基于信息熵属性约简的航空发动机送修等级决策

航空发动机送修费用与送修等级紧密相关。送修等级设定过高会使送修费用大幅提高，而目前国内航空公司还缺乏对送修等级的定量控制方法。本文从数据挖掘角度出发，应用变精度粗糙集（Variable Precision Rough Set，VPRS）理论研究发动机状态参数与各个单元体性能之间的关系，提出了一种基于信息熵属性约简的航空发动机送修等级决策方法，以期在实际送修决策时能够更加客观地反映发动机实际状态。最后以CF6型发动机送修维修等级决策规则生成为例说明该决策方法的有效性。     

不确定条件下装备送修级别粗糙群决策方法

针对装备健康管理过程中送修级别的不确定信息和多源决策问题,研究了一种不确定信息的粗糙群决策方法。定义了群决策信息系统以描述多源决策问题,并用不协调群决策信息系统解释决策信息的不协调特性。结合不协调信息的群决策与不完备信息的粗糙决策两种方法长处,设计了不确定条件下的粗糙群决策方法。最后,将粗糙群决策方法应用于某型雷达的送修级别决策,应用实例验证了粗糙群决策方法处理不确定信息的有效性,可显著提高装备送修级别决策的吻合率。     

不确定条件下装备送修级别粗糙群决策方法

针对装备健康管理过程中送修级别的不确定信息和多源决策问题,研究了一种不确定信息的粗糙群决策方法。定义了群决策信息系统以描述多源决策问题,并用不协调群决策信息系统解释决策信息的不协调特性。结合不协调信息的群决策与不完备信息的粗糙决策两种方法长处,设计了不确定条件下的粗糙群决策方法。最后,将粗糙群决策方法应用于某型雷达的送修级别决策,应用实例验证了粗糙群决策方法处理不确定信息的有效性,可显著提高装备送修级别决策的吻合率。     

群体决策中的民主方法

本文提出了一种新的群体决策方法：群体决策民主方法。它能求解等级划分与群体评价两类不同问题。该方法引进和应用了决策度、名义等级隶属度和实际等级隶属度等概念, 建立了“少数服从多数”的民主原则, 并充分利用个体决策信息使群体决策结果符合多数人的意见。     

一种基于ACE/TAO的航空发动机分布式仿真方法

提出一种新的航空发动机分布式仿真方法。基于面向对象技术建立某型航空发动机部件级模型并运用符合OMGCORBA（Object Management Group，Common Object Request Broker Architecture）规范的ORB（Object Request Broker）--ACE（Adaptive Computing Environment）／TAO实现模型之间的通信。基于部件级串行方式的整机仿真数据表明该方法的准确性和可靠性。在此基础上设计基于求解非线性方程组的并发分布式仿真算法，对仿真试验数据进行分析得出影响分布式仿真性能的重要因素．研究的航空发动机分布式仿真方法与面向对象技术融为一体，提供了灵活品扩展和维护的航空发动机分布式仿真框架，为高精度航空发动机复杂模型部件集成、多精度分析、多学科耦合仿真奠定基础。     

航空发动机虚拟采办的构建和发展设想

随着飞行器对航空发动机的能力需求和发动机自身技术难度的提高,其研制的风险、周期、成本不断上升,对采办模式也提出了更高的要求。提出将发动机采办过程数字化的思路,从联合需求分析入手,运用多维缩放技术,以虚拟样机各维度的仿真模型为基础,开展一体化仿真,实现对技术方案的评估;以工作分解结构为纽带,建立技术方案、进度和费用等的映射关系,构建发动机虚拟采办的基本框架,实现物理域模型与业务域模型的有效集成,可快速预测进度和费用,提升采办评估的科学性。     

不确定性下USV可变自主控制结构及算法

针对水面无人艇（unmanned surface vehicle,USV)在具有不确定性的实际任务形势下实现可变自主的问题,提出一种包含可变自主控制结构和自主等级决策算法的解决方案。可变自主控制结构中考虑了自主等级的划分、自主等级的评价和管理,并设计了基于多属性决策方法的自主等级决策算法。最后在USV导航任务为背景的仿真实验中,证明了可变自主系统控制结构和自主等级决策算法是合理的和有效的,同时显示了可变自主系统研究的实际意义及其对于系统规划性能的提高作用。     

固体火箭发动机可靠性分配——随机枚举的Monte-Carlo法

本文应用系统工程的思想,结合可靠性在固体火箭发动机分配中的工程实际,采用随机枚举的Monte—Carlo法,以发动机研试费用最少为约束目标,对固体火箭发动机各组/部件进行可靠性分配,使发动机整机可靠性满足总体的指标要求。本文给出了Monte—Carlo法应用程序框图及发动机组/部件研试费用数学模型。     

基于设计体系的航空发动机R&D知识转移系统动力学建模与仿真

从系统动力学的角度描述了航空发动机研发机构内部的知识转移过程,分析了知识转移的因果关系,建立了知识转移的SD模型,利用Vensim软件功能对系统进行了仿真和灵敏度分析。通过该方法建立的仿真模型能较好地模拟航空发动机研发机构内部知识的转移过程;健全的设计体系能有效地提高航空发动机RD知识转移量和研发机构内部平均知识总量,进而促进航空发动机RD核心能力加快提升。     

某型航空发动机定检稳态故障诊断方法研究

以飞机飞行参数记录系统中发动机参数为基础,研究了RBF神经网络在航空发动机故障诊断中的应用。介绍了RBF网络的工作原理及实现算法,及根据测试样本确定阈值,建立了航空发动机故障诊断的数学模型,并通过该模型对某型发动机定检稳态的飞行参数据进行了辨识。结果表明该方法能有效地判断出某型发动机在定检稳态时的健康状况。     

连续劣化系统的最佳检测与维修策略分析

针对故障状态需要检测确定的劣化系统,以Levy过程描述其运行过程中状态变化,在此基础上提出了一类综合优化检测间隔期与预防性维修阈值的视情维修模型。利用更新过程理论,建立了系统的检测间隔期、预防性维修阈值与优化目标函数之间的关系式,并采用Nelder-Mead法进行优化求解,得到了系统最佳的视情维修检测和维修优化策略。在该策略下,系统长期运行平均费用率最低。最后以典型的Levy过程-Gamma过程为例,实现了此优化模型,同时验证了对应求解方法的可行性。     

装备视情维修与备件库存联合优化决策

研究周期检测条件下装备视情维修与备件库存的联合优化问题。针对相同多部件系统,根据系统的退化状态和备件库存状态确定维修需求,建立了以系统检测周期、预防维修阈值和备件安全库存阈值为决策变量,以平均费用率最低为目标的联合维修决策模型。在模型求解过程中,利用退化状态空间划分法分析各决策点的维修需求,在系统的联合概率密度求解的基础上,确定维修组合概率和备件库存状态概率。最后,通过末制导雷达某部件系统的实例计算,验证了优化方法的有效性,另外还通过灵敏度分析,探讨了相关参数对模型的影响。     

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.     

考虑期望体系效能衰减的舰艇编队等级修理计划优化

舰艇编队等级修理计划优化直接关系到各类战训任务的有效完成和修理经费的科学使用。基于“定期与'双控’相结合”修理模式, 考虑舰艇编队的体系化运用、舰艇效能衰减特性以及决策者期望和偏好, 运用前景理论综合构建舰艇编队期望体系效能模型, 进而以体系效能价值函数最大为目标, 以修理工期、跨期修理、修理经费、装备效能、在航率等为约束条件, 系统构建面向舰艇编队的等级修理计划优化模型, 最后运用基于混合编码的粒子群优化算法对模型进行求解。结果表明, 该方法相对传统的计划编制方法, 舰艇编队体系效能和分项效能更高, 舰艇使用与修理之间的关系协调更好, 对于科学编制舰艇编队等级修理计划, 确保舰艇编队战训任务有效完成能够提供有力的技术支撑。     

基于延迟时间理论的备件维修多目标优化模型

在系统的健康管理中可靠度、可用度或维修费用的极值通常被用作确定维修周期的准则,但随着装备系统的复杂化和决策者需求的多样化,单目标决策问题已不能满足现状,由此,针对定期检测策略,建立了基于延迟时间理论且考虑不完美维修的多目标决策模型,并运用多属性效用理论对模型求解。首先建立该策略下的可靠度、可用度和维修费用模型;然后将三者视为属性,构造每个属性的效用函数;之后采用基于逼近理想解排序法思想的赋权法对属性权重赋值,通过加权获得不同维修周期的综合效用值,根据效用值确定维修周期;最后引入算例,验证模型的有效性和可行性。     

基于维纳过程的维修决策和备件库存联合优化

为了降低设备运营总成本,充分发挥视情维修的优势,开展了设备的视情维修决策与备件库存量的联合优化研究。首先,采用Wiener过程建立了退化模型,估计了设备退化参数和剩余寿命;以此为基础,为充分利用剩余寿命的信息价值,引入预约备件的概念,选用遗传算法和蒙特卡罗相结合的方法,建立了以库存参数、预防性检测阈值和预约备件剩余寿命阈值为变量,以部件平均费用率最小为目标的维修与备件的联合优化仿真模型;最后,通过实例比较分析,表明联合优化方法大大地降低了维修和备件总成本,验证了方法的可行性和有效性。     

退化系统状态维修决策与维修活动建模

研究退化系统的状态维修决策问题,考虑经济性、可用性后,给出两个通用维修决策优化模型,用gamma过程对系统退化进行建模,用监测数据估计退化模型参数。在退化过程基础上,基于历史维修信息和状态数据对决策模型中的变量进行确定;对维修活动中主要的影响--维修效果和维修时间进行分析,认为维修效果和维修时间是系统状态和维修次数的随机变量,分别给出了不考虑人为因素和考虑人为因素的维修效果几何分布模型,用插值方法建立维修时间分布函数。最后以某控制系统为例,对比理想状态和考虑维修效果与维修时间下的仿真结果,验证了模型的有效性和实用性。     

威布尔分布下系统全寿命周期成本建模与决策

系统可靠性设计优化与经济性密切相连.针对部件寿命服从威布尔分布的同质部件组成的系统,引入经济的预防性成组维修策略,构建设计费用、制造费用和维修费用函数,从而建立可靠性约束下的系统全寿命周期成本的优化模型.通过与无预防性维修下系统全寿命周期成本模型的比较分析,效用曲线充分验证所建优化模型的经济性和有效性.接着,给出包括系统全寿命周期成本、部件可靠性设计水平和预防性成组维修频率在内的系统设计均衡区间的决策方法.最后,以某大型科学装置的开关系统为例,说明该方法在工程应用上的实效性,为系统工程师开展可靠性设计优化提供系统的思路和方法.     

部分可观测信息条件下系统最佳检修策略分析

针对部分可观测信息条件下的退化系统,提出利用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决系统视情维修问题。采用隐马尔可夫模型对系统进行状态评估,得到系统的转移概率和观测概率矩阵;利用比例故障率模型对系统进行可靠性分析,得到系统的故障率和可靠度函数,不仅考虑系统的工作时间,也考虑系统的退化状态。最后,以系统长期运行的最小平均费用率为目标,得到最佳的检测周期和最优的更换策略。实例研究表明,该方法可为保障人员提供科学的维修决策依据。