复杂形状薄壁零件加工的综合质量控制

首先分析了加工时零件表面热量场和加工参数、余量场之间的关系;利用数字扫描及滤波的方法建立起复杂形面零件的数学模型;以此为基础,在加工过程中,对零件的几何质量和表面层质量进行了综合控制。研究表明,该方法是提高飞行器发动机中高负载复杂形状薄壁零件可靠性和寿命的有效新途径。     

一种使用可用度备件库存模型

阐述了以装备战备完好性为中心的备件库存控制的基本原理,并给出了以可用度为中心的备件库存数学模型.该模型可计算装备细目结构中的所有组件在各级维修机构中的库存水平,在满足一定费用约束条件下,使装备的使用可用度达到最大.     

利用ZIP模型估计备品备件需求量

针对使用过程中大部分时间处于贮存状态的武器装备的特点,提出了利用ZIP模型估计武器装备备品备件需求量的方法。即假定需求量为0和需求量服从Poisson分布各占一定比例混合,由此建立了确定备品备件需求量的ZIP模型,并对模型中的参数进行估计。最后,通过模拟数据进行验证,说明了这种方法的可行性。     

柴油机运动付的工作可靠度数学模型及检修期

柴油机运动付达到极限间隙时,必须修复,以达到要求的间隙。本文根据实际间隙和容许间隙的几种不同情况,讨论柴油机运动付的工作可靠度数学模型及检修期。     

面向AL的战略级仓库备件供应优化方法

针对维修备件供应保障费用较高、管理难度较大等问题,借助自主式保障(AL)理念设计了面向AL的维修备件调度与供应优化框架,提出面向AL的战略级仓库维修备件供应优化思路。在此基础上,为了解决战略级仓库备件供应路线规划不科学、弥补半定量经验方法不足的情况,建立了带混合时间窗的多供应地——多需求地维修备件供应路线优化模型,设计了求解模型的GA-SA混合算法。最后运用算例进行了说明。     

电子装备随机备件品种和数量计算方法

分析了对电子装备随机备件品种和数量的影响因素 ,提出了品种和数量的计算方法。     

有限维修能力下作战单元时变可用度评估模型

针对作战单元任务期内备件需求随任务阶段动态变化的现实情况,考虑作战单元因携行维修能力有限而导致可修件具有一定报废概率的影响,通过引入报废因子,建立两级保障体制下,故障件具有一定报废概率且不考虑外部补给的作战单元时变可用度评估模型。采用Extend Sim仿真软件进行计算,根据仿真值进行参数拟合得到模型中报废因子的近似解析表达形式。研究表明,报废因子能够适应不同的可靠性维修性参数值,模型具有较强的适应性。该模型有效解决了备件非平衡状态下的装备时变可用度评估问题,可为装备管理人员制定合理的保障方案提供支撑。     

用组合模型预测备件消耗量

科学预测备件消耗是有效实施备件保障各项工作的基础。结合指数平滑法及灰色模型的特点,建立组合模型,解决了小样本条件下备件的消耗预测问题。实例分析表明,组合模型比单项模型具有更高的预测精度。     

装备维修中备件需求率的预计方法

通过研究装备维修过程中器件的固有可靠性和维修性,着重分析了影响维修器件需求率的主要因素.利用系统建模和仿真的方法,分别针对耗损类型器件和可修复类型器件建立了相应的需求数学模型,最后给出了维修备件需求率的预计方法.     

The stochastic single resource service‐provision problem

The service‐provision problem described in this paper comes from an application of distributed processing in telecommunications networks. The objective is to maximize a service provider's profit from offering computational‐based services to customers. The service provider has limited capacity and must choose which of a set of software applications he would like to offer. This can be done dynamically, taking into consideration that demand for the different services is uncertain. The problem is examined in the framework of stochastic integer programming. Approximations and complexity are examined for the case when demand is described by a discrete probability distribution. For the deterministic counterpart, a fully polynomial approximation scheme is known 2 . We show that introduction of stochasticity makes the problem strongly NP‐hard, implying that the existence of such a scheme for the stochastic problem is highly unlikely. For the general case a heuristic with a worst‐case performance ratio that increases in the number of scenarios is presented. Restricting the class of problem instances in a way that many reasonable practical problem instances satisfy allows for the derivation of a heuristic with a constant worst‐case performance ratio. Worst‐case performance analysis of approximation algorithms is classical in the field of combinatorial optimization, but in stochastic programming the authors are not aware of any previous results in this direction. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2003