基于Petri网的装备维修保障指挥过程建模与性能优化分析

Petri网是一种非形式化的建模方法,具有严格的定义和强大的数学分析能力,适合对同步、并发、资源共享的系统建模。利用Petri网对战术装备维修保障指挥过程进行建模,可以快速准确的描述保障指挥的流程,进而可对指挥过程进行分析,找出影响系统效率的环节加以改造和优化。本文通过对保障指挥过程的分析,建立了基于Petri网的维修保障指挥过程模型,并依据模型进行合理化简,根据假设的实例数据对比分析了现有和简化后的指挥过程的平均延迟时间,从而为战术装备维修保障指挥过程的优化提供依据。     

基于多目标约束的基本保障单元人力资源优化研究

针对装备维修工作中基本保障单元的人员优化问题,在维修过程中为保证以最少的人员在最短的时间内完成预定的维修任务,分析了修理工期与人员数量的关系,应用多目标约束理论建立了工期人员优化的多目标数学模型,通过预处理将模型转化为路径组合优化问题,并用改进的蚁群算法对模型的求解进行了研究,最后通过实例验证了优化模型及求解方法的有效性和实用性。     

基于评估的任务间隔期维修任务选择方法

针对任务间隔期维修任务的选择问题,提出了求解该问题的方法。首先,给出了维修任务优先级评估指标,以及修理有效性评估指标;然后,提出了AHP-熵-DEA-TOPSIS方法,用来确定维修任务的优先级,以及修理有效性;接着建立基于维修效果的数学规划模型,其目标是使维修方案的加权有效性总和在满足维修资源约束条件下最大化。最后,应用该方法对具体示例进行了求解,验证了方法的有效性和可行性。分析表明所求得的维修任务选择方案能够充分利用各种信息,具有较强的可信性与实用性,有助于维修管理人员对维修任务选择进行优化。     

任务成功性优先的多属性维修决策研究

针对现代武器装备执行任务的特点提出了任务成功性优先的多属性维修决策方法。通过以任务成功性为中心的装备维修决策确保装备的任务成功性,利用模糊多属性决策方法对装备的维修费用、维修时间等其他影响维修决策的因素进行综合考虑,使装备的维修策略在确保任务成功性的前提下有进一步的优化。通过应用示例表明了该方法的可用性。     

BOM技术在复杂电路虚拟维修系统中的应用

给出了电路虚拟维修的定义,在复杂电路虚拟维修系统结构的基础上提出了建模需求,并给出了计算模型和交互模型的定义。以形式化的方法定义了BOM（Base Object Model）概念模型,通过分析电路仿真的特点,确定了电路BOM概念模型中的实体类型、事件类型和交互模式;特别是采用了“将实体类型区分电子元件类型和电信号类型,分别以客观属性和仿真语言描述的方法进行定义”的原则,既满足了仿真效果,又简化了建模复杂性。通过建立某型装备的复杂电路虚拟维修训练系统,验证了基于BOM的交互模型的有效性和实用性。     

基于集对分析的维修保障系统效能评估

在分析维修保障系统效能影响因素的情况下,应用集对分析方法建立了维修保障系统效能多指标评估模型,以定量的结果对维修保障系统效能进行综合评估,并与层次分析法和突变评价法的结果进行比较,结论一致.为维修保障系统效能评估问题寻求出一种新的方法,其评估结果可为决策提供定量依据.     

Scheduling a maintenance activity on parallel identical machines

We study a problem of scheduling a maintenance activity on parallel identical machines, under the assumption that all the machines must be maintained simultaneously. One example for this setting is a situation where the entire system must be stopped for maintenance because of a required electricity shut‐down. The objective is minimum flow‐time. The problem is shown to be NP‐hard, and moreover impossible to approximate unless P = NP. We introduce a pseudo‐polynomial dynamic programming algorithm, and show how to convert it into a bicriteria FPTAS for this problem. We also present an efficient heuristic and a lower bound. Our numerical tests indicate that the heuristic provides in most cases very close‐to‐optimal schedules. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009     

基于球面映射和拆卸树的拆卸序列生成算法

拆卸序列生成是虚拟维修的核心之一,直接关系到虚拟维修的可行性及成本。搜索所有可行拆卸序列、避免组合爆炸并保持算法的通用性是序列生成算法的研究难点。通过引入球面映射概念,定义了局部和全局阻碍方向及可拆卸方向,克服了传统方法中基于六坐标轴方向创建干涉矩阵的局限性。提出了一种符合拆卸规则和拆卸关系表的拆卸树生成算法,求得所有可行的拆卸序列,并通过实例在虚拟维修平台上得到了实现。     

基于数据的故障诊断更新问题分析及应用

机内测试被广泛应用于故障诊断,装备健康管理与预测等领域。本文针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新,样本数量不平衡,硬件条件限制问题,提出了初步解决方案。首先,利用基于密度的聚类和人工免疫的方法处理原始数据,然后提出了基于代表样本点的混合学习方法,最后利用支持向量机和仿真案例验证了本文所提方法。结果表明本文所提方法能够解决上述问题,有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。     

基于Delphi的油料装备战时维修力量模拟优化配置

由于战时存在一些不可确定、非可知和随机模糊因素,应用传统的数学方法或模型难以对油料装备战时维修力量配置问题进行准确描述或求解。以战时油料装备定点维修系统为研究对象,构建了油料装备战时维修力量优化配置模型,在忽略随机因素影响的前提下利用常规数学方法计算得到一个维修组配置的初始方案。通过选用Delphi 7.0软件对其进行模拟优化分析,确定了战时随机条件下油料装备维修组配置的最佳数量,解决了战时维修力量配置不精确、不合理问题,从而在确保战时油料装备维修保障需要的同时避免了资源闲置与浪费。