考虑多类维修优先权的多级维修供应系统库存控制

备件筹措与保障站点的维修能力和故障件维修机制密切相关。在经典VARI-METRIC模型上,拓宽了模型中"无限维修总体"和"先到先修"的假设条件,基于排队理论,考虑维修优先权对维修过程的影响,对故障件的维修周转时间进行了修正,建立了具有多类维修优先权的备件初始库存优化模型。构造了多站点优先权分配的目标函数,采用智能优化算法对优先权分配方案进行了优化;根据所得方案,采用边际优化算法进行了备件库存优化,提出了采用智能优化算法和边际优化算法对优先权分配方案和备件库存进行分步优化的方法,并开展了算法复杂度分析。算例分析表明,考虑优先权的备件配置方案在满足各项保障效能指标的同时,显著降低了备件购置费用;分步优化的方法在有效降低运算时间提高计算效率的同时保持了一定的计算精度。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。     

基于横向转运策略的可修件三级库存优化模型

备件横向转运补给是提高装备保障效率的有效途径,针对现有研究不适应部队多级维修供应模式的问题,根据VMETRIC和生灭过程理论,建立了三级保障模式下多类可修备件的库存转运模型,运用启发式算法对模型进行求解,通过仿真验证了算法的正确性。研究了多种保障效能评估指标,以装备可用度为约束、备件购置费用最低为目标,采用边际优化算法得到最优库存方案,并与非转运条件下的方案进行比较。在实际案例中,本文构建的转运模型在提高各项保障效能指标的同时使备件购置费用降低了22.35%。     

基于横向转运策略的不完全修复件库存配置与订购模型

备件横向转运补给能有效提高装备保障效能,针对现有研究不适应装备复杂的层次结构关系,以及未考虑不完全修复件的报废情况等问题,建立了多等级、多层级下不完全修复件的库存横向转运模型,模型的正确性通过仿真得到了验证。在此基础上首先以装备可用度为约束,以备件购置费用最低为目标,利用边际优化算法得到备件初始配置方案;然后,在考虑备件报废率的情况下,通过权衡订购费用与库存管理费用得到备件后续采购方案;最后在实际案例中,通过与非转运条件下的优化方案比较,验证了转运策略在提高装备保障效能方面的作用。     

有限维修渠道约束下多级维修供应系统库存控制

多级维修供应管理是提高装备保障效能的有效途径,备件的筹措和规划是影响装备可用度和形成战斗力的关键因素。在可修备件库存控制的多等级(METRIC)理论的基础上,放宽了模型中"无限维修总体"的假设条件,根据M/M/C排队论,对故障件的平均维修周转时间及备件供应渠道进行了修正,建立了备件的初始库存优化模型。在传统边际优化算法的基础上,通过引入分层优化的思想,对算法进行改进,使算法具有更高的运算效率,并在理论上对其进行了证明。算例结果表明:在保证计算结果完全一致的基础上,改进的分层边际优化算法能够大大提高运算效率。     

威布尔型通用件配置方案评估及优化

针对威布尔型通用备件配置方案评估及优化问题,采用部件寿命等效原理,将威布尔型部件消耗过程等效为伽玛冲击过程,建立了威布尔型通用备件的满足率评估模型。结合备件满足率指标约束,给出了威布尔型通用备件的优化配置方法。开展了仿真算法设计,结合算例进行仿真对比分析,结果表明：本文建立的威布尔型通用备件的满足率评估模型具有较高的评估精度,能够对不同寿命分布的威布尔通用备件配置方案进行评估,备件配置优化方法能够在备件满足率指标约束下准确给出威布尔通用件配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障部门开展威布尔型通用备件配置方案评估与优化提供理论支撑和决策支持。     

多指标约束下考虑报废的可修复备件携行方案优化

针对任务期间普遍存在的故障件报废和备件多指标约束问题,提出了多层级装备的可用度近似评估方法及携行备件方案优化方法。首先通过忽略维修时间将考虑报废率的多层级可修件转化为单层级消耗件,进而利用伽马分布的可加性建立装备可用度评估模型。在此基础上以装备可用度、备件总质量为约束指标,以备件总体积最低为目标构建多约束备件优化模型。模型求解过程中引入拉格朗日因子,并采用边际算法对约束因子进行动态调整。算例中通过与仿真结果的对比、分析得出：当维修时间取值在部件等效平均寿命的一半以内时,提出的近似方法合理可行,平均误差小于5%。     

基于PSO_LS-SVM的装备研制费用预测研究

在简要介绍了粒子群优化算法基本原理的基础上,建立了基于POS_LS-SVM的装备研制费用预测模型,并应用实例进行了验证。结果表明,采用PSO_LS-SVM方法进行装备研制费用预测,得到的预测结果精度更高、计算速度更快。     

串件拼修对策下K/N(G)结构系统可用度评估建模

针对作战编队自主保障期间,作战单元对装备故障仅具备换件修理、保障单元对备件修复概率小于1的保障特点,扩展备件管理多级(METRIC)模型,建立了装备冗余和外场更换件(Line Replaceable Unit,LRU)冗余结构下非串件策略和串件策略两级单层备件库存保障模型。以备件贮存空间为约束,可用度为目标,对非串件策略系统建立有限解空间下的分层边际优化模型。依据备件保障流程,基于蒙特卡罗仿真方法建立了两级维修保障仿真模型。实例分析结果表明:当系统可用度较低,采用串件策略能极大提高系统可用度;仿真结果与解析结果一致,本文建模方法正确。模型可为保障决策者制定编队随行备件方案提供参考。     

基于蒙特卡洛-自适应差分进化算法的飞机容差分配多目标优化方法

针对飞机复杂组件装配过程中，由于装配偏差的非线性叠加导致通用容差分配模型优化方法存在精度误差和效率低下的问题，提出一种容差分配模型多目标优化方法。首先，分别面向制造成本、装配性能、质量损失构建基于替代工艺的容差分配模型，并采用最优化理论建立多目标优化模型。然后，提出基于蒙特卡洛-自适应差分进化算法的多目标优化策略，其中基于装配偏差传递的图树模型提取偏差的非线性关系模型，结合提取的非线性关系模型采用蒙特卡洛方法对初始样本进行前处理，以提高初始种群的多样性；自适应差分进化算法中的突变阶段采用Lévy flight概率分布进行改进提高全局搜索效率和鲁棒性。通过飞机登机门组件验证容差分配方法，结果表明所提方法能够更加精确、高效的优化容差分配。相比于初始容差分配，优化容差分配结果使得制造成本降低了21.78%,质量损失降低了11.12%,装配性能提高了12.28%。     

动态保障结构下多级多层备件配置优化建模

针对作战编队执行长时间、远距离任务期间,编队后方保障站点变更的情况,结合部队维修保障的特点,基于可修复备件多级管理(METRIC)理论,通过计算编队剩余备件分布规律,建立了动态保障体系结构下基于时变可用度的三级两层备件保障模型。以备件储存空间为约束,可用度为目标,建立了分阶段边际优化模型。列举实例,采用分阶段边际算法对备件方案进行优化,对比分析了动态保障结构下和固定保障结构下装备可用度随时间的变化,并采用蒙特卡罗仿真方法对案例进行实验验证。案例结果表明:采取多个后方站点的保障方式能有效提高装备可用度;案例仿真实验结果与解析结果误差在4%以内。模型可为保障决策者制定备件方案提供辅助决策工具。     

对偶型最大熵概率密度函数模型及其优化解法

针对经典型最大熵概率密度函数模型及其计算目前存在的非线性程度高,优化不收敛,求解效率低等问题,提出了一种对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化的方法.根据优化过程不稳定,重新推导了拉格朗日系数的线性变换公式.针对几种常见及一种复杂的概率密度函数,采用经典型与对偶型最大熵概率密度函数模型分别计算概率密度及可靠度的对比表明:与经典型最大熵概率密度函数模型相比,对偶型最大熵概率密度函数模型优化函数形式简单,非线性程度低.逐次优化法求解拉格朗日系数不仅克服了初始值敏感性问题,而且计算效率高.对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化法与其他方法相比,计算精度最高,且能很好的应用于复杂概率分布及可靠性问题.      

Configurationmodelofpartial repairablesparesunder batch ordering policy based on inventory state

Rational planning of spares configuration project is an effective approach to improve equipment availability as well as reduce life cycle cost （LCC）. With an analysis of various impacts on support system, the spares demand rate forecast model is constructed. According to systemic analysis method, spares support effectiveness evaluation indicators system is built, and then, initial spares configuration and optimization method is researched. To the issue of discarding and con-sumption for incomplete repairable items, its expected backorders function is approximated by Laplace demand distribution. Combining the （s-1, s） and （R, Q） inventory policy, the spares resup-ply model is established under the batch ordering policy based on inventory state, and the optimi-zation analysis flow for spares configuration is proposed. Through application on shipborne equipment spares configuration, the given scenarios are analyzed under two constraint targets：one is the support effectiveness, and the other is the spares cost. Analysis reveals that the result is consistent with practical regulation;therefore, the model＇s correctness, method＇s validity as well as optimization project＇s rationality are proved to a certain extent.     

有限姿控能力的低RCS微小卫星姿态实时规划

 为提高在轨微小卫星使用效能及生存能力,提出一种受姿控能源消耗及驱动能力约束的低雷达散射截面（RCS）微小卫星姿态实时规划算法。算法应用曲面像素法、时域有限差分法及假设检验,在三维空间内对微小卫星的RCS及雷达探测水平进行建模,并结合雷达分布模型构建了相应的威胁评估函数及规划代价评估函数。同时,为提高算法的实时性能,采用了粒子群优化(PSO)算法以降低计算复杂度。仿真结果表明,在有限计算量的基础上,算法能够以较小规划代价有效降低卫星威胁方向的RCS及雷达探测概率,满足对微小卫星飞行姿态实时规划的需要。     

Adaptive Gaussian sum squared-root cubature Kalman filter with split-merge scheme for state estimation

The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter（AGSSCKF） with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter（SCKF） and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios（one-dimensional state estimation and bearings-only tracking） show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost.     

Nonlinear uncertainty quantification of the impact of geometric variability on compressor performance using an adjoint method

Manufactured blades are inevitably different from their design intent, which leads to a deviation of the performance from the intended value. To quantify the associated performance uncertainty, many approaches have been developed. The traditional Monte Carlo method based on a Computational Fluid Dynamics solver(MC-CFD) for a three-dimensional compressor is prohibitively expensive. Existing alternatives to the MC-CFD, such as surrogate models and secondorder derivatives based on the adjoint metho...     

基于两步优化策略的结构网格负载平衡

国家数值风洞（NNW）工程旨在发展完全自主知识产权的计算流体力学（CFD）软件,结构网格负载平衡问题研究是该工程中的一个重要组成部分。本文发展了两步优化策略以求解结构化网格的负载平衡问题。第1步优化采用传统的贪婪算法,完成对大块网格的剖分和以进程计算时间为指标的网格块分配;第2步采用遗传算法（GA）,目标函数兼顾进程计算时间和通信时间,在第1步优化结果的基础上,对网格块在进程上的分配开展二次优化。为准确计算GA的目标函数,构建了一套计算时间和通信时间的建模方法,包括样本生成、模型建立和模型验证,整体方法具有一定的通用性。根据负载平衡问题以及两步优化策略的特点,对GA的编码、交叉、变异和种群初始化进行了研究,详细分析了交叉操作的递归问题及解决方法。算例验证说明建立的进程计算时间和通信时间模型具有较高的计算精度,能够用于GA的目标函数计算;两步优化策略能够在第1步优化的基础上进一步改善优化结果,从而减少CFD问题的整体计算时间,对于计算量巨大的工程问题具有较大的实用价值。     

基于自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。     

考虑不确定性的飞机总体参数优化方法

由于在各种设计问题包括飞机概念设计中都存在一定的不确定性,因此在总体参数优化时有必要考虑这种不确定性。以大型客机总体参数优化设计为例,定义了考虑不确定性的飞机总体参数优化问题,该问题与传统飞机总体参数优化的区别是要进行不确定性分析。而不确定性分析的计算量过大,为此提出了一种渐进代理模型方法来解决这一难题。在建立代理模型时,通过连续成批地在设计空间的全局和局部均加入新样本点,不断提高代理模型的全局拟合精度,直至获得满意的代理模型为止。然后在优化过程中使用计算量小的代理模型。大型客机总体参数优化问题中含有5个设计变量,目标函数为起飞重量最轻,并需满足4个性能约束。考虑了不确定性后,不仅使目标值（起飞重量）对总体参数变化的敏感度有所减小,而且满足约束（设计要求）概率显著提高。