基于产品维修策略的保障设备需求量计算模型研究

介绍了故障产品维修过程并在次基础上分析故障产品批送修数量影响因素及确定方法;基于排队理论建立了在故障产品不同送修策略下的保障设备数量确定通用模型,解决了非单件送修策略下的保障设备数量确定问题;利用模型分析了保障设备数量和故障产品每批次送修量对平均等待维修时间的影响及变化趋势;最后将研究结论应用于实例分析.     

伴随修理中的维修任务调度策略

伴随修理是一种重要的维修保障形式, 合理地调度维修任务将提高伴随修理的效率, 进而将提高作战单元的作战效能. 应用离散事件仿真方法对伴随修理中的维修任务调度策略进行了研究. 首先, 对伴随修理及维修任务调度策略进行了探讨. 其次, 建立了装备作战单元伴随修理的仿真模型. 最后, 应用仿真模型对几种维修任务调度策略进行了仿真评估, 并分别对 平均故障间隔时间(MTBF)、任务持续时间、抢占资源、优先级更新方式的影响进行了分析. 仿真结果表明, 应尽可能 允许重要维修任务抢占所需资源, 调度过程中优先考虑重要的维修任务, 在故障频繁的时候使用"改进的先到先服务(MFCFS)"策略, 故障不频 繁的时候使用"改进的最小处理时间(MSMPT)"策略, 比较可靠的策略是"改进的预测最早完成时间(MEETOC)"策略.     

设备维修管理智能决策支持系统的研究

本文是关于维修的智能决策支持系统研究 ,旨在帮助设备管理人员利用维修优化模型进行科学决策。首先对设备维修管理决策问题进行了分类 ,并建立了相应的维修优化模型 ;然后提出了系统结构设计 ,说明了系统的特点和功能模块 ;最后对实现系统的关键技术 (数据模式的识别及模糊选择 )进行了分析.     

租赁设备的状态维修决策建模与优化

随着物联网技术飞速发展,租赁设备大多安装有传感系统,可以及时地对设备关键部件和整体运行状态进行检测,进而可基于设备的健康状态为其安排更为合理的维修方案,在降低租赁商维修费用的同时,尽量少地干预客户的正常施工,并且保证租赁设备在客户施工场所的可靠运行.本文研究了基于状态检测的租赁设备的最优维修问题,研究中引入了顺序状态检测,定义了基于状态的控制限维修策略,并建立了以维修开销最小为目标的解析模型,以决策系统最优的检测间隔和预防维修阈值.除检测、维修等基本费用外,模型中还进一步考虑了租赁系统的故障罚金和故障后维修超时罚金.在模型的求解中,推导了维修干预下设备任意时刻的检测概率和状态概率分布,作为模型构建和求解的依据.数值实验结果验证并表明了面向租赁设备的基于状态的维修策略的有效性.     

基于MRO服务提供商的设备预维修调度

为了解决MRO服务提供商的预维修调度问题,提出了基于设备故障预期的预维修人员优化调度方法。在该研究方法中,分析了MRO服务提供模式及其优点,建立了基于设备故障统计分布的预维修计划时间优化模型,根据模型确定设备的预维修计划时间,建立了设备预维修调度模型,采用量子粒子群算法对模型求解,并比对基于预维修计划时间的先来先服务方法。最后,通过实例示例了基于MRO服务提供商的预维修调度的求解过程,并对结果进行了分析,保证了模型的合理性及算法求解的有效性。     

基于GA_GSQP算法的设备维修计划优化模型

维修工作是提高设备可靠性、保证设备正常运行的有效措施,本文建立了维修费用约束下可靠性最大的预维修计划优化模型.该模型以平均可靠性为优化目标,考虑了维修费用、维修间隔、设备运行总时间等约束.本文建立的模型为一般非线性优化问题,设计了基于全局序列二次规划方法(global sequential quadratic programming,GSQP)的改进遗传算法(GA_GSQP)进行求解.最后,在算例中以GSQP算法、遗传算法和禁忌搜索算法的优化结果作比较,分析了所设计的GA_GSQP遗传算法的优化效果.     

基于效率的企业任务外包条件

研究了企业需求型和市场需求型2种任务的外包条件,建立了任务的分析模型,给出了这2种类型各自的任务外包分界点的计算公式,并对企业、任务和市场构成的系统的效率进行讨论,得出了提高系统效率的条件.研究认为,任务外包分界点实质是企业与市场分工的分界点,分工提高效率不是绝对的,是有条件的.根据提出的效率概念,企业完成任务的效率如果低于市场完成任务的效率,则任务外包,否则,企业自己完成任务.最后,给出一个较复杂的实例分析.     

考虑生产率调整的多产品EPQ与设备维修整合模型

针对生产计划和维修活动在生产设备方面的安排问题,建立经济生产批量与设备预防性维修的整合模型.考虑了由设备调整及维修活动所引起的停工时间的影响,及由于停工时间所引起的生产率的变动.主要针对两种情况建立模型,一种是在生产周期末对设备进行预防性维修,另一种是在每个设备调整点对设备进行预防性维修,从而进一步对其他预防性维修时间的选择进行说明,设备维修部分运用延迟时间理论建立模型.通过优化所建立的整合模型,即最小化生产计划期内总费用,可同时得到最优经济生产批量及设备预防性维修序列.最后,对所建立的模型进行了实证分析.结果表明,对多产品经济生产批量和设备维修可同时进行优化,避免了分别优化两种情况所产生的订单延迟、维修过度或不足等不良现象的发生.     

运行状态逐渐恶化的同类设备流维修管理模型

大量同类设备的维修问题具有广泛的应用背景,这样的设置具有运行状态逐渐恶化的性质。虽然有许多文献对这类设备维修问题进行研究,但很少文献在建模中联合考虑其他同类设备运行状态及维修资源有限的情况。Venkatesh等人在这方面进行了开拓性的工作。然而他们只是对一个简单的设备流维修管理问题(FMP)问题进行了研究,仍然存在不足。本文尝试将问题进行扩展,讨论了一类具有多个运作方和维修方的设备流维修优化问题。通过仿真实验,将设备流维修管理与传统的基于条件的设备维修管理进行了比较。结果显示,本文提出的设备流维修策略可以获得更多收益。     

基于随机系数增长模型的状态维修与EPQ联合优化

针对生产和维修计划共享生产设备的问题,建立了经济生产批量和设备状态监测维修的联合优化模型.运用随机系数增长模型描述设备的退化状态,每完成一个生产批量就对设备进行状态监测.监测到的设备状态由设备的实际状态和监测误差构成,当监测状态达到或超过预防性维修阈值时,需要对设备进行预防性维修并更新,当实际状态达到故障阈值时,设备故障停机,需对设备进行故障维修并更新.基于两种更新情况,建立了更新周期内的费用和周期长度模型,并进一步运用更新回报定理建立了单位时间期望费用模型,通过对模型进行优化,可得到预防性更新状态阈值和每个批量的生产时间两个决策变量的最优取值.最后,通过国内某钢厂轧钢设备的数据资料对模型进行了数值分析,分析结果和实际情况相符合.     

Convergence in Distribution for Uncertain Random Sequences with Dependent Random Variables

Random variables and uncertain variables are respectively used to model randomness and uncertainty. While randomness and uncertainty always coexist in a same complex system. As an evolution of random variables and uncertain variables, uncertain random variable is introduced as a tool to deal with complex phenomena including randomness and uncertainty simultaneously. For uncertain random variables, a basic and important topic is to discuss the convergence of its sequence.Specifically, this paper focuses on studying the convergence in distribution for a sequence of uncertain random sequences with different chance distributions where random variables are not independent.And the result of this paper is a generalization of the existing literature. Relations among convergence theorems are studied. Furthermore, the theorems are explained by several examples.     

一种新型的灰色RBF神经网络建模方法及其应用

针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色累加生成操作(AGO)具有减小数据随机性,使数据变得有规则的特点,提出了一种新型的建模预测模型———灰色径向基(RBF)神经网络模型。此模型能够减小数据中的随机性,加快网络的建模收敛速度,使神经网络的建模精度得以提高。将此灰色RBF神经网络应用到动调陀螺仪漂移数据建模中,并将其建模验证结果和单纯使用RBF网络的建模结果进行比较,结果证明此方法是可行而有效的。     

基于相关机会规划思想的模糊随机时间费用均衡模型

对于实际工程的管理者和决策者来说, 工程整体费用和工期之间如何达到均衡以及工程所处环境的不确定性是两个必须要面对和考虑的问题. 基于相关机会规划的思想, 针对随机性和模糊性并存的复杂不确定环境, 提出了一类时间费用均衡模型. 在建立的模型中, 以模糊随机变量来刻画工程所处的复杂不确定环境. 随后, 结合模糊随机模拟方法和遗传算法设计了一种混合智能算法, 用于求解该模型. 最后, 通过数值实验来验证所设计算法的有效性和稳定性.     

易逝性电子产品随机模糊库存决策模型及其应用

针对随机和模糊混合不确定环境下的易逝性电子产品库存优化问题,提出了随机模糊多目标库存决策模型和相应的妥协遗传算法。利用期望值和机会约束等价变换,获得不同置信水平下的最佳订货量。通过实例计算求解发现,概率水平的变化比可能性水平的变动对目标函数值的影响要大,可以通过调整不同的置信水平获得最佳订货量。     

基于延迟理论的Supply Hub出库调度模型

考虑了配送准时性和配送成本之间的悖反关系,将延迟理论引入配送调度,研究了订单随机到达、准时配送的supply hub的出库调度问题.考虑订单到达时间的随机性对配送准时性的影响,设计了一个带延迟因子的滚动调度模型,建立了supply hub准时制配送的出库调度多目标规划模型.根据模型的特点,设计了求解模型的克隆免疫算法.最后,结合数值实验,对延迟调度模型和实际使用的调度模型进行了对比分析.研究结果表明,带延迟因子的调度模型相比常规调度策略.能明显降低随机性订单的配送成本.     

考虑随机权重阈值的多态k/N系统任务可用度建模与优化

在权重阈值随机变化的条件下,现有多态系统可用度建模在实际工程应用中具有局限性.本文引入数量阈值并考虑权重阈值随机性,分析多态k/N系统中部件数量和权重不能彼此映射的问题,提出新的随机联合运算符结合通用生成函数的方法,建立系统任务可用度评价模型.本方法适用于权重阈值服从连续型随机分布的情形,优于传统递归算法.然后,分别构建系统可用性约束或成本约束下的系统优化模型,通过遗传算法编程,求解部件各状态的最优概率及权重.最后,以船舶运输系统为例阐述数量阈值对系统可用度的影响,并给出随机权重阈值下多态系统的设计优化结果.研究成果可为系统工程师开展可靠性设计和改进提供方法依据.     

摩擦市场下加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性，把证券收益率视为随机模糊变量. 根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数，构建目标权重不等的加权极大- 极小随机模糊投资组合模型. 在含有交易费用和最小交易单位约束的摩擦市场环境下，利用改进动态邻居粒子群算法求解投资组合问题. 采用实证方法把市场分为上升和下降两个阶段，研究模型的表现. 结果表明： 加权极大- 极小随机模糊投资组合模型的收益率优于均值-方差投资组合模型； 利用加权极大- 极小随机模糊投资组合模型能够满足不同风险态度投资者的需求，构建与投资者风险态度一致的投资组合.     

时间和费用具有不确定性的优化进度计划

对时间和费用都具有不确定性项目的进度计划的风险性进行了研究 ,提出了以净现值的期望值为优化目标的数学模型 DSPSP,描述如何权衡财务费用的节省和推迟现金流入的风险 ,合理地安排各个活动开始的延迟时间 .假定活动周期和费用都是离散随机变量 ,两者相关 .利用模拟退火过程对两个实例的求解表明 ,DSPSP模型的优化结果明显优于非常保守和非常乐观的两种极端策略.     

OD分布与随机均衡分配的组合模型及算法

目前交通规则实践缺乏考虑交通信息的随机性，从而降低了它所得结果的准确性，为此，通过分析出行路选择和目标选择的随机性，建立了交通网络OD分布与随机平衡（或均衡）分配的组合模型，通过引入拉格朗日函数，证明了模型最优解满足随机用户平衡条件和OD分布的要求且最优解是唯一的；最后给出了模型的方向搜索算法。     

基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测

煤气消耗预测是钢铁企业中能源管理重要组成部分之一,以炼钢过程煤气消耗为研究对象,将灰色理论与径向基函数（RBF）神经网络进行组合,建立了基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测模型,利用灰色理论累加求和特性对样本数据进行预处理,减小了数据的随机性,增强了数据变化的规律;利用RBF神经网络逼近这种数据变化的规律,通过预测误差,动态调整RBF神经网络的结构,使得预测误差在允许的范围内。通过仿真表明,提出的模型预测精度较BP神经网络预测精度高,均方差为2．02％,