基于EON Studio 5.0的装甲车辆发动机虚拟维修关键技术研究

以某型坦克发动机为研究对象,基于虚拟现实工具软件EON Studio 5.0,对装甲车辆发动机虚拟维修训练系统涉及的关键技术——三维建模、虚拟维修场景生成、人机交互等进行了研究,为建立装甲车辆发动机虚拟维修训练系统提供技术支持。     

装备预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法

针对预防性维修的维修级别没有规范、统一的分析与确定方法的问题,研究了预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法。明确了预防性维修的维修级别决策分析的对象是预防性维修工作类型,预防性维修主要有定时维修和状态维修,定时维修分为定时拆修和定时报废2种维修工作类型,状态维修分为状态信息检测、状态识别、状态预测、维修决策、故障诊断和维修实施等维修工作类型。根据维修间隔期、维修能力评估、其它非经济性因素以及经济性分析,分别建立了定时维修和状态维修的维修级别逻辑决策模型。     

基于战备完好率的军用飞机维修费用需求确定方法

军用飞机维修费用需求与战备完好率要求密切相关,为保持飞机一定的战备完好率水平,必须投入一定的维修费用。维修费用投入多,则维修设备齐全,维修人员维修能力高,维修备件充足,飞机故障修复时间短,战备完好率高;维修费用投入少,会造成维修设备短缺,设施破旧,维修人员培训不到位,维修备件供应不足等各种问题,直接影响战备完好率水平。     

基于ANP维修保障系统结构设计影响因素分析

针对装备维修保障系统结构设计影响因素多、设计过程易耦合等问题,提出了一种基于网络分析(ANP)的维修保障系统结构设计影响因素网络模型和方法。首先,以维修保障系统结构设计影响因素定量研究为控制层目标,以作战任务系统、保障对象系统等为网络层的因素集,建立维修保障系统结构设计影响因素的网络模型;其次,运用网络分析方法定量地确定维修保障系统结构设计各个因素的影响综合权重及排序,明确设计时应优先考虑的关键因素。通过具体分析,证明了此方法的正确性和实用性。     

飞机再次出动保障活动设计方法

飞机再次出动保障活动所需时间长短对提升飞机的作战效能至关重要,针对当前在飞机保障资源有限约束条件下,再次出动保障活动工期最短难以实现的难题,提出了基于分支切割法的再次出动保障活动时间优化方法。该方法以飞机再次出动保障活动所需时间最短为目标,以有限的保障人员和保障作业间逻辑关系为约束条件,可计算出时间最短的飞机再次出动保障活动具体流程,并用VB6.0编制成计算机程序,开发了飞机再次出动保障活动分析系统。最后,对某型飞机真实保障活动进行了实例分析,结果表明,使用该方法计算得到的结果准确、可靠,与实际保障情况相符,可为飞机再次出动保障与决策提供指导,提升保障活动的自动化水平,具有很好的工程应用价值。     

虚拟检测维修系统的设计与实现

结合实际装备维修工作的需求,开发了一套基于虚拟现实技术的具有一定通用性的虚拟维修训练系统。系统由界面层、应用层、对象层和技术支持层组成,运用OSG渲染创建逼真的场景,基于均匀网格和OBB树的混合碰撞检测算法解决碰撞问题,通过协同网络通信实现多人协作维修/检测操作。通过对某型装备手控台的虚拟维修训练系统的构建,证明系统能够快速开发相应的虚拟训练系统。训练过程中操作与场景变化实时同步,结果表明该系统能够有效提高操作人员的维修维护能力。     

主战飞机维修保障效能评估方法

针对空军主战飞机维修保障效能难以评估的问题,首次提出了主战飞机维修保障效能评估方法。分析了飞机维修保障系统运行过程,按照"投入-产出"的原则,建立了主战飞机维修保障效能评估指标体系,运用信息熵理论和灰色系统理论,构建出了基于熵权和灰色聚类的评估指标赋权模型。结合实例验证了方法的正确性和合理性。     

基于改进支持向量机的航空装备维修安全评估

传统航空装备维修安全评估大多采用定性评估方法,针对传统评估中存在主观性、随意性过强,实践中缺乏可操作性等问题,提出了基于核密度估计的改进支持向量机。构建了航空装备维修安全评估指标体系,在利用层次分析法对其权重进行计算的基础上,通过改进支持向量机对某单位航空装备维修状况进行了全面评估,为航空装备维修安全评估提供了科学的方法,对确保航空装备维修安全具有较强的理论和现实意义。     

Selecting review periods for a coordinated multi‐item inventory model with staggered deliveries

Consider an N‐item, periodic review, infinite‐horizon, undiscounted, inventory model with stochastic demands, proportional holding and shortage costs, and full backlogging. For 1 ≤ j ≤ N, orders for item j can arrive in every period, and the cost of receiving them is negligible (as in a JIT setting). Every T_j periods, one reviews the current stock level of item j and decides on deliveries for each of the next T_j periods, thus incurring an item‐by‐item fixed cost k_j. There is also a joint fixed cost whenever any item is reviewed. The problem is to find review periods T₁, T₂, …, T_N and an ordering policy satisfying the average cost criterion. The current article builds on earlier results for the single‐item case. We prove an optimal policy exists, give conditions where it has a simple form, and develop a branch and bound algorithm for its computation. We also provide two heuristic policies with O(N) computational requirements. Computational experiments indicate that the branch and bound algorithm can handle normal demand problems with N ≤ 10 and that both heuristics do well for a wide variety of problems with N ranging from 2 to 200; moreover, the performance of our heuristics seems insensitive to N. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48:430–449, 2001     

An optimal structured policy for maintenance of partially observable aircraft engine components

This paper considers the maintenance of aircraft engine components that are subject to stress. We model the deterioration process by means of the cumulative jump process representation of crack growth. However, because in many cases cracks are not easily observable, maintenance decisions must be made on the basis of other information. We incorporate stress information collected via sensors into the scheduling decision process by means of a partially observable Markov decision process model. Using this model, we demonstrate the optimality of structured maintenance policies, which support practical maintenance schedules. © 1998 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 45: 335–352, 1998