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相似文献
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1.
利用多属性群决策方法和多目标规划理论,建立了筛选武器装备维修备件的模型和方法.该方法首先按照多属性群决策方法对各种维修备件进行综合排序,然后再用多目标规划理论确定维修备件的选择方案.对该方法具体应用时的若干问题也进行了探讨.  相似文献   

2.
基于最小维修策略的多阶段任务成功性仿真模型   总被引:3,自引:2,他引:1  
基于最小维修策略,给出了一种新的多阶段任务成功性仿真模型.该模型可以对多阶段任务中部件的失效维修过程进行仿真,从而计算出多阶段任务的成功概率,并对任务成功率关于备件的敏感性进行分析.仿真结果表明了该模型的正确性和易用性.  相似文献   

3.
针对任务期内普遍存在的故障件报废问题,提出了多层级设备的备件配置优化方法,确定了隐含在备件层次结构中的不可拆卸不可维修单元,通过忽略维修时间将设备中的不完全修复件近似等效为消耗件,并从底层开始逐层把所有下层备件数量折算为顶层备件数量,从而利用伽马分布的可加性计算设备的可用度,最后通过改进的边际算法得到备件分配方案。算例中通过与仿真方法的对比验证得出:只要维修时间不是过长,优化方法所得备件分配方案合理可行、易于实现,基本能满足保障要求。  相似文献   

4.
作为装备维修保障体系的重要组成部分,备件的合理配置是装备保障的核心,直接影响装备的使用可用度.而如何在保证装备的使用可用度情况下使备件的保障费用尽可能地减少,是决策者最关心的问题.提出一种基于决策满意度的装备备件配置仿真优化方法,通过蒙特卡罗仿真建立装备使用可用度模型,并在二级维修保障模型进行仿真的基础上,利用模糊多目标优化对备件的使用可用度和备件保障费用这两个指标进行综合评判,最后得到符合决策满意度的备件配置方案.  相似文献   

5.
基于更新过程的多阶段备件需求模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
正态分布、威布尔分布是常用的备件寿命模型,但是正态分布和威布尔分布的记忆性会导致多阶段需求量预测的相关性.利用更新过程理论,将叠加的更新过程分解和拼接,建立单阶段多项备件需求模型;通过将年龄转移到下个阶段,建立了多阶段不可修备件需求模型;采用加权平均法对多阶段需求模型进行了修正.仿真表明,这种模型能有效预测多阶段需求的波动.  相似文献   

6.
多个并行并联的作战单元备件优化配置建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
资源优化配置是作战单元维修保障的关键因素.对作战单元部件备件满足率进行研究的基础上,针对任务时序逻辑关系为完全并行并联关系的情况,建立了多个作战单元任务的任务成功概率模型.在满足任务成功概率约束条件下,给出了多个作战单元备件携行量优化模型,并运用边际分析法进行了求解,通过算例证明了模型的正确性.  相似文献   

7.
地空导弹维修保障能力评估与备件优化模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
地空导弹武器系统维修保障能力评估与备件优化是制定维修保障方案的重要内容,能够对平时和战时防空作战任务的维修保障产生重大影响.运用更新过程理论,给出了部件寿命服从指数分布和威布尔分布情况下,单部件和多个同种部件的备件满足率模型.在备件满足率模型的基础上,结合地空导弹装备和部件任务结构关系,得到了系统任务成功概率评估模型.在满足任务成功概率与备件费用约束条件下,建立了系统备件携行量优化模型,用边际分析法进行了求解.通过实例验证,得到了满意的结果.该模型已经应用于某地空导弹使用阶段综合保障信息系统.  相似文献   

8.
根据联合申请的备件品种范围的不同,提出了3种订货策略,即单独申请、统一申请和联合申请,并设计了联合申请策略的启发式算法。该算法首先确定订购最频繁的备件,将其申请周期作为基本申请周期,其他备件申请周期是该周期的整倍数;其次寻求各种备件的最优订货倍数;最后确定各种备件的订购量。数值实例表明:联合申请策略的聚集效应明显优于单独申请策略和统一申请策略,对多品种库存控制策略的研究有一定意义。  相似文献   

9.
通过分析战时故障备件的需求特点,对备件的工作时间进行讨论,改进了传统的单机故障备件需求模型。根据多机种协同作战任务的不同,引入备件工作运行比的概念,在考虑飞机是否战损的前提下,建立了基于作战任务的多机种故障备件需求模型。算例分析证明了模型的有效性。  相似文献   

10.
针对航空兵部队飞机备件需求预测问题,提出了一种基于分层赋时着色Petri网(Hierarchical Timed Colored Petri Net,HTCPN)的飞机备件需求预测方法.根据飞机维修保障工作内容与流程,运用CPN Tools软件,构建飞机维修保障工作HTCPN总网仿真模型,以及故障维修工作HTCPN子网仿真模型.提出了备件需求量确定规则,建立了基于飞机出动架次率的备件需求预测模型.通过算例分析,验证了该方法的科学性和有效性.  相似文献   

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