基于GRA-IPSO-SVM的航材携行需求预测研究

异地执行飞行任务中航材需求的准确预测是做好携行保障的主要内容之一,为此提出灰色关联度（GRA）与改进的粒子群算法（IPSO）及支持向量机（SVM）相结合的航材预测方法。首先运用GRA 对航材携行需求的影响因素进行分析;其次引入活性因子和非线性惯性系数改进粒子群算法,并通过IPSO 对SVM 参数进行寻优;最后使用优化后的SVM 模型预测航材需求。结果表明：GRA-IPSO-SVM 方法预测结果的均方根误差比PSO-SVM 方法下降0.16,平均绝对百分比误差下降2.18%,且预测时间减少了0.7 s。     

面向航材周转比例的数据仓库构建研究

航空器材周转比例是指单位航材所保障的飞机架数，其研究是根据各型飞机航空器材消耗的特点，结合不同的保障任务、供应标准、航材性能、经验数据及环境条件等诸多条件，对不同机场的航材实际消耗情况进行分析归纳．建立数学模型和计算机模型，找出其消耗规律，合理确定各种航材的周转定额和周转比例的数据分析工作。它是航材筹措、储备及供应工作的基础。科学地进行航材周转比例研究可以为航材保障工作提供可靠的依据，提高经济效益。因此，航空器材周转比例研究是一个极具现实意义的课题。     

航材共享决策：既是艺术，也是科学

航材是航空公司最大的资金消耗和资产类型之一,如何合理规划零备件库存、最大限度地降低航材的保障成本是航空公司航材保障决策的重要目标。从国际先进经验来看,在航材共享模式下,航空公司可以享受减少自身航材储备量,免去自身航材保障相关的采购、库存管理、故障件送修等管理成本,而且付费方式灵活等多种益处。但是,航材共享也存在资产失控的风险,航空公司仍需综合考虑自身机队情况、运营目标等多种复杂因素才能做出正确的航材保障决策。     

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。     

舰载战斗机远海条件下一体化保障体系研究

为了满足未来远海作战需要,提升我军远海作战能力,建设完善的舰载战斗机远海保障体系,从分析舰载战斗机远海保障具有环境严苛、气候多变、保障手段有限、航材质量要求高等特点人手,结合国内远海保障体系建设现状,通过对远海保障体系建设存在的问题进行研究分析,从保障信息化平台、远程技术支援服务系统.数智化诊断及维修系统、基于大数据分析的航材携行标准、保障设备优化及高素质人才队伍培养等方面进行探讨。创新保障理念,提升保障能力,实现舰载战斗机远海保障由传统保障向一体化保障的转变,构建数智化、信息化、综合化的一体化保障体系。     

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。     

基于灰色模糊层次分析法的航材重要度计算

在航材保障流程中,无论是对于航材筹措还是航材修理,理清航材的重要度排序都极其重要,可提高保障工作效率。本文结合工作实际,系统分析了航材重要度的影响因素,构建了重要度指标体系,并运用层次分析、灰色模糊综合评价方法对航材重要度进行评价,最后依据结果来确定航材的优先级次序,为提高航材保障工作效益提供了思路与方法。     

备件携行量研究方法综述

备件是舰载机在海上执行维修保障任务的重要资源,而备件数量的配置受成本、储存空间与使用可用度等因素的影响。针对出航准备阶段备件携行量的确定问题,分析和总结了当前备件数量配置方法的研究现状,重点对基于间断型历史数据的备件需求预测法、先维修后备件的序贯优化法以及维修与备件的联合优化法进行了综述,并从成本、舰船储存空间与使用可用度等角度分析了3种方法的特点与适用场合,认为联合优化是备件携行量的最佳计算方法。结合已有的研究基础,对备件携行量联合优化方法未来的研究重点与趋势进行了展望。     

基于SPSS因子分析的舰载机航材保障风险因素分析

为做好舰载机航材保障风险管理工作,必须对其可能存在的风险因素进行深入、细致的分析,查找出其关键风险因素并研究风险因素之间的关系。因此,文章在依据舰载机航材保障风险因素初步识别结果的基础上,通过调查问卷的方式,归纳总结出21个舰载机航材保障风险因素,并利用SPSS统计软件和因子分析法对调查问卷的结果进行分析和计算,最终提炼出具有代表性的7个公共因子,从而完成了舰载机航材保障关键风险因素的确定和分类。     

一种基于任务的航材备件预测方法

航材备件是影响军机完好率的主要因素之一,为控制成本有必要对备件进行最优配置。因此,提出了一种基于任务的军机航材备件预测方法,首先按照军机能力目录对机载成品进行分类,其次将能力按照军事任务所需进行分组,接着统计特定时间段内的历史故障数据得到机载成品的故障率与维修速率,最后建立排队论生灭过程模型,实现特定任务下的航材备件需求预测。理论分析和验证结果表明,该方法能实现较为精确的航材备件需求预测,在保证飞机完好率的同时控制航材备件成本。