预测性维护《预知和概率化单个飞机跟踪（P2 IAT）评估： 第 1 卷 - 结果》美空军81页报告

采用单次飞行失效概率（SFPOF）作为检查标准的机身结构疲劳损伤跟踪概率预知单机跟踪软件（P2IAT）与传统单机跟踪软件（CIAT）进行了比较。P2IAT 中安排疲劳裂纹结构检查的标准是 SFPOF 超过 10^-7。这与传统的以规定裂纹尺寸的一半疲劳寿命为标准形成鲜明对比。

P2IAT 跟踪过程是在动态贝叶斯网络（DBN）结构的计算机软件包中实现的。DBN 明确映射了分析中所有随机变量之间的关系。在跟踪过程中，每个新的时间增量都会根据需要改变映射关系。此外，疲劳跟踪分析可以利用从输入 P2IAT 的无损检测 (NDI) 结果中获得的疲劳裂纹状态信息进行更新。

P2IAT 软件适用于各种飞机和结构配置。不过，该软件使用自己的疲劳裂纹增长算法。P2IAT 无法使用任何经过验证的疲劳裂纹增长代码。另一个主要缺点是 P2IAT 软件是用 Python 2.7 编写的，而 Python 2.7 已不再支持。将 P2IAT 软件翻译成 Python 3 的努力并不成功。如果要进一步开发 P2IAT，就必须对软件进行大量重写，使其达到最新标准。

为演示 P2IAT，在战斗机机翼外侧选择了 14 个位置。两架退役机翼在实验中装载了不同的飞行历史记录，即专门为实验创建的载荷历史记录。P2IAT 和传统方法跟踪加载情况，以确定何时需要进行结构检查。对 P2IAT 和 CIAT 的结果进行比较，以确定 P2IAT 是否减少了结构检查的次数。进行该实验的初衷是希望 P2IAT 能够显著减少检查次数。需要证明的是，检查频率仍然足以在疲劳裂纹导致故障之前发现它们。

P2IAT 的检查频率与 CIAT 相同或更高。由于 CIAT 几乎不存在安全或结构完整性问题，因此使用 P2IAT 来保护结构完整性就没有意义了。使用断裂概率软件 PROF 计算 CIAT 检查的 SFPOF 表明，在大多数情况下，检查前 SFPOF 超过 10^-7。因此，P2IAT 的检查次数应多于 CIAT，因为 P2IAT 试图将 SFPOF 保持在 10^-7 以下。

与 CIAT 相比，P2IAT 并未显示出优势。原因之一可能是 P2IAT 分析中包含的所有不确定性。人们认为，根据检测结果和已知负载更新分析结果将通过 DBN 大大降低整体不确定性。这种不确定性的减少似乎并没有发生。