军用航空机务维修人员安全知识结构评价研究

随着军用航空装备复杂性、安全性的提升,对广大机务维修人员安全知识结构提出了更高的要求。以某机务部队现状为依据,研究航空机务维修人员安全知识结构评价问题。利用工作分析法对航空机务维修人员的工作进行了深入分析,建立了航空机务维修人员安全知识结构指标体系,通过构建基于熵权的改进BP神经网络模型对建立的知识体系结构进行评价。以某单位实际调研数据为基础,利用MATLAB仿真实现了模型的训练和测试,对机务维修人员的安全知识结构进行量化分析,为机务人员的安全知识能力培养提供决策依据和参考。     

SVM异常数据识别的比例风险预测模型

剩余寿命预测在设备维修管理中扮演着重要的角色,准确的剩余寿命预测对制定维修策略起着至关重要的作用,从而可以有效避免设备故障的发生.提出一种基于支持向量机(SVM)异常数据识别的比例风险模型(PHM)用于剩余寿命的预测,该模式利用支持向量机和比例风险模型分别实现异常状态数据的识别和剩余寿命的预测.案例研究表明,SVM -PHM模型较PHM模型具有更好的预测精度.     

基于假设检验的软件可靠性模型预测精度比较

提出一种基于假设检验的软件可靠性模型预测精度比较方法,该方法将模型预测值与真实值的RE(相对误差)看作随机变量,利用假设检验思想度量模型预测精度,并给出多个模型之间预测精度的比较标准.     

ANFIS网络在舰船维修费用预测中的应用

利用自适应模糊推理系统(ANFIS)的模糊推理能力和学习功能相结合的优点,运用于舰船维修费用预测中.分析了影响维修费用的因素,采用变量投影重要性分析方法(VIP)对影响因素进行评估和筛选,使用ANFIS网络建立模型.通过实际算例进行分析,用历史数据训练ANFIS网络,预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,较一般神经网络精度有明显提高.     

基于神经网络趋势预测的装甲车辆柴油机寿命预测

针对装甲车辆柴油机现有定期维修方式存在的"维修过剩"和"维修不足"的问题,提出了装甲车辆柴油机神经网络寿命预测步骤,运用主成分分析方法将多个柴油机状态参数简化为2个综合参数,利用插值法得到柴油机各个时刻的综合参数数据,并作为神经网络的训练数据和测试数据,建立了装甲车辆柴油机寿命预测模型。结果表明:该模型预测精度较高,具有一定的应用和推广价值,为实现装甲车辆柴油机状态维修提供了技术支撑。     

基于军民融合条件的装备性能维修保障合同执行情况

在军民融合背景下,部分新获得承制资格企业在首批装备制造或维修保障任务中时有违约问题发生。为解决该问题,提出了以基于性能的采办理论为基础的合同违约预测方法研究。以陆军通用武器装备维修保障承制单位为案例,运用SPSS软件进行数据整理和因子分析,构建合同履行预测评价模型。然后利用新入民营企业试生产实验数据在量产前建立费用和可用度模型,通过费效比最优的方式预测各新入企业的首批装备可用度及花费等关键指标,进行综合评估。结论表明该方法能够对装备合同履行情况和违约风险进行预判。     

基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法

为解决单一模型预测装备故障率预测误差大、精度低的问题,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法.在建立ARMA模型和BP神经网络模型的基础上,采用加法集成法建立ARMA-BP组合预测模型,并利用方差倒数法确定ARMA模型和BP神经网络模型的权重系数.以某型装甲装备故障率数据为研究对象,对比ARMA模型、BP神经网络模型和ARMA-BP组合模型故障率预测结果,表明:相比于单一预测模型,ARMA-BP组合模型的装备故障率预测结果精度更高.     

装甲装备半实物维修训练考核评价方法

考核评价是装甲装备半实物维修训练系统的重要组成部分,深入分析了装甲装备半实物维修训练考核评价的特点和影响因素,构建了装甲装备半实物维修训练考核评价指标体系,通过层次分析法确定了各项指标的权重,在此基础上建立了模糊综合评判模型,实现了考核评价结果的定量化,将该评判模型应用到装甲装备半实物维修训练系统考核评价模块中进行实例验证,结果表明,该方法能够有效减少个人主观经验对评价结果带来的偏差,使评价结果更加客观、准确。     

灰色灾变与回归分析法的航空装备不安全事件预测

为提高航空装备不安全事件的预测水平,减少事故造成的人员和财产损失,将灰色灾变与回归分析方法有机结合,提出一种航空装备不安全事件的组合预测方法。该方法先从数据中找出灾变点(灾变发生的日期),通过建立这些灾变点的灰色灾变模型预测未来灾变点,再对这些灾变点上的值构建灰色预测模型,计算出未来灾变点的灾变值;而对于非灾变点,可建立合适的回归分析模型进行预测。为验证其可行性,在某飞行训练基地的航空装备不安全事件频数的数据基础上,建立了灰色灾变回归组合预测模型,结果表明,模型对2001年~2004年预测的相对误差平均控制在6.87%以内,所建立的组合模型,能够比较客观地反映航空装备安全的未来实际状况。     

基于灰度关联和神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型

为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。