多级维修供应下不完全串件系统可用度评估

串件拼修能够在同等条件下最大限度提高装备可用度,但在装备组成结构中,并不是所有的项目都能够进行串件。为此,针对不完全串件系统,在多级维修供应模式下,根据串件拼修特点,结合可修复备件多级库存控制理论（multi-echelon theory for recoverable item control, METRIC）理论,建立了系统可用度评估模型,并研究了串件对策下最优备件方案确定流程。通过实验设计,对不同串件对策下装备的可用度进行评估,计算表明串件拼修能够进一步提高装备可用度。利用多级多层次备件库存优化工具（vary METRIC, VMETRIC)平台对模型进行验证,结果表明,本文模型结果与VMETRIC仿真结果非常吻合,证明了本文模型的正确性。     

串件拼修策略下指数型不完全修复件的可用度评估

串件拼修能有效提高装备保障效能.针对任务期内普遍存在的故障件报废问题,提出了串件拼修策略下的系统可用度近似评估方法.以两层级部件为例,通过忽略维修时间将底层不完全修复件近似等效为消耗件,并分别以上层部件完全可修和部分可修展开,利用等效思想将上层备件数量折算为底层备件数量,最后通过建立可用度与可靠度的关系得到系统可用度表达式.算例中通过构造仿真模型与近似方法进行对比,结果表明:本文近似方法在高可用度范围内具有较高的精度,在串件拼修策略下使装备可用度提高了4.23%.     

考虑关键性的多约束下辐射干扰对消装备随舰备件配置优化方法

可用度是评估备件对装备完好性影响的重要指标,针对备件关键性对装备可用性造成影响而又难以将其考虑在内建立可用度模型的问题,以舰载通信电台辐射干扰对消装备为对象,采用对备件关键性实行专家打分的方法,将备件关键性作为备件配置优化的约束之一,建立以备件费用、备件体积、备件关键性为约束的备件配置优化模型。在备件费用、体积及关键性归一化的基础上,采用权重因子方法将多约束转化为单一约束,并给出了权重因子更新方法。列举案例,分别计算了费用约束、体积约束、关键性约束和多约束下的备件方案,并对比了装备改进前后的备件配置方案,将装备使用过程中的备件保障延伸至装备可靠性设计阶段。案例分析结果表明:备件配置方法在考虑了体积、费用等限制约束下,能同时兼顾备件关键性对装备完好性的影响;装备可靠性设计时,提高装备可靠性低的现场可更换单元(line replaceable unit, LRU)等薄弱点,能有效减少装备维修保障资源。     

修复后性能下降的可修件的备件可用概率仿真算法

采用事件调度法的策略对装备使用与维修过程进行仿真,给出了修复后性能下降的可修件在先换新件和先换旧件两种策略下备件可用概率的仿真算法。该算法能精确计算安装在不同装备上、具有不同故障间隔时间分布、不同修复时间分布、可修次数受限的可修复部件的备件可用概率。仿真算例验证了算法的正确性。     

基于任务剖面的导弹LRU备件规划方法

研究了不同环境条件对导弹产品寿命的影响,利用Poisson过程来描述导弹现场可更换单元(line replaceable unit, LRU)在全寿命周期中的维修情况,给出了一种基于任务剖面的导弹LRU备件规划方法。通过对全寿命周期任务剖面进行分析,综合考虑不同典型任务剖面对LRU可靠性的影响,利用Poisson过程建立LRU备件量模型。通过考虑LRU备件贮存失效和定期检测损耗,对备件量模型进行了修正。结合实例表明,该方法在导弹贮存寿命剖面下对LRU备件量进行了合理规划,确保导弹满足战备完好性要求,并节约了全寿命周期费用。     

K/N(G)冗余结构下随舰备件配置方案

针对舰船编队在航无补给的情况,对经典可修复备件多级管理(multi-echelon technology for recoverable item control,METRIC)模型进行了扩展,建立了舰船出航期间设备冗余和外场更换件冗余系统任务成功概率评估模型及备件优化模型。针对任务期间舰船设备和外场更换件最小工作数量随时间变化、编队任务成功概率难求的问题,采用超几何分布和二项分布结合的方法求取装备的瞬时可用度,进而求得舰船编队的任务成功概率。以任务成功概率为优化目标,备件总费用为约束条件,基于边际算法计算了备件方案。通过实例分析了在航编队任务成功概率随时间的变化曲线,曲线变化趋势与实际情况相符。     

任务期内多层级不完全修复件的可用度评估

保障效能评估是合理制定备件方案的基础。针对任务期内有限维修能力下的单级保障效能评估问题,提出一种多层级不完全修复件的可用度近似评估方法。首先通过忽略维修时间,将系统中的不完全修复件近似等效为消耗件;然后通过模拟维修换件过程,把所有非顶层备件配置数量全部折算为顶层部件备件数量;针对顶层部件利用伽马分布的可加性,最终得到备件方案下的可用度计算模型;通过实例与仿真表明,所提近似方法能在维修时间较短或备件较充足的情况下,对可用度实现较高精度的评估,基本满足任务期内的高保障度要求。     

基于性能的复杂装备现场可更换单元规划

针对复杂装备设计研制阶段的现场可更换单元(line replaceable unit, LRU)规划问题, 以功能-行为-结构(function behavior structure, FBS)和可靠性、维修性、保障性、测试性(reliability maintainability supportability testability, RMST)作为LRU规划的影响因素, 提出了一种基于性能的LRU规划方法。首先, 通过建立系统的功能架构, 获取系统的零部件清单。在此基础上, 建立零部件FBS相关关系评价矩阵, 进而得到零部件综合相关矩阵, 运用模糊聚类分析实现初步的LRU规划。将RMST参量化, 建立综合评价数学模型, 对初步规划方案进行优选, 得到最佳规划方案。最后, 以某型中压整流发电机为例, 运用提出的方法实现了该装备的LRU规划, 验证了方法的有效性。     

可修系统任务分析与成功性评估模型

通过分析可修系统任务执行时间的特点、任务成功要求以及执行现场维修保障条件,在综合考虑影响任务成功性因素的基础上,给出了四种情况下的任务成功概率评估模型,前三种模型分别是任务执行现场不具备任何维修保障条件下、具备备件快速更换条件下、既具备备件快速更换又具备故障件修复的条件下,对于确定和随机任务执行时间,可修系统在规定最大任务时间内不发生故障的概率。最后一个模型是在任务执行现场既具备备件更换又具备故障件修复的条件下,对于确定和随机任务执行时间,可修系统在有无规定最大任务时间内可以发生故障但总停机时间小于规定最大停机时间的概率。最后,针对其中一个模型,给出了可修算例。     

舰艇编队保障系统的备件短缺风险研究

针对舰艇编队存在备件短缺风险的问题,提出舰艇编队保障系统的概念,给出舰艇编队使用可用度的计算方法,讨论三者之间的关系并建立数学模型。考虑实际中,执行复杂任务的舰艇编队其部件具有不同的寿命分布,替换时间差别大,不少备件维修后能够继续使用以及备件可修次数受限的情况,建立多可修备件的短缺风险计算模型及其与舰艇编队使用可用度的关系模型。最后通过实例对模型进行仿真,对降低备件短缺风险,提高舰船装备使用可用度有一定的参考价值。     

面向任务的备件保障评估通用模型研究

多级备件库存是装备普遍保障模式,针对任务期备件需求处于动态变化的特点,在综合考虑备件报废、维修、运输等因素下,提出了面向任务的任意保障等级备件时变可用度模型。首先,分析了备件维修运输供应渠道;其次,结合动态帕尔母定理,对可修复备件多级控制技术理论进行扩展,构建备件动态维修运输供应模型;最后,根据供应渠道概率分布类型,建立装备时变可用度模型。同时,通过案例分析了装备可用度随时间变化规律,且案例结果与验证模型结果基本一致,模型可为保障决策者制定任务期备件方案提供参考。     

任意结构下可修复备件的配置方案优化

合理规划可修备件的配置方案是提高装备维修供应效能的关键,为此,在可修复备件多级库存控制基本理论（multi-echelon theory for recoverable item control, METRIC）的基础上,结合维修参数,建立了任意保障模式下任意结构系统的备件配置优化通用模型。以装备可用度、备件满足率以及保障延误时间为指标,保障费用为约束,采用边际优化算法对模型进行优化计算。通过算例分析了影响备件配置方案的保障性因素,利用多级多层次备件优化工具模型结果进行了验证,证明了该模型的正确性。     

多级维修供应下可修复备件库存建模与优化

为了研究可修复备件库存分配模型, 根据METRIC理论, 结合“原位维修率”、“占空比”、“重测完好率”等重要维修参数, 建立了具有多等级的维修供应体系、多层次结构备件的初始库存分配通用模型. 以装备可用度、备件满足率以及保障延误时间为指标, 保障费用为约束, 对备件库存方案进行优化, 通过实例给出了优化结果, 分析了影响备件库存分配方案的保障性因素, 并通过VMETRIC仿真平台对模型结果进行了检验. 结果表明: 本文模型得到的优化方案与VMETRIC软件运行结果一致, 证明了本文模型的正确性和算法的合理性.     

考虑库存损耗的单部件系统可修备件需求模型

本文研究具有库存损耗的单部件系统可修备件需求模型;采用马尔可夫到达过程(Markovian删val pcess,MAP)代替Poisson过程、更新过程等经典随机过程描述备件需求情况.假设库存备件寿命服从指数分布,故障件维修时间服从一般分布,建立了一种描述能力更强的可修备件需求模型;给出了系统的可用度、工作时间周期、停机时间周期等参数和规定条件下的两种备件需求量算法,并给出了数值算例说明所建模型的有效性.