정식의 누적분포함수는 확률변수 분포형상에 의하여 큰 영향을 받지 않음을 알 수 있었다. 확률변수의 표준편차에 대한 파손확률의 민감도는 기체온도의 경우에 가장 크다는 것을 알 수 있었다. 확률변수의 평균과 표준편차의 효과를 검토하였다. 기체온도의 평균과 엔진속도의 표준편차의 증가가 파손확률을 가장 크게 증가시킴을 알 수 있었다.
