自律分散测试系统体系结构研究

本文从实际的军事需求出发, 借鉴自律分散系统的思想, 提出了在战场环境下具有自我修复与重构功能的自律分散测试系统(ADTS)的概念, 文章对ADTS进行了数学建模, 利用功能完成度来评价测试系统战损后仍可继续使用的程度, 通过论证可知, ADTS具有良好的容错性、维护性和扩展性, 能够实现战损条件下的降级使用, 战场生存能力强. 同时, 文章阐明了ADTS的组建方法, 对于ADTS的设计实现具有重大的指导意义.     

K:N系统可修复备件两级供应保障优化研究

备件供应保障优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径。通过分析复杂装备可修复备件两级供应保障系统,研究了备件保障与装备战备完好性的关系,建立了以备件购置费用为约束、系统供应可用度最大为目标的冗余度系统可修复备件供应保障优化模型,并运用边际效能法进行求解。实例应用证明,模型可以优化备件库存以及评估备件库存量、两级维修能力、系统自身可靠性等因素对系统保障效能的影响。     

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.     

K:N系统可修复备件两级供应保障优化研究

备件供应保障优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径.通过分析复杂装备可修复备件两级供应保障系统,研究了备件保障与装备战备完好性的关系,建立了以备件购置费用为约束、系统供应可用度最大为目标的冗余度系统可修复备件供应保障优化模型,并运用边际效能法进行求解.实例应用证明,模型可以优化备件库存以及评估备件库存量、两级维修能力、系统自身可靠性等因素对系统保障效能的影响.     

基于超启发式算法的备件供应网络结构优化

为了通过对供应网络结构进行优化从而提高备件供应的效率和效益,分别对传统正向供应网络、应急横向供应网络以及考虑抢修任务的闭环供应网络3种备件供应网络结构进行研究。以供应成本最小和供应时间最短为目标,以备件满足度、库存等为约束,构建了带约束的多目标优化模型。提出了一种基于排序选择函数的超启发式多目标进化算法,同时可以对不同网络结构模型进行求解。在ZDT系列测试函数上将该算法与其他进化算法进行对比测试,验证了所提出的超启发式算法在收敛性和分布性上的优越性。算例表明,一方面,与传统前向供应网络相比,横向和闭环供应网络能够提高备件供应的时效性和经济性;另一方面,超启发式算法在求解模型时取得的解优于其他元启发式算法。     

战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型

在战时协同维修保障过程中,针对各维修任务间经常发生维修资源短缺及资源冲突的问题,在分析连续消耗条件下战场抢修资源调度的特点及决策目标的基础上,建立了在抢修开始时间最早的条件下支援点数目最少的战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型,并给出了算法和优化调度方案.算例分析结果表明了模型的合理性和算法的有效性.     

不可修复产品的组合维修和备件供应策略

为了保证产品的技术状态,避免发生失效,部分不可修复产品会采取定期维护与视情更换的组合维修策略,其中备件供应直接影响产品的维修能力。针对该类产品,重点对其组合维修策略和备件供应策略进行了联合优化研究。首先,分析了定期维护条件下产品的性能变化特点,结合累积失效理论,利用复合泊松过程建立了该条件下产品的性能退化模型;其次,给出了组合维修与备件供应策略要求,并构建了产品维修和备件供应概率模型;再次,建立了以产品长期运行条件下费用率最低为目标的优化模型,对维护周期、预防性更换阈值、备件供应时刻等策略值进行了优化确定;最后,利用算例分析了费用率与策略值之间的关系,并说明了该策略的优点。     

基于simio平台的装甲装备战场抢修组织实施过程仿真

针对现代战争装甲装备战场抢修组织实施任务需求,在分析装甲装备战损规律的基础上,研究了战场抢修的组织实施过程,构建了过程模型,并基于simio平台进行了仿真。模型具有一定的可扩展性,对战场抢修工作具有一定的参考价值。     

市场供求不确定供应链的多目标鲁棒运作模型

提出了由一个制造商和一个供应商构成的多产品、多阶段供应链在原材料市场的供应和消费市场的需求均不确定条件下的多目标鲁棒运作模型.采用已知概率的离散情景描述消费市场需求和原材料市场供应的不确定性.供应链的运作模型为一个多目标规划问题,满足诸如供应链协调运作、所有供应链成员的目标利润尽可能最大、对应于不确定供求的决策的鲁棒性等多个相互冲突的目标.数值算例的结果表明,将鲁棒性运用于这些目标中,能够减少产品需求和原材料供应的不确定性对目标值的影响.     

有限维修渠道下两级维修供应系统性能评估模型

在有限维修渠道条件下,对两级维修供应系统的备件供应能力进行了评估.系统由多个基层保障点和一个基地保障点构成,故障件有多类,每个保障点有各自的库存和维修机构,库存施行(S-1,S)策略.各维修机构的维修渠道都有限,多类故障件共用同一套维修设备,使用M/M/c模型分析各级站点的维修队列.考虑了故障件在基层站点和基地站点之间的运输时间,用M/G/∞模型分析运输队列.以备件满足率和平均缺货量为指标,评估了系统的备件供应能力.最后举例说明本评估模型的使用,并在相同假设条件下使用仿真方法和MET砌C模型评估了系统,通过对比三种模型的结果验证了本文评估模型的有效性.     

需求不确定的再制造批量决策

再制造产品需求和再制造率的不确定性,使得再制造生产计划比传统生产计划更加复杂。针对产品的再制造和重新装配过程中的批量计划进行整体优化,在重新装配车间,装配调度策略不仅取决于外部采购零部件的到达情况,同时更加依赖于再制造车间对拆卸后零部件的再制造情况。根据再制造率和顾客需求的不确定性,综合考虑再制造成本、再装配成本、装配前零部件库存成本、装配后产品的库存成本以及缺货成本,以利润最大化为目标,利用利润的两阶段函数给出了再制造零部件和再装配产品的最优批量,并讨论了再装配批量和再制造率、利润和再制造批量之间的关系。     

地空导弹武器系统抢修备件配置建模与仿真

分别就地空导弹武器系统非战斗损伤和战斗损伤引起的战时抢修备件消耗进行分析, 建立基于可用度的非战斗损伤抢修备件需求量模型, 进而建立战时抢修备件的需求量模型,并 对模型加以验证.利用Monte-Carlo算法对模型进行仿真分析和计算, 得到地空导弹武器系统的抢修备件清单. 模型和仿真结果具有一定的理论意义与实际价值.     

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。     

基于动态进化算法的多阶段备件供应优化决策

由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化。针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型。为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法。首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题。其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力。算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升。     

COORDINATING PRODUCTION AND RECYCLING DECISIONS WITH STOCHASTIC DEMAND AND RETUR

In this paper, the joint production and recycling problem is investigated for a hybrid manufacturing and remanufacturing system where brand-new products are produced in the manufacturing plant and recycled products are remanufactured into as-new products in the remanufacturing facility. Both the brand-new products and remanufactured products are used to satisfy customer demands. Returns of used products that are recycled from customers are assumed to be stochastic and nonlinearly price-dependent. A mathematical model is proposed to maximize the overall profit of the system through simultaneously optimizing the production and recycling decisions, subject to two capacity constraints ? the manufacturing capacity and the remanufacturing capacity. Based on Lagrangian relaxation method, subgradient algorithm and heuristic algorithm, a solution approach is developed to solve the problem. A representative example is presented to illustrate the system, and managerial analysis indicates that the uncertainties in demand and return have much influence on the production and recycling policy. In addition, twenty randomly produced examples are solved, and computational results show that the solution approach can obtain very good solutions for all examples in reasonable time.     

Coordinating production and recycling decisions with stochastic demand and return

In this paper, the joint production and recycling problem is investigated for a hybrid manufacturing and remanufacturing system where brand-new products are produced in the manufacturing plant and recycled products are remanufactured into as-new products in the remanufacturing facility. Both the brand-new products and remanufactured products are used to satisfy customer demands. Returns of used products that are recycled from customers are assumed to be stochastic and nonlinearly price-dependent. A mathematical model is proposed to maximize the overall profit of the system through simultaneously optimizing the production and recycling decisions, subject to two capacity constraints — the manufacturing capacity and the remanufacturing capacity. Based on Lagrangian relaxation method, subgradient algorithm and heuristic algorithm, a solution approach is developed to solve the problem. A representative example is presented to illustrate the system, and managerial analysis indicates that the uncertainties in demand and return have much influence on the production and recycling policy. In addition, twenty randomly produced examples are solved, and computational results show that the solution approach can obtain very good solutions for all examples in reasonable time.     

可修排队系统备件灰色生灭预测模型

可修部件的失效率和修复率在服役周期内呈现不确定性,基于确定型失效率和修复率建模的生灭过程在解决可修部件备件预测问题时存在一定局限.传统可修备件需求预测模型忽视了排队维修情况下的讨论,这与工程实际不符.以服从一般分布的区间灰数表征可修部件的失效率与修复率,构建了灰色状态转移矩阵,建立了一类排队维修系统的可修部件备件灰色生灭预测模型,研究了该过程的无记忆性和稳态解的存在条件,讨论了失效修复比、修理能力、备件数量与保障率的性质.一定程度上揭示了修理能力受限、失效修复比不确定背景下的可修系统备件需求规律.实际案例验证了模型的有效性和实用性.     

利用GSPN的计算机组装业供应链系统建模与分析

利用GSPN对计算机组装业的供应链进行了建模和性能分析。鉴于计算机组装业中配件来源的复杂性和多样性,本文对其供应链进行了简化,即把众多原配件供应商合并为一个大的供应商,从而使得GSPN分析的方法可行化。针对简化后的模型,我们建立了GSPN模型,并利用GSPN与马尔可夫链同构的思想对其进行了系统性能分析,指出了计算机组装业供应链系统在运营过程中出现的一些问题。     

基于灰色生灭过程的可修部件备件需求预测模型

可修部件的失效率和修复率在服役周期内呈现不确定性,基于确定型失效率和修复率建模的生灭过程,在解决可修部件备件预测问题存在一定局限。以区间灰数表征可修部件的失效率与修复率,构建灰色状态转移矩阵,建立基于灰色生灭过程可修部件备件需求预测模型,研究了基于灰色生灭过程的无记忆性和预测模型稳态解的存在条件,一定程度上揭示了失效率和修复率不确定背景下的可修系统备件需求规律。实际案例研究验证了模型的有效性和实用性。     

基于体系保障度的装备备件三级库存方案优化

三级维修供应管理是部队较为常见的保障模式, 备件库存方案是影响装备系统可用度的关键因素之一. 装备保障性工程中的实际问题出发, 在考虑备件结构层级的情况下, 根据METRIC基本原理, 建立了系统备件的三级保障评估模型, 将三级体系保障度作为优化指标函数, 以保障费用为约束条件, 运用边际优化方法对备件方案进行优化. 通过实例给出了备件的最优库存方案结果, 得到了备件三级库存配置的一般规律, 并分析了影响备件库存分配的各种保障性因素. 优化结果符合具有三级供应保障机制下的备件配置规律, 能够为部队保障人员制定备件方案提供一定的决策依据.