基于风险的重大任务期间装备维修时机决策建模

为了制定科学合理的维修时机、降低装备故障风险,在经济性、任务性和安全性风险三个单目标决策模型的基础上,首先明确装备故障风险分析的步骤,分析了两种维修方式下的维修时机决策建模;然后,提出了基于风险的装备维修时机决策建模方法;随后,建立了考虑经济性、任务性和安全性的单目标模型和考虑故障风险的多目标模型,并给出了两种情况下的模型求解步骤;最后,结合某装备安全阀进行案例分析,验证了模型的有效性。     

多指标约束下的防空反导装备修理级别建模

修理级别分析是防空反导装备维修决策的重要内容。分析了防空反导装备的组成结构和维修流程,建立了基于模块化装备的修理级别分析决策流模型,在多指标约束条件下,以维修效果和维修费用为目标函数,建立了防空反导装备修理级别的经济性分析模型,运用自适应粒子群算法对模型进行求解,通过算例证明了该模型的合理性和方法的有效性,对于完善防空反导装备的修理级别决策分析具有理论指导意义。     

舰船装备维修中的维修级别分析

论述了维修级别分析的思路和方法,运用分析决策树模型和经济性分析模型,重点研究了面向装备的维修级别分析方法,并结合实例讨论了舰船装备维修决策中维修级别分析方法的应用．     

油料装备智能维修决策系统研究

在分析油料装备维修管理特点的基础上，提出油料装备智能维修决策系统体系结构，论述模型库与知识库的构建方法，描述维修推理机工作原理。针对油料装备故障诊断信息具有模糊性的特点，建立油料装备故障智能模糊诊断模型，论述故障诊断模糊规则、模糊推理步骤、模糊算子定义及其推理方式。对维修策略决策的主要影响因素进行分析，以使油料装备稳定性及经济性、维修周期达到最佳为维修策略目标，构建油料装备维修策略模型，论述维修策略原则和模型工作流程。油料装备智能维修决策系统的研究，对提高油料装备维修科学化和智能化水平，加强油料装备保障力度具有重要意义。     

带概率因子的最小费用流经济性分析模型研究

装备跨越式更新换代,传统的备件维修保障模式已难适应装备的发展。针对备件维修级别经济性问题,在备件及其维修网络结构分析的基础上,分析各种维修费用,并借助故障树理论,设定四类模型节点:源节点、修理决策节点、转移概率节点和结束节点;分析建立带概率因子的最小费用流经济性分析的模型网络图,结合概率因子分析各种维修费用,由此建立最小费用流的经济性分析模型,并实例论证了该模型的可行性,为解决备件维修级别问题提供了一种新的思路。     

导弹装备全寿命周期维修器材消耗管理研究

针对导弹装备复杂程度的不断提高,维修器材的品种和数量不断增加对装备管理提出了更高的要求,如何在有限的保障费用下制定出科学合理的维修器材管理方案成为各级维修保障部门非常重视的问题。本文立足于某型导弹装备维修器材项目的科学管理实际需求,从全寿命周期维修器材内涵出发,分析了影响导弹装备维修器材消耗的相关因素,探讨了导弹维修器材消耗管理计划的制定,细化了各阶段的工作内容。最后,设计了导弹装备全寿命周期维修器材消耗管理系统,阐述了系统设计思路与整体架构。研究成果可为新型导弹装备全寿命维修器材保障项目规划、论证与控制提供指导与借鉴。     

武器装备状态维修决策问题研究

装备状态维修决策对于武器装备实施准确、有效的维修活动,保持恢复武器装备的使用性能具有重要现实意义.首先给出了装备状态维修的概念,并分析了状态维修的决策过程.其次对影响状态维修决策的装备状态劣化度和装备状态诊断风险度因素进行了讨论,指出武器装备的状态维修决策目标在于保证装备使用可靠度、状态维修费用以及装备状态影响度满足装备使用任务的需求.最后据此确定了装备执行维修的最佳时机和维修方式等决策信息.     

任务成功性优先的多属性维修决策研究

针对现代武器装备执行任务的特点提出了任务成功性优先的多属性维修决策方法。通过以任务成功性为中心的装备维修决策确保装备的任务成功性,利用模糊多属性决策方法对装备的维修费用、维修时间等其他影响维修决策的因素进行综合考虑,使装备的维修策略在确保任务成功性的前提下有进一步的优化。通过应用示例表明了该方法的可用性。     

装备器材需求分析与预测方法

器材是保障装备动用计划落实与维修任务完成的重要资源,针对装备器材管理工作基础——器材需求确定过程中所涉及的相关问题,整理、分析了国内外相关研究现状,重点对初始器材需求分析、后续器材预测方法进行综述,并着眼于系统工程,充分考虑维修保障及器材保障的相互影响,对器材需求分析与预测方法的进一步研究重点与趋势进行了展望。     

面向维修的装甲装备预防性器材需求预测

将装甲装备器材需求分为预防性器材需求与修复性器材需求,以基层级保障机构年度预防性器材需求为研究对象,考虑保障机构历史年度预防性器材消耗、装备小修计划、维修范围与维修时机等,构建了面向维修的年度预防性器材需求预测模型,设计了基于遗传算法的OHF Elman(Output-Hidden Feedback Elman)神经网络求解算法,并通过算例和对比分析,验证了模型的合理性与适用性。     

初始保障期内装备维修器材保障决策方法

为解决新服役装备在初始保障期内维修器材保障方案决策问题,分析了两级装备保障体制下维修器材的流动情况。利用贝叶斯估计理论,根据固定时间间隔期内最小顺序统计量与失效数的预测下限来确定服从威布尔分布的装备单元故障时间和故障数量。最后通过实例表明,与支持向量机、灰色神经网络和ARMA等预测模型相比,所建方法能够获得更佳的预测结果。     

通用雷达装备维修器材储供标准模型

研究了通用雷达装备零部件寿命分布类型,给出了以可靠性为依据确定维修器材储供数量和排序参数的计算公式,分析了器材最小包装对计算结果和维修器材排序参数的影响,以及器材关键性对排序的影响及评判方法。     

一种新型渡河桥梁器材维修方舱

本文介绍了移动式渡河桥梁器材维修方舱的设计过程。移动式渡河桥梁器材维修方舱是针对在高技术战争条件下如何快速修复受损或发生故障的渡河桥梁器材而研制的一种新型装备,它的研制可以有力地提高我军工程装备技术保障能力。     

基于IDEF3的部队装备中修业务流程优化重组

以IDEF3为工具描述了部队装备中修业务流程,分析了流程中存在的问题,通过采用基于状态的维修方式、无损检测先进技术手段、共享维修保障信息和调整器材发放审批权限等方法,对部队现行装备中修业务流程进行了优化,可有效解决装备维修过剩、维修不足、维修资源浪费和维修周期过长等问题．     

基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。     

装备集群预防性维修计划的粒子群仿真优化

针对同类装备构成的集群预防性维修计划问题,综合考虑了装备的使用和维修过程,分析了装备动用与维修计划之间的相互关系,刻画了装备使用和维修的触发机制,提出了一个包含离散事件仿真和粒子群优化算法的混合模型,并描述了模型的结构和数学表示。该模型基于离散事件仿真对给定的预防性维修计划进行评估,并以该评估值为基础利用粒子群演化进行优化,从而通过多次迭代进化可逐步逼近可能的全局优化结果。由于模型中考虑了装备使用过程中的不确定性,并且粒子群优化可从任意初始值开始,因而可用作维修系统效能评估以及维修方案优化的决策工具。     

实战演练场上的持久亮色——某雷达仓库推动科研成果与实战需求对接纪实

初秋,某雷达仓库升级改造的5项创新成果,在装备保障演练中披挂上阵,激活了演练场一池春水。指挥人员依托器材信息化平战综合保障系统,对各保障点位传输的图像和数据进行汇集处理,自动分析后确定保障方案。维修人员则利用新型维修检测系统,对故障装备进行智能化检测和不解体维修,保障速度和精度比以往提高了4倍。如此出色表现,得益于他们两年来在推动科研成果与实战对接中的艰苦探索。     

车辆装备单部件系统功能检测间隔期建模

分析了车辆装备功能检测间隔期研究现状,描述了车辆装备性能劣化和维修过程,建立了车辆装备连续时间马尔科夫链检测间隔期模型,并利用数值计算方法和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对维修费用率模型进行求解,最后,通过某型载重车离合器分离轴承实例进行了验证。结果表明:模型是合理的、可行的,且PSO算法具有运行速度快、耗时少、精度高的优势,能够为部队维修工作决策提供方法支持。     

装备维修器材管理可视化系统研究

通过对装备维修器材的信息化需求和国内外可视化现状的分析, 以我军装备保障为背景, 探讨了维修器材管理可视化系统的概念和研究内容, 提出了我军未来装备维修器材管理可视化系统的框架式模型, 并为实现该模型进行了技术讨论和推断。     

基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测

准确地预测维修器材需求量是制定装备保障计划的重要依据.针对装备维修器材需求量预测相对不够准确的问题,通过对两种预测方法进行比较,引入了适用于准确预测的指数平滑方法,建立了基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测模型,介绍了确定初始值的方法,并以某种维修器材需求量预测为例进行了分析,为准确预测装备维修器材需求量提供了一种较为科学合理的方法.