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。     

拓扑优化方法在航空用钣金零件设计中的应用

为了满足航空产品高载重量及低耗油率的要求,采用拓扑优化技术对航空用钣金零件进行结构优化,实现了钣金零件强度高和重量轻的指标.案例分析表明,在航空用钣金零件初始设计阶段引入拓扑优化方法,会比设计过程中单纯使用结构尺寸优化和形状优化获得更大的经济效益.     

浅析航材承修商多维度管理

在深航近年来使用的承修商管理模式的基础上,通过实践不断修正,新增可视化质量评估平台,使深航的承修商管理形成一个完整的闭环监控,本文对这一可视化质量评估模型进行了详细介绍,以期为业内航材承修商管理工作提供参考。     

基于可靠性数据的航材备件需求预测方法

航材备件的需求预测已成为装备综合保障领域研究的难点.主要对各部件寿命分布类型进行归纳与总结,建立多数零件服从寿命分布类型的需求预测模型,并对军机执行任务这一特殊情况建立了战损备件预测模型.以可靠性数据为研究基础,对正态分布、指数分布、威布尔分布等备件进行分类分析,根据实际情况逐步精确备件保障概率的取值.计算结果表明,方法能给出合理的备件保障概率和备件需求预测结果.     

任务期间考虑故障件报废无补给下的多级装备可用度评估

针对任务期间普遍存在的故障件报废问题,提出了一种适用于多等级多层级航空装备的可用度近似评估方法。首先通过忽略维修和运输时间将存在报废率的可修件等效为消耗件,然后分别通过后方保障中心对飞行基地备件量的分配以及下层级部件对上层级部件备件量的折算,将多等级多层级备件模型转化为单等级单层级模型,最后利用伽马分布的可加性得到整个保障系统的装备可用度。在实际算例中,通过与仿真结果的对比得出:当维修和运输时间较小或飞行基地备件配置充足时,本文提出的近似评估方法具有较高的精度。     

棘爪扁簧断裂故障分析及制造工艺的改进

通过设计计算、对比分析、工艺复装、工艺试验等方法对棘爪扁簧使用中断裂故障进行了分析,并针对性地从设计、工艺两方面进行了改进,经鉴定与试车验证,措施有效,为航空发动机同类零件的研究提供了经验。     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法，鉴于其对隐式函数的梯度较难求解，提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法，利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解，为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合，很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性，同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

某型直升机维修保障能力生成模式研究

某型直升机是陆航部队近年来新装备的主力作战机型,目前正处于装备部队初期的故障高发阶段,而部队有限的装备维修保障能力直接制约了该型机战斗力的形成。本文结合前期对某型直升机的自身技术特点及其装备维修保障的研究,综合使用单位反映的各种问题,深入剖析了制约其维修保障能力形成的原因,以期为后续新装备快速形成装备维修保障能力提供借鉴。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题，本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理，用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数，并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新，从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外，本文还改进了CE-IS方法的收敛准则，避免了方法的冗余迭代，扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型，因此，本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法，本文方法中引入了重要抽样的思想，因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下，大幅缩减小失效概率计算时样本池规模，并且由于利用了混合高斯模型，因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题，为进一步提高故障诊断准 确率，提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization，PSO)支持向量机 (Support vector machine，SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析，然后通过小波分解计算分形维数，再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis，KPCA）降低特征值维数，实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证， 获取了较高的故障诊断准确率，与其他方法进行比较，实验结果显示了本文方法的优越性。