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。     

基于改进极值理论的装备维修器材间断性消耗预测方法

针对装备维修器材消耗呈现间断性的特点,提出了基于改进极值理论(Extreme Value Theory,EVT)的维修器材消耗预测方法。首先,依据维修器材前期的消耗特征建模估计极值指数,计算间断区间上维修器材的消耗量,实现最大限度地利用有限数据预测维修器材消耗量的目的;然后,通过实例将改进EVT方法、支持向量机、自回归移动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)、灰色神经网络4种预测方法的预测结果进行比较,结果表明:改进EVT方法具有更好的预测结果。     

跨专业次第支援方案维修时间建模

为有效缩短整体维修作业时间,将维修业务按装备类型和维修业务属性划分为不同专业和不同工种2个层面,并在工种层面确定不同专业的内部相似性,界定了标准维修工时、维修任务量和基本维修单元,给出了不同专业间维修支援工时转换率的计算方法,根据不同专业间维修支援工时转换率,基于维修任务量与标准维修工时之间的基本关系建立了跨专业次第支援方案的整体维修时间模型,提出了跨专业相互支援的维修方案,为缩短整个维修作业时间提供支持。