串件拼修对策下多级维修供应的装备系统 可用度评估

 实施串件拼修对策是提高装备保障效能的有效途径,能够在现有保障条件下使装备可用度达到上限。针对该问题,在备件多级维修供应模式下,根据串件拼修的特点,并结合可修复备件库存分配建模理论(METRIC),建立了非串件系统、串件系统以及不完全串件系统可用度评估模型。研究了串件对策下装备保障效能的分析流程和方法。通过实验设计,确定初始备件库存方案,在给定的方案下,对不同串件对策下装备的可用度进行评估。采用VMETRIC平台对模型进行验证,结果表明,本文模型结果与VMETRIC仿真结果具有相当高的吻合度,证明了模型的正确性。     

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。     

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。     

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%。     

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。     

考虑备件约束的多部件串联系统使用可用度计算方法

使用可用度是衡量装备系统保障效能的重要指标,而备件供应是保障活动中的关键,故在计算系统的使用可用度时有必要考虑备件约束对其的影响。在现有的使用可用度计算方法中,马尔可夫更新理论很少用于分析考虑备件的系统,基于库存理论的可用度计算模型没有考虑备件供应延误对系统更换维修活动的影响。为了解决以上问题,首先将整个系统故障与维修过程分为故障系统的更换维修和故障件的维修周转2个子过程,并分析了2个子过程之间的影响关系;然后给出一种考虑备件约束的多部件串联系统使用可用度计算模型;最后实例分析表明,该模型可以方便地计算多部件串联系统的使用可用度,且与库存理论中的计算模型相比,该模型计算结果与仿真结果更为接近。     

装备自主维修保障的维修与库存联合优化

装备自主维修保障系统(ALS)的核心是在网络化维修保障体系内由装备剩余使用寿命评估(RULE)信息驱动维修保障决策,其能有效降低装备寿命周期成本、提高装备使用可用度.在分析RULE特性与ALS运行机制的基础上研究了ALS中装备维修和备件供应等各类成本的产生机理,以单位时间成本最小为目标提出了基于RULE的维修与库存联合优化模型,应用Monte Carlo仿真方法设计了求解最优维修保障成本的算法,并分析了RULE的漏检率与虚警率对维修保障效能的影响.     

部分共享下航空企业周转件两级库存配置研究

针对周转件的部分共享两级配置问题,将部分共享与库存配置模型相结合,提出了部分共享下周转件两级库存配置模型。企业组建本地级和共享级进行优先级保障,并构建部分共享转运流程。通过马尔可夫分析两级的需求关系和在库库存的状态转移,建立了基于稳态概率的两级库存转运模型。在此模型基础上,结合备件保障成本构成分析,建立以服务水平为约束的部分共享转运成本模型。运用粒子群算法求解部分共享模型下的两级库存配置和系统总成本。通过算例计算,将得到的结果与相同保障率下的独立保障模型进行对比,表明部分共享的两级配置模型能够使系统总成本和库存量显著减少,为制定合理的备件配置方案提供决策依据。     

零备件的多点库存单向转运模型与算法

 横向供应管理是提高装备保障效率的有效途径,传统的研究通常假设转运在所有库存站点之间进行,但这种转运结构在很多应用领域都并非是最好的选择。针对该问题,提出了适用于具有不同缺货费用的横向供应策略下的多点库存单向转运模型,运用一种简单有效的启发式算法对模型进行求解,算法的正确性通过仿真进行了验证。数值实例表明单向转运模型能够有效地提高系统的满足率、可用库存量和缺货水平等性能参数,同时反映了所采取的转运措施对库存系统的影响,对于完善备件库存理论具有重要意义,为制定合理的备件优化方案提供决策依据。     

k/N（G）结构系统初始备件配置方法

针对现有备件冗余度建模中无限呼叫总体假设不合理、供应可用度计算困难的问题,提出一种k/N（G）结构系统初始备件配置方法。首先,采用有限源排队论获取备件短缺数概率分布。然后,给出计算k/N（G）结构系统供应可用度的方案,并证明了方案的正确性。该方案在计算随机挑选的一套系统未因备件短缺而停机的概率基础上,利用k（或更多）套系统良好的二项分布概率估计系统供应可用度。最后,应用边际分析算法确定各项备件的数量。实例分析表明：该方法能优化k/N（G）结构系统各组成部件的库存数量,且与单项法相比具有明显的优势,能以较少的备件费用达到相同的供应可用度目标。     

基于训练任务的舰炮备件短缺风险建模与仿真研究

备件短缺是影响任务成功的主要因素。考虑任务执行过程中的动态因素,根据更新过程理论,建立了可修备件和不可修备件的短缺风险模型;然后通过实例对模型进行了仿真,仿真结果表明备件库存量对备件的短缺风险具有直观的影响,通过对备件库存方案的调整可以有效的规避备件的短缺风险,从而可以提高任务的成功率。     

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。     

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。     

An allowance allocation method based on dynamic approximation via online inspection data for deformation control of structural parts

Deformation resulting from residual stress has been a significant issue in machining. As allowance allocation can directly impact the residual stress on part deformation, it is essential for deformation control. However, it is difficult to adjust allowance allocation by traditional simulation methods based on residual stress, as the residual stress cannot be accurately measured or predicted, and many unexpected factors during machining process cannot be simulated accurately. Different from traditional methods, this paper proposes an allowance allocation method based on dynamic approximation via online inspection data for deformation control of structural parts. An Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model for dynamic allowance allocation is established so as to approach the minimum deformation, which is based on the in-process deformation inspection data during the alternative machining process of upside and downside. The effectiveness of the method is verified both by simulation cases and real machining experiments of aircraft structural parts, and the results show that part deformation can be significantly reduced.