基于Pareto排序法的战时装备维修任务多目标调度方法

针对战时武器装备维修保障问题,建立了包括最大完工时间、延迟时间和维修单元负荷在内的多目标优化调度模型。为提高解的多样性和收敛性,构建了一种基于Pareto排序法和小生境技术相结合的遗传算法用于模型求解,引入Pareto排序和拥挤距离进行适应度计算,通过混沌系统随机生成权重系数,并使用小生境技术改进选择方式。通过实例验证表明,该方法能够有效地解决装备维修多目标调度问题。     

Optimizing usage and maintenance decisions for k‐out‐of‐n systems of moving assets

We consider an integrated usage and maintenance optimization problem for a k‐out‐of‐n system pertaining to a moving asset. The k‐out‐of‐n systems are commonly utilized in practice to increase availability, where n denotes the total number of parallel and identical units and k the number of units required to be active for a functional system. Moving assets such as aircraft, ships, and submarines are subject to different operating modes. Operating modes can dictate not only the number of system units that are needed to be active, but also where the moving asset physically is, and under which environmental conditions it operates. We use the intrinsic age concept to model the degradation process. The intrinsic age is analogous to an intrinsic clock which ticks on a different pace in different operating modes. In our problem setting, the number of active units, degradation rates of active and standby units, maintenance costs, and type of economic dependencies are functions of operating modes. In each operating mode, the decision maker should decide on the set of units to activate (usage decision) and the set of units to maintain (maintenance decision). Since the degradation rate differs for active and standby units, the units to be maintained depend on the units that have been activated, and vice versa. In order to minimize maintenance costs, usage and maintenance decisions should be jointly optimized. We formulate this problem as a Markov decision process and provide some structural properties of the optimal policy. Moreover, we assess the performance of usage policies that are commonly implemented for maritime systems. We show that the cost increase resulting from these policies is up to 27% for realistic settings. Our numerical experiments demonstrate the cases in which joint usage and maintenance optimization is more valuable. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 418–434, 2017     

基于灰色局势决策的通用维修资源整合方法

维修资源是装备保障系统的重要组成部分,针对部队装备维修资源品种越来越多、保障负担越来越重的问题,分析了通用维修资源的优点,提出了一种基于灰色局势决策理论的通用维修资源整合方法,并给出了具体实施步骤,主要包括构建决策目标体系、制定决策流程、计算综合测度和选择决策等,最后还进行了详细的案例研究.为维修资源的有效整合提供了决策依据和科学方法,对于减少维修资源种类、提高装备保障效率具有一定的指导作用和应用价值.     

基于状态的维修及其决策模型研究

在分析各种传统维修方式优缺点的基础上,研究了基于状态的维修(Condition Based Maintenance,CBM)中现行的几个技术标准IEEE Std 1451、IEEE Std 1232和ISO 13373-1,并着重分析了CBM开放系统体系结构OSA-CBM的7大组成模块,指出了未来CBM的发展应集中于OSA-CBM的第5、6模块的研究。针对这2个模块,给出了一种利用建立数学模型进行装备健康预测及维修决策支持的可行的研究思路和结构框架。     

基于HCM方法的装备维修工作量分析与确定

硬件与人力比较方法(HCM)是在装备研制或改进过程中通过对其可靠性和维修性进行分析,确定装备维修工作量的一种分析方法。叙述了使用HCM方法确定装备维修工作量的基本过程,并以改进的某型鱼雷系统为实例进行了应用性研究。     

基于排队论的装备维修人员数量需求模型*

确定维修人员需求是对装备维修机构进行科学管理和对维修人员进行有计划培训的需要。在分析装备维修人员构成的随机服务系统特征的基础上,运用排队论理论建立了以平均等待时间为目标的维修人员需求的愿望模型,该模型可更加确切地描述各专业对维修人员的实际需求。通过对模型进行仿真,结果表明了模型的合理性。     

装备维修系统的组织模型研究

综述了组织模型的研究现状,用维修组织的存在环境、构成要素、维修目标、维修策略和存在时间建立了复杂装备维修系统的形式化模型,分析并研究了维修组织要素之间的交互、隶属与协作关系,定义了维修系统的元组织。该方法可描述动态复杂条件下的维修系统,有利于装备维修保障信息系统的计算机建模与实现。     

军用飞机可用度概念模型及仿真

使用可用度是军用飞机战备完好性的重要度量标准.运用传统的解析法计算使用可用度有其弊端.以军用飞机使用及维修保障过程中各个系统要素为基础建立了使用可用度概念模型;根据概念模型运用仿真软件Extend建立了仿真模型.仿真结果表明模型运行稳定可靠,模型中各模块算法合理有效,实现了模型解算目标,可信度高.从而为飞机可用度研究提供了一种新方法.     

建筑消防设施的现状及应对措施

目前建筑消防设施存在问题多,使之在火灾情况下不能正常发挥作用。为此,不仅要从宏观上加强管理,走专业化维修保养制度,而且必须按要求落实建筑消防设施的维护保养,以达到控制和扑灭火灾的目的。     

舰船维修Hedonic价格指数模型的构建

针对舰船维修具有的异质性特点导致“纯样本匹配法”并不适用于舰船维修价格指数编制的问题,首先提出采用特征价格理论,选取舰船维修特征属性并给出了量化处理原则;然后,利用合并数据特征价格建模方法,建立了舰船维修线性Hedonic价格指数模型,并针对线性模型拟合精度不高等问题,通过多种形式的Box-Cox转换,构建了舰船维修的非线性Hedonic价格指数模型,得出了舰船维修Hedonic价格指数,以反映舰船维修的“纯价格变化”趋势.最后,与通过“纯样本匹配法”获取的价格指数进行比较,并解释了二者的差异性.