基于时间累计法的工时定额评估数学模型的建立

采用时间累计法对基本维修作业建立数学模型，解决了表格式工时定额数据多、误差大、使用不便和管理复杂等问题。而且，通过设计和建立数学模型数据库系统，为计算机辅助制定工时定额创造了条件。以基本维修作业为研究对象，系统地分析了基本维修作业划分和量化的方法及步骤，包括模型确定的方法和系数求解公式，并对基于累计法的基本维修作业数学模型进行了深入的研究，从而得到了工时定额评估的一般方法。     

浅谈工时定额标准化及其科学管理

一、什么是工时定额标准化所谓工时定额标准化,就是在一定的生产、技术、组织条件下,用统计分析、测定,必要的工艺试验和核算、技术计算等科学方法,获得一系列原始时间数据,并进行适当的工程处理,把工时定额定在一个合理的水平上。用这种方法制定的工时定额称标准工时。其特点是,不管什么工作,只要条件相同,工时水平是一样的。具体地说,属于下列情况之一者,均称为工时定额标准化。     

机场历史高峰服务能力评估方法研究

探讨了机场历史高峰服务能力评估中历史高峰运行数据的频率筛选阈值与样本基数的关联，在此基础上提出大数据样本的历史高峰服务架次评估方法，并以广州机场、上海浦东机场、上海虹桥机场、南京机场和大连机场的实际历史数据加以分析与验证。实验表明：历史高峰运行数据频率筛选阈值至少3次的选取，适用范围为1460个左右的样本基数，所提出的大数据样本的历史高峰服务架次评估方法能够反映机场在常态运行环境下的高峰服务能力。     

建筑工程造价指标智能化测算方法研究与应用

逐步停止发布预算定额，强调市场定价，决定了工程造价指标在工程建设管理中的作用愈发重要。加强造价数据积累，研究快捷准确的造价指标测算方法具有重要的工程实践价值。本文综合分析工程特征对造价指标的影响，提取了12个工程特征描述工程模式；探讨了工程特征变化导致工程造价指标的变化规律，结合模式识别目标确定工程特征定量化方法，收集45个样本工程建立了工程特征与造价指标数据库；基于统计模式识别的GA-BP方法，建立建筑工程造价指标测算模型，对工程单方造价、人工费、材料费、施工机具使用费进行测算，实例验证本文提出的定量化方法的合理性与测算模型的实用性。     

模糊贝叶斯方法在航空设备可靠性评估中的应用

在小样本情况下，利用数理统计方法来确定航空设备的寿命分布类型是不太适用的，本文运用模糊综合评判方法综合经验信息来确定先验分布，同时运用贝叶斯理论将统计推断建立在后验分布的基础上，给出了一种有小样本试验数据确定寿命分布的可靠性方法。     

商用飞机单价估算方法

对于100座级以上的大型商用喷气式飞机，开发了一种新颖、灵活和取向设计的单价估算方法。该方法基于现行的技术和成本数据，按照已制定的工程技术标准筛选全部的统计数据，并利用回归分析获得综合的成本估算关系。通过计算机程序计算被选模型，可得到快捷、灵活和精确的成本预算，分析变量影响成本的灵敏度，并可进行成本比较。通过在新飞机上应用该方法来测试其正确性，新飞机不在样本飞机之列。通过详细分析和比较这些结果确立了该量化方法。     

模具设计工时定额标准探讨

介绍了宝成通用电子公司确定模具设计工时定额标准的时间单元，计算方法和工时分配比例，工时因素系数。更改定额及换图定额的具体内容．该工时定额已经过长期实践考验，证明各项工时因素系数相对合理，定量基本准确，使用方便．     

对飞机零件机加工序卡片设计之浅见

飞机工厂在“抓管理、上等级、全面提高企业素质”的今天,进一步搞好定额管理工作,制定出先进合理的工时定额尤为重要。航空工业部标准“HB4986—88机械加工劳动定额时间标准”的发布,标志着我国航空工业的定额管理工作进入了一个新的历史阶段,但是提高定额管理工作水平,决不是仅仅依靠定额人员就能奏效的,因为定额工作与很多基础工作密切相关,本文仅就飞机机加件的工时定额工作对工艺规程的依赖关系谈一些见解,旨在取得工艺系统的支持,促进定额管理工作的发展。 众所周知,飞机机加件工艺规程既是用于制造零件的技术文件,又是用于生产管理的技术文件。工艺规程应是技术先进,经济合理,且能为科学地制定工时定额提供必要的数据和依据,因此我们有必要对机加工序的设计进行研究,以确定机加工序中究竟应     

部定额员培训班在南昌举办

部定额员培训班于去年底在三二○厂举办。参加学习的有四十四个工厂的九十五名劳动定额人员。培训班按三机部定额员培训教学大纲的要求,学习了劳动定额制定的原理和方法、劳动定额标准的编制、劳动定额制定、劳     

基于OCKELM与增量学习的在线故障检测方法

针对航空电子设备故障检测样本少、以及缺乏在线实时检测理论研究的问题，将一类核极限学习机(OCKELM)和数据增量学习(IL)相结合，实现对贯序来临的样本数据在线故障检测。基于正常状态下的样本数据，给出了OCKELM的核化形式，并推导了核函数和核权重向量的表达式；根据增量学习方法，在吸收新样本时更新核权重向量并估计样本输出值；最终基于2种阈值准则给出模型的检验阈值，对测试样本进行在线故障检测。将所提方法应用于UCI数据集和某航空电子设备的测试数据，实验结果表明：该方法的时间消耗在毫秒级别，实现了在线检测；且相比于现有的SVDD、PCA、OC-SVM方法，该方法在F1、AUC、G-mean和故障检测率等性能指标方面均表现优异。     

采用BP网络辨识航空发动机数学模型

运用ＢＰ网络和实测数据作为学习样本，对某型航空发动机的数学模型进行了辨识研究。辨识模型输出的结果与实测数据比较误差较小。这种方法收敛速度快、精度高，结果表明用ＢＰ网络辨识方法能够得到比较精确的发动机数学模型。     

基于改进滑动时间窗口的国产民用飞机APM参数筛选研究

合适的飞行性能监测（APM）参数筛选方法可实现国产民用巡航飞机性能监控参数的高效筛选,为飞机性能分析计算提供可靠的数据基础。在无迹卡尔曼滤波（UKF）中引入 Sage-Husa 噪声估计器,构造自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）,利用 AUKF 对快速存取记录器（QAR）数据进行降噪;给出稳定巡航参数筛选的标准,采用改进滑动时间窗口算法对稳定巡航参数进行筛选,并通过国产 ARJ21 飞机的样本数据进行验证。结果表明：自适应无迹卡尔曼滤波算法能够提高数据的可靠性,改进滑动时间窗口算法使筛选效率提高约 50%。     

基于MCMC的PLP未来强度的Bayesian预测分析

在无信息先验分布下，将Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的方法应用于幂律过程的未来强度的Bayesian预测。该预测方法能将时间截尾数据和失效截尾数据统一分析，并给出在未来某一时刻处强度函数的MCMC样本，利用该样本可以方便地获得关于未来某一时处刻强度函数及其函数的各种后验分析。一个经典工程数值算例说明了预测方法的可行性、合理性与有效性。     

基于MTF-MSMCNN的小样本滚动轴承故障诊断方法

针对样本数量不足以及工况条件复杂导致故障识别精度低下的问题，提出一种基于马尔科夫转移场与多维监督卷积神经网络（Markov transition field and multidimensional supervised module convolutional neural networks, MTF-MSMCNN）的小样本滚动轴承故障诊断方法。采用MTF编码方式将一维滚动轴承信号转化为二维特征图像，使其保留时间相关性；提出多维监督模块（Multidimensional supervision module, MSM），在空间维度和通道维度监测重要故障特征并自适应赋予权重，提升模型捕捉关键特征的能力；将MSM嵌入到卷积神经网络中，构建出MSMCNN模型；通过试验构建复杂工况条件，将MTF图像输入到所提模型进行故障诊断，并运用两种数据集验证模型有效性。试验结果表明，MTF-MSMCNN在每类故障训练集样本仅有10个且在0 dB噪声污染下故障诊断精度依然可达90%左右，对比其他诊断模型，本文所提方法在小样本、变工况以及噪声干扰条件下具有更高的识别准确率、更强的泛化能力以及抗噪性能。     

基于数据挖掘和小波神经网络的航材消耗预测方法

运用数据挖掘技术对航材消耗的历史数据进行关联分析，筛选小对保障飞机飞行有重要作用的航材消耗数据，大大缩减了需要预测的航材数量，同时对消耗航材之间的内在影响关系进行量化。在分析人工鱼群算法原理的基础上，对算法中步长参数和视野范同参数的设置方法进行了改进。实例结果表明，运用小波神经网络预测航材消耗的方法大大降低了预测误差，说明了该方法的有效性、可行性和实用性。     

多样本时间序列的P-T曲线可靠性评估方法

提出一种用于评估固体火箭发动机内弹道压强—时间曲线(P-T曲线)的多样本时间序列方法.该方法可以综合利用单条样本曲线数据内的纵向信息和多条样本曲线数据间的横向信息, 提高固体火箭发动机内弹道性能曲线可靠性评估的精度.具体给出了等间距与非等间距情形下多样本P-T曲线模型参数的极大似然估计方法以及当给定压强满足可靠性要求的上、下限时可靠度的点估计与区间估计计算公式.文中最后给出了一个具体实例.      

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

用自助法估计外弹道测量数据随机误差分布特性

针对外弹道测量数据的有限性使随机误差的分布估计不够准确的问题,提出了基于Bootstrap（自助）方法的外弹道测量数据随机误差分布特性估计。首先对测量数据采用样条分频技术得到随机误差的初步估计,然后采用三次多项式拟合修正样本经验分布函数,替换传统Bootstrap方法中经验分布函数,得到随机误差的Bootstrap样本,计算Bootstrap样本的统计量,从而得到精度较高的外弹道测量数据随机误差模型。从仿真数据验证结果来看,解决了传统Bootstrap方法仿真随机样本相对比较集中的问题。     

基于灰色神经网络的APU维修成本预测研究

对APU的维修工作进行分析,提出APU维修成本的结构组成,利用APU在翼性能参数与维修成本的映射关系确定预测参数,在传统灰色预测方法的基础上融合BP神经网络,构建了基于灰色神经网络的APU维修成本预测模型。以某航空公司APS3200型APU维修数据为样本,运用MATLAB对影响参数进行关联分析,并对所建立的模型进行拟合和验证分析。该模型具有样本少、训练快、预测精度高等特点,实现了对APU维修成本的准确预测,可为航空公司年度APU维修预算制定、维修合同谈判、经济性拆发等提供决策支持。     

Weibull分布下任务时间可靠度的置信限研究

为解决高可靠度要求的产品系统可靠度的评定问题，针对产品系统的工作时间服从威布尔分布，采用Fiducial方法，提出了只凭工作时间的‘小子样、零失效’可靠性试验样本，求取任务时间可靠度各置信限的方法及公式。给出算例，计算和分析了不同试验样本下系统任务时间可靠度的置信限。结果表明利用数个‘长寿’的‘小子样、零失效’工作时间试验样本，可以获得高置信度下系统任务时间可靠度的大下限；单凭非‘长寿’情况下的‘小子样、零失效’试验样本，只能得到任务时间可靠度的最高限，如能补充辅助可靠性信息，就能得到系统任务时间可靠度的可用置信估计。