基于模糊GO法的飞机备件支援系统可靠性分析

GO法是一种全新概念分析技术,适合多状态,有时序的系统的安全性分析。传统GO法只能解决确定的可靠性问题,而飞机备件支援系统各环节的可靠性具有不确定性,模糊理论常用于处理模糊和不精确事件。因此将模糊理论与GO法相结合,首次提出基于模糊GO法的飞机备件支援系统可靠性分析方法。以某通用航空公司为例,在分析和总结飞机备件支援系统运行特点和流程的基础上建立其模糊GO模型。根据模糊GO法公式计算系统模糊可靠性。FTA计算结果验证表明,本文提出的模糊GO法可实现飞机备件支援系统的可靠性分析。     

战时装备维修备件携运行量确定方法研究

为科学合理地确定战时装备维修备件携运行量,针对战时的特点,分析了战时典型的装备维修备件保障系统的结构和运行规律;通过数学推理,表明备件保障度与战时装备的战备件完好性直接相关,从而确定了系统的量化目标——备件保障度;以满足战时备件保障度为目标,基于战时备件更新过程理论,建立了单不修复部件和多不修复部件的备件携运行量模型,并给出了相应模型的计算机求解过程,为战时装备维修备件的科学决策提供了模型支持。     

基于多Agent强化学习的战时备件供应保障动态协调机制

有效的备件供应保障是保证航空装备处于良好状态的重要因素.战时备件供应保障的不确定性特点突出.为了应对这些不确定,精确保障要求下战时备件供应保障更加强调备件资源在系统中的动态协调.鉴于战时备件供应保障系统与多Agent系统的相似性,采用基于Agent的建模仿真技术研究多阶段供应保障过程中的动态协调机制.以Agent之间的供需关系为基础给出了多Agent系统模型结构中小组的定义.为了给出备件短缺情况下使军事效益最大的备件分配策略,设计出以小组为单位的多Agent强化学习方法.最后通过仿真实例验证了方法的有效性.     

基于MIMIC算法的备件优化模型

备件是系统能够完成任务的重要保障,是影响系统可靠度的重要条件,结合当前备件优化的工程需求,建立了基于分布估计算法的备件优化模型,利用Minmax思想将备件约束优化问题转化为无约束备件优化问题,并利用双变量相关MIMIC算法求解备件的最优配置。数值实验表明,提出的算法能有效地解决备件优化问题,且与其他算法进行比较,该算法能在满足系统任务可靠度时,得到较少费用的最优配置。     

浅谈财务会计中不确定性问题的披露

不确定性财务会计是以财务会计的不确定性为研究对象,涉及财务会计中的所有不确定性问题,其目的在于建立一套相对完整地处理不确定性财务会计问题的理论框架。不确定性财务会计是财务会计的一个分支,是不确定经济业务的会计处理,和固定资产会计、商誉会计一样。如果坚持传统的收入实现原则和历史成本原则,经济事项所带来的报酬与风险的产生与转移就不可能在报表中做恰当的披露。实际上,不确定性经济业务的披露对信息使用者来说是非常重要的。     

基于VMI策略的常用备件库存控制研究

本文针对传统备件库存中所存在的备件随机性强、需求规律差的问题,从供应商管理库存的角度出发,对常用备件的库存控制方法进行研究,建立了基于VMI策略的备件库存控制模型。并通过实例研究,对不允许缺货条件下的供应商管理备件库存模式与传统模式进行比较,结果表明,该方法可以很好的降低企业运营成本,解决了常用备件库存管理的问题,优化了备件库存结构,并给出了一些优化建议。     

航空备件软式充氮封存技术要点分析

本文根据航空备件仓储管理需要,重点对软式充氮封存方法实验与应用过程中的适应范围、封存期限、技术参数(指标)和工艺过程等方面进行了相关分析研究。研究表明软式充氮封存降低了航空备件存储的透湿透气度,延长了备件的封存期,达到了较好的封存效果。     

人类自然语言的不确定性及其处理原则

基于人类自然语言用于不确定性表示的特性，提出了智能系统中处理不确定知识的条件假设、不确定度假设、缩小区间假设、独立性假设、语境假设、正比假设和相应的处理原则：最小不确定性原则、最大不确定性原则和不确定性不变原则。     

不确定性加工过程控制的发展与实例分析

切削加工过程的模型难以精确地获得,其模型不确定性和非线性造成加工过程控制困难,成为自动控制在加工过程中应用的瓶颈．文中分析了加工过程切削力模型的不确定性;讨论了经典控制、现代控制和智能控制对模型不确定性的处理手法及其局限性;探讨了非线性不确定加工过程的控制及其鲁棒性,并以模糊控制、基于信息熵优化的控制和多模态专家控制为例,在切削条件或模型发生变化情况下研究加工过程控制系统性能．研究表明,那些不依赖于数学模型的智能控制,可较好地处理加工过程的不确定性,为不确定性加工过程控制提供一条合适途径．     

不确定性多目标规划方法现状

不确定性是环境、经济等复杂系统的主要特征之一,不确定性信息的处理是决策分析中所普遍关注的问题。如何反映、处理和分析系统的不确定性信息,是环境规划中面临的难题。不确定性多目标规划方法是解决这一难题的有效手段。本章在查阅大量国内外相关文献资料的基础上,对有关不确定性多目标规划方法方面的研究作了概述。     

Spare Parts Demand Forecasting:a Review

Spare parts are very common in industry and military fields, and the investigations of spare parts demand forecasting methods have draws much attention in recent years. However,to the best of our knowledge,only few papers reviewed the forecasting papers systematically. This paper is an attempt to provide a novel and comprehensive view to summarize these methods. A new framework was proposed to classify the demand forecasting methods into four categories,including empirical methods,methods based on historical data,analytical methods and simulation methods. Some typical literatures related to each category were reviewed.Moreover, a general spare parts forecasting procedure was summarized and some evaluation criteria were presented. Finally,characteristics of different forecasting methods and some avenues for further research were illustrated. This work provides the managers with a systematical idea about the spare parts demand forecasting and it can be used in practical applications.     

基于主成分分析-BP神经网络的风电备件需求预测

风电机组具有结构复杂,运维困难,且长期处于恶劣的工作环境的特点。风电备件的需求预测有助于为风电场配备最合适的备件数,以确保风电场的平稳、高效运行。本文以某企业近五年的齿轮需求数据为例,应用主成分分析(PCA)降低几个影响因素的维度,得到复合变量,然后应用BP神经网络算法,构建预测模型;比较ARIMA模型、BP神经网络预测和PCA-BP神经网络预测的结果。表明：主成分分析法(PCA)能显著降低神经网络预测误差,预测的精度为93.94%,高于BP神经网络预测的88.39%和ARIMA模型的85.31%,所以PCA-BP神经网络模型的预测精度准确且有可靠结果,能够适用风机备件的需求预测。     

基于约束调度的消耗性航材备件需求预测分析

针对传统航材备件需求预测方法忽略了对需求约束调度条件的获取,导致对航材备件的需求预测效率较低、成本偏高,提出一种新的基于约束需求预测的消耗性航材备件需求预测方法,并进行试验分析。假设某消耗性航材备件的储备量分布密度满足泊松分布,计算该消耗性航材备件及时保障概率。依据航材的年周转量,求出不同周转件所需总储备量,以获取总及时保障率。给出需求约束调度条件,将约束调度和需求预测成本最小作为目标函数构造消耗性航材备件需求预测模型,通过遗传算法对其进行求解,获取最优需求预测结果。将文献[5]方法和文献[6]方法作为对比进行实验,发现所提方法需求预测准确率高,效率最高,且可达到应急要求。     

基于支持向量机的飞机备件消耗预测研究

针对影响飞机备件消耗的诸多因子难于在模型中体现的问题,采用支持向量机回归模型,应用于备件的消耗预测。该方法将影响备件消耗的主要因子作为支持向量机预测模型的输入因子,对应的备件消耗量作为输出因子,训练模型,然后输入测试样本进行预测。预测结果表明,相比于GM(1,1)模型和神经网络(ANN)模型,该模型具有较高的预测精度和动态适应性,可为相应的备件保障部门提供科学的决策依据。     

基于非泊松分布的不可修备件优化配置模型

 针对已有备件配置模型的局限性,研究需求服从非泊松分布的不可修备件优化配置模型.通过分析两级库存系统不可修备件的保障特点,将需求服从泊松分布的假设放宽,建立需求服从非泊松分布的不可修备件满足率通用模型,在此基础上构建以备件配置费用最小为优化目标,以系统备件配置满足率为约束条件的两级库存系统不可修备件配置优化模型,并通过遗传算法给出最优配置方案.结合案例的优化及验证结果显示,该优化配置模型适用于正态分布等需求服从非泊松过程的备件配置问题,其配置方案在保证系统备件配置总费用最低的前提下,使备件满足率达到95.02%,与Opus 10 软件的计算结果一致,表明优化配置模型的可行性和可靠性.     

基于中心极限定理的备件需求量计算模型

备件需求量的确定是进行备件科学合理储备的关键。针对基层部队武器装备的现状,为满足部队作战和训练所需,利用中心极限定理构建了装备备件需求量的计算模型,并通过实例证明了该计算模型的可行性。     

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。     

等周期预防维修下多部件系统的备件订货策略

将多部件系统预防维修的备件需求分为两种：随机失效部件的更换需求和预防维修时隐患部件的更换需求,在等周期预防维修下,应用概率理论,建立了指数寿命型部件的备件需求模型;在此基础上,以系统役龄内备件的订货、仓储总成本为优化目标,订货次数为优化变量,给出存在备件初始库存时的两种订货策略和策略模型的Visual Fortran仿真优化算法;最后结合算例,求得经济订货次数和策略以及相应的订货、仓储总成本,为多部件系统预防维修的备件订货提供一定参考。     

备件储备量的马尔可夫决策模型研究

在分析通信装备备件随机需求的基础上，结合费用因素，运用马氏决策规划方法，建立了备件随机存储管理的优化模型，并通过模型计算，给出了备件随机存储的最优策略。结果显示以此方法来控制备件储备量既能保障通信装备的维修需求，又能使存储费用降到最低水平。