基于贝叶斯网络的战场抢修顺序优化模型

本文为解决战场抢修的动态顺序优化问题,达到以最短时间完成抢修装备的目标,应用贝叶斯网络技术,对装备损伤抢修顺序问题进行了研究,通过影响因素及其关联关系分析,建立了贝叶斯网络优化模型,采用动态计算预期抢修时间(ETR)的方法,给出了以时间最少为目标的抢修优化顺序决策模型,实现了战场抢修顺序的动态优化目的。通过某车辆的案例分析,对所提供的方法进行了例证。利用基于贝叶斯网络的战场抢修顺序优化模型,可以对抢修顺序进行优化决策,提高抢修效率。     

共因失效条件下多状态系统选择性维修优化

共因失效（CCF）广泛存在于多状态系统（MSS）中,研究共因失效条件下多状态系统的维修优化问题,对于提高系统任务成功概率、降低故障损失具有重要意义。考虑多状态系统、任务剖面和随机共因失效的模糊特性,采用模糊马尔可夫模型（FMM）和模糊通用生成函数（FUGF）法,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统（FMSS）任务成功概率评估解析模型（AM）,采用Monte Carlo仿真（MCS）方法对模型进行了验证;考虑维修费用约束,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统选择性维修优化模型,为生成最优维修方案提供支持,结合实际案例,分析了随机共因失效对选择性维修优化和系统各状态的模糊概率的影响,验证了模型的有效性。研究结果表明,模糊随机共因失效和各模糊参数的α水平截集可能会影响选择性维修优化的结果,且忽略模糊随机共因失效会高估系统任务成功概率。