K—L变换在有效特征提取中的应用

在机械故障智能诊断过程中,提取反映机器状态的有效特征参量时要花费大量的时间和精力,而且这种依靠人的经验来提取特征参量的方法有一定的盲目性。为了解决如何尽可能快而有效地寻找一组特征参量,使诊断对象不同状态之间的可分性为最佳的问题,采用了K—L变换特征提取方法,研制出相应的软件,并已将该方法应用在大庆油田抽油机减速箱智能故障诊断系统中。     

两个单周期的备件存储模型

在工作寿命和修理时间之一服从一般的连续型分布,另一个服从指数分布的情形下讨论了单周期的备件存储问题,通过适当地划分系统的状态,利用Markov更新过程的理论进行了分析,建立了概率型模型,并由模型得到了最佳备件数的求法。     

高精度轴类零件的砂带确定性修形方法

为提高金属轴类零件的加工精度,基于光学确定性加工原理将振动砂带研抛方法用于轴类零件的高精度修形中。在这种方法中,弹性接触轮在一定压力下与轴类工件接触形成一个矩形研抛区域,砂带覆盖在接触轮上,通过接触轮的轴向振动可以实现材料可控去除。利用圆柱度仪测量得到轴零件外圆表面的轮廓形貌,得到被加工零件表面轮廓的误差分布。使用脉冲迭代法计算接触轮在圆柱表面不同位置的驻留时间,通过机床主轴的伺服控制实现工件不同位置材料去除量的大小,从而实现被加工零件圆柱度误差的确定性修整。在经过仿真加工后,在一根45#钢轴的一段柱面上进行了确定性修形实验。结果表明,工件平均圆度误差从0.42 μm收敛至0.11 μm,圆柱度误差从0.76 μm收敛至0.35 μm,加工后的形状精度优于超精密外圆磨床的加工精度,验证了高精度轴类零件柱面上确定性修形的可行性。     

战时野战通信装备随机备件优化方法

随着模块化技术在军事领域的广泛应用,通信装备的战场抢修通常采取换件修理的方式。针对战时野战通信装备随机模块化备件的配置问题,建立了装备战备完好性和费用约束的优化模型,并给出了遗传算法的求解过程。通过实例分析表明该方法能够在战时为装备配置数量合理的备件,使装备备件在满足战备完好性的基础上携行量最少。     

航天装备备件配置现状SWOT分析及对策研究

全面分析航天装备备件配置现状，把握备件配置优化的主要方向，形成推动备件配置水平快速提升的关键策略，是提高航天装备备件保障科学性和高效性的重要基础。本文通过SWOT分析法对航天装备备件配置现状的优势、劣势、机遇和威胁进行了系统剖析，并在此基础上构建SWOT分析矩阵，进而基于矩阵因素的不同组合形式，研究形成改进航天装备备件配置现状、提高备件配置科学性的四种关键策略，即抓住机遇、发挥优势的S-O策略，利用机遇、克服不足的W-O策略，利用优势、应对威胁的S-T策略和弥补不足、应对威胁的W-T策略，提出当前应重点解决备件需求提报精度、库存配置科学性和协调激励机制三个现实问题，为开展航天装备备件配置问题深入研究明确了重点、确定了方向。     

基于AOPN的维修保障系统建模与分析方法

提出了一种可用于维修保障系统建模与分析的面向方面的Petri网模型(APON),给出了该模型形式化描述,该模型引入了方面、方面库所、方面变迁、消息颜色以及对象与方面间的消息传递函数等新的概念,体现了面向方面的思想,具有很好的模块性、继承性和可维护性,能够反映维修保障系统的动态柔性特点,最后给出了一个应用实例.     

鱼雷装备备件隶属关系的两级库存系统配置优化研究

备件库存系统配置优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径,但在装备组成结构中,由于部件之间存在一定的隶属关系,并不是所有的项目都能够进行串件。针对现有两级库存系统备件配置优化研究的不完善之处,根据装备结构层次特点,通过分析鱼雷装备LRU和SRU备件两级库存系统,提出了备件初始配置方案下的备件库存缺货数模型,并在此基础上建立了基于备件隶属关系的两级库存系统配置优化模型。该模型以鱼雷装备使用度和库存费用为优化目标,通过优化备件库存配置结构,生成较好的备件库存配置方案,从而节约备件配置费用,避免造成资源浪费。     

用组合模型预测备件消耗量

科学预测备件消耗是有效实施备件保障各项工作的基础。结合指数平滑法及灰色模型的特点,建立组合模型,解决了小样本条件下备件的消耗预测问题。实例分析表明,组合模型比单项模型具有更高的预测精度。     

通用装备机械部件试验系统设计

针对现有修后试验设备的不足,以柔性装卡、自动控制为设计思想,介绍了通用装备机械部件试验系统的设计过程。该试验系统采用1套柔性支架可完成多种车型、多种机械部件的试验,实现了机械部件操纵的集中控制,提高了试验系统的安全性。     

A two‐echelon inventory‐location problem with service considerations

We study the problem of designing a two‐echelon spare parts inventory system consisting of a central plant and a number of service centers each serving a set of customers with stochastic demand. Processing and storage capacities at both levels of facilities are limited. The manufacturing process is modeled as a queuing system at the plant. The goal is to optimize the base‐stock levels at both echelons, the location of service centers, and the allocation of customers to centers simultaneously, subject to service constraints. A mixed integer nonlinear programming model (MINLP) is formulated to minimize the total expected cost of the system. The problem is NP‐hard and a Lagrangian heuristic is proposed. We present computational results and discuss the trade‐off between cost and service. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009