航材供应链绩效评估模型研究

针对传统航材保障绩效评估存在的局限性,提出供应链视角下航材保障绩效评估体系框架。从结构组成、信息系统、质量控制、链节激励4个方面,对航材供应链绩效评估指标进行优化设计。结构组成分指标由航材供应链集成性、运输结构2项指标构成,信息系统分指标由信息系统集成度、信息共享度、及时信息利用率3项指标构成,质量控制分指标由航材期望缺货率、航材消耗率、航材占用率、航材损耗率、航材修复品利用率5项指标构成,链节激励分指标由航材供应部门对航材供应商满意度和航材使用部门对航材供应部门满意度2项指标构成。     

基于属性的舰载机航材备件品种确定方法

航材备件品种确定是舰载机供应保障工作的重要内容。基于属性对舰载机航材备件品种确定进行研究。基于粗糙集理论对属性集进行属性约简,确定航材备件品种确定的主要影响属性,然后基于属性约简进行航材备件品种确定。给出了单属性、顺次属性和多属性的品种决策方法。最后结合实例进行了应用分析。     

基于变结构的应急航材调度策略

针对应急航材需求的随机性提出了变结构应急航材配送网络的概念,立足于物流运输车辆的优化调度,将现代优化算法引入应急航材的调度中,通过仿真算例的验证可以得出调运路径长度及应急航材需求量与调运时间成正比。     

战略运输机航材保障体系构建

科学完善的战略运输机航材保障体系是战略运输机航材保障工作的重要遵循和指南，也是战略运输机航材保障活动实战化、正规化和制度化的重要依托与支撑。战略运输机航材保障体系的构建，是提升战略运输机后勤以及装备保障质量、保障效益及保障能力的关键和基础工程。本文运用科学思维和系统思维，遵循军民融合战略、后勤和装备保障改革和体系构建的具体思路，结合目前战略运输机在遂行飞行训练、演习演练及战略战役支援保障任务中的航材保障实际情况，分析研究了战略运输机的航材保障需求，阐述了战略运输机航材保障体系构建的基本定位，提出了战略运输机航材保障体系构建的基本设想，初步构建了一个军民融合式的战略运输机航材保障体系。     

基于复杂网络理论的航材配送网络抗毁性分析

航材配送是航材保障工作的重要环节,科学地构建航材配送网络是提高航材保障效率的前提和基础。深入开展航材配送网络研究,对提高航材保障工作效益具有重要意义。针对航材配送网络节点繁多、线路交错的特点,分析了航材配送网络的复杂特性,构建了基于复杂网络理论的航材配送网络模型,设计了航材配送网络的拓扑特征参数,研究了航材配送网络的抗毁性。理论分析和实验结果表明,随机攻击时航材配送网络的抗毁性要大于选择性攻击,节点选择攻击时航材配送网络的抗毁性小于边选择攻击。     

航母舰载机航材携行品种及数量确定方法研究

针对航母舰载机航材保障困难的问题,提出对航材携行品种和数量的确定方法进行研究。深入分析了航母舰载机航材需求规律,为进一步开展航材携行品种和数量的确定方法研究奠定了基础。提出对统计数据进行预处理,利用单机周转数或单机消耗数预测可以有效改善可修性航材和受机群规模影响较大航材的需求预测精度。阐述了利用AHP、TOPSIS等确定航材携行品种的方法。重点研究了航母舰载机年度例行任务和专项任务条件下故障消耗以及到寿消耗导致的航材需求的预测方法,然后利用海洋环境因子修正并最终确定航材携行数量。本文的研究成果对于合理确定航母舰载机航材携行品种和数量具有一定的参考价值。     

航材库存规划策略研究

现有的航材库存管理信息利用不充分,导致航材保障针对性不强、库存成本较大。以供应链库存管理理论为依据,在对航材分类的基础上,提出了航材库存规划策略,包括周转库存、安全库存与航材使用监控等方面,最后采用模糊综合评价方法对供应商进行评价。能够有效缓解航材供需矛盾,提高库存资金使用效力。     

军用飞机航材配送中心选址方法与模型

航材保障是装备保障工作的重要组成部分,直接影响部队作战和训练任务的完成。深入开展军用飞机航材配送中心选址方法研究,探索新的航材配送中心选址方法与手段,对于配送中心的科学选址,提高航材保障工作效益具有重要意义。针对军用飞机航材保障特点,综合考虑任务成功率、经济性和战时道路损毁等因素,提出了军用飞机航材保障配送中心选址方法,建立了配送中心的选址模型。最后,给出了具体算例,验证所建模型的科学性和有效性。     

作战飞机航材备件储备优化分析

本文在讨论航材备件需求概率分布的基础上,从分析备件保障率入手,研究了确定备件储备标准和计算备件储备量的方法,并建立了在经费不足条件下备件储备优化的数学模型和算法。     

消耗性航材备件订货模型的确定

本文在讨论航材备件需求率的基础上,从分析备件保障率入手,研究提出了按照航材保障率来确定航材的最佳订货周期和最佳订货批量的一种新的科学方法,建立了消耗性航材备件的订货模型,避免了以往单纯以年度需求量R作为消耗性器材订货依据的经验误区。