分层多态加权k/n系统的可用性建模与设计优化

鉴于多态加权k/n系统在刻画分层性能要求方面的不足,定义一种扩展的分层系统,提出了新的分层运算符结合通用生产函数的系统可用性建模方法.构建了可用度约束下解决"多层部件综合选择问题"的系统总成本优化模型,利用遗传算法编程获取各层部件配置类型及数量.算例结果验证了方法和模型的有效性,揭示了分层性能要求对系统可用性和成本的影响.对比分析说明本文模型更通用灵活,可为复杂系统设计优化提供方法支持.     

基于可用度改进方法的多状态串并联可修系统优化设计

基于不同的系统可用度改进方法,研究了多状态串并联可修系统的优化设计问题.在系统部件具有常数失效率和修复率的假定下,分别利用减小因子法、增加因子法、热备冗余法、温备冗余法和冷备冗余法改进系统可用度,提出了混合法改进系统可用度的优化设计模型.在一定可用度水平及体积和重量约束下,以改进系统可用度所需成本最小为优化目标,给出了系统可用度改进方法的优化设计方案.基于遗传算法处理离散设计变量的灵活性和其较强的搜索功能,利用遗传算法求解所建立的优化设计模型.     

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%.     

(m,NG)维修策略下可修系统的使用可用度模型

k/N系统已被广泛应用在现代高科技装备中,对于该类系统,维修一般要等到失效部件达到一定数量之后才进行,(m,NG)维修策略就是实际中采用的一种维修策略,因此初始备件的数量、配备的维修分队数量以及参数m和NG的选取都影响该类系统的使用可用度.本文给出了(m,NG)维修策略下k/N系统的使用可用度模型,通过该模型可以分析系统在不同初始备件和维修能力条件下的最佳维修策略,为该类系统的维修保障提供决策支持.     

基于逆高斯退化过程的面向任务系统CBM优化模型

针对现有单调退化系统视情维修(condition-based maintenance, CBM)优化模型中不完全维修影响考虑单一, 且未同时融入可用度约束的问题, 提出一种考虑不完全维修双重影响与可用度约束的单调退化系统CBM优化模型。首先, 基于具有随机漂移系数的逆高斯过程, 建立系统退化模型并得到相关概率分布; 其次, 描述任务背景下系统演化过程, 建立不完全维修后的剩余损伤模型, 提出随机漂移系数更新公式; 然后, 结合可用度约束给出系统维修或在3种时机更换的概率公式, 并建立CBM优化模型; 最后, 通过数值实验对模型进行对比和敏感性分析, 验证了该模型的可行性和应用价值。     

不完全维修下的单部件系统视情维修及更换策略

实际装备维修工程中,系统并不总能够通过维修恢复如新,并且修后工作时间和维修时间会随着系统年龄增加而分别呈现缩短和延长趋势。针对这个问题,利用连续时间马尔科夫链理论建立单部件系统在不完全维修条件下的视情维修及更换策略模型。根据马氏过程平稳状态下统计平衡原理得到状态概率方程组,并给出相应的递归求解算法。分别以系统稳态可用度最大、长期运行费用率最低以及规定可用度约束下平均故障前时间最长为目标,确定系统最优检测频率、视情维修阈值和更换策略。最后通过算例说明系统在最优维修及更换策略下达到的性能指标与系统劣化属性和维修能力水平的关系,验证了该模型的可行性。     

考虑退化相关的装备多部件系统维修决策优化模型

针对装备多部件系统维修决策优化问题, 考虑分析系统中多部件之间的退化相关性, 将系统连续退化过程离散化为有限个状态空间, 计算给出系统稳态概率分布。在此基础上,建立长期运行下系统可用度最大为目标的维修决策优化模型, 采用改进人工蜂群算法进行求解, 以获得各部件最优机会维修阈值、预防性维修阈值和系统最优检测间隔期。最后, 通过算例验证了所提模型的可行性和有效性。     

两级维修保障下k/N系统使用可用度模型

为满足一定的可靠性或精度要求,通常将装备系统设计成k/N结构的冗余系统,该类系统维修一般要等到失效部件达到一定数量时才进行.使用可用度是装备战备完好性的重要指标,能很好地反映装备系统的可靠性及维修保障系统的保障水平.因此以k/N系统为研究对象,结合装备两级维修保障模式,建立了m维修策略下两级维修保障的装备系统使用可用度模型.通过模型实例分析了两级备件储备对系统使用可用度的影响,验证了模型的有效性.     

多态加权k/N系统可用度动态评估模型

根据不同结构多态系统在使用过程中系统状态会随着时间不断变化的特点,以可用度评估为目标,在评估过程中加入时间参数,利用马尔科夫过程描述系统及其组件状态随时间变化的分布情况,结合通用生成函数,建立多态加权k/N系统可用度评估的动态模型。实例结果证明可用度动态评估模型的灵活性及实用性,更符合复杂系统工作的实际情况。     

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。     

含风电电力系统动态经济调度的差分纵横交叉优化

由于风电具有随机性和波动性的特点，大规模风电并网使得电力系统经济调度更加复杂。结合参数自适应差分算法（ADE ）和纵横交叉优化算法（CSO ）各自的优点，提出一种自适应差分纵横交叉（ADE-CSO ）混合智能优化算法。为了满足负荷平衡等式约束和机组功率爬坡约束，提出一种启发式约束处理方法。在接入风电的5 机系统上对ADE-CSO 算法进行仿真，并与4 种其他智能优化算法进行比较。实验结果表明，提出的算法具有良好的优化性能和全局收敛性能，是一种求解含风电场电力系统动态经济调度的有效方法。     

视情维修条件下k/N(G) 系统备件供需联合优化

针对传统m视情维修策略下k/N(G)系统维修决策模型对备件可获取性考虑不足的问题,提出了(m,Q)维修策略及备件订购与生产的联合决策优化方法,建立了两种视情维修条件下k/N(G)系统备件供需联合优化模型。证明了在满足约束条件的同时,(m,Q)维修策略下的联合模型((m,Q, n) 策略模型)具有使目标函数最小的订购阈值m、订货量Q和订货次数n,m维修策略下的联合模型((m,n)策略模型)存在最优订货量m和订货次数n使目标值最小。此外,比较分析了不同模型参数对两种模型决策的影响,结果表明, (m,Q,n)策略模型得到的成本始终小于(m,n) 策略模型,而系统使用可用度始终高于(m,n)策略模型。     

Multi-constraint quality of service routing algorithm for dynamic topology networks

An adaptive multi-QoS routing algorithm called AMQRA is proposed for dynamic topology networks, such as satellite networks and Ad-hoc networks. The AMQRA is a distributed and mobile-agents-based routing algorithm, which combines ant quantity system （AQS） with ant colony optimization （ACO） that is used in AntNet routing algorithm. In dynamic topology networks, the AMQRA achieves timely optimization for concave metric QoS constraint and fast convergence. The proposed routing algorithm is simulated in Iridium satellite constellation on OPNET. The results show that AMQRA not only outperforms the AntNet in convergence rate in dynamic topology networks but also can optimize concave metric QoS constraint and reasonably allot bandwidth to the load to avoid networks congestion.     

SC-FDMA系统中继波束赋形与用户功率分配算法

针对协作单载波频分多址（single-carrier frequency-division multiple access, SC-FDMA)系统提出了一种信干噪比约束下的中继波束赋形和用户功率分配联合优化算法。该算法能使得基站端输出信干噪比满足给定约束条件的同时最小化中继节点和用户节点的发射功率。该文通过利用矩阵分析中的瑞利商理论以及交替优化理论,分析并推导得出了最优的中继节点波束赋形和用户功率分配算法。仿真结果及分析表明,该文提出的中继波束赋形和用户功率分配〖JP3〗算法与采用正交频分复用系统下的算法相比能有效地节省中继和用户节点的发射功率。此外,为了降低算法复杂度以及所需反馈开销,该文还给出了用户端等功率分配的方法以及在此基础上的中继波束赋形算法。     

视情维修条件下相控阵雷达备件优化配置

大型相控阵雷达备件配置方案是当前反导预警装备保障领域急需解决的关键问题之一,为了提高相控阵雷达天线阵面的保障能力,提出了一种视情维修条件下,故障件批量送修、定期补给的备件优化配置策略。以天线阵面T/R（transmit/receive）组件为出发点,当其故障单元达到k/N系统的阈值,而其他单元尚未达到阈值时,雷达停机开始换件维修,建立了以系统的供应可用度为约束条件,备件费用最少为优化目标的配置模型,并利用边际效应算法对各参数进行求解。实例运算结果表明该模型合理可行,能为备件配置提供理论支撑。     

系统级能耗优化的实时电压调度方法研究

如何在满足实时性要求的前提下尽可能降低系统能耗,已成为目前实时系统设计面临的新挑战。针对动态优先级节能调度研究存储器操作的系统级能耗优化问题。通过设计线性整数规划模型提出了实现离线节能调度的SYS-SEDF算法,并分析临界频率及其计算方法,进而提出了应用于在线节能调度的SYS-CCEDF算法和SYS-LAEDF算法。实验表明,SYS-DVS系列算法可较好地降低系统级能耗。     

多目标跟踪的分布式MIMO雷达有限阵元选取算法

为充分发挥分布式多输入多输出雷达阵元选取的灵活性,提高多目标跟踪精度的同时,尽量降低系统的代价损耗,提出了一种基于多目标位置估计的阵元选取算法。首先,以提高目标位置估计精度为优化准则,在给定阵元子集大小和允许最高精度误差的约束下,建立了目标位置估计精度与系统代价损耗折中的阵元选取优化模型。然后,采用多起点搜索贪婪算法对模型进行求解,得到多目标跟踪的阵元选取结果。仿真结果表明,在一定阵元子集大小和跟踪目标个数的范围内,该算法能够获得良好的选取性能,并大大降低系统计算量。     

基于序值与拥挤度的拟态物理学多目标算法

根据约束多目标优化问题的特点,在拟态物理学优化(aritificial physics optimization, APO)算法的基础上,将无约束多目标APO(multi objective APO, MOAPO)算法引入到约束多目标优化领域中。提出约束违反度的判断准则,并采取一种更为有效的约束处理技术,从而构造出一种解决约束多目标优化问题的基于序值与拥挤度的拟态物理学多目标优化(improved constrained rank multi objective aritificial physics optimization, ICRMOAPO)算法。在随机搜索过程中动态调整引力因子与惯性权重,增强了非劣解集的多样性。实验结果说明了该算法的有效性,通过与序值约束多目标APO(constrained rank multi objective APO, CRMOAPO)算法、非支配排序遗传(non dominated sorting genetic algorithm, NSGA)算法、多目标遗传(multi objective genetic algorithm, MOGA)算法的对比实验,表明了该算法具有较好的分布性能,为约束多目标优化问题的求解提供了一种新的思路与方法。     

多周期的第四方物流弹复性正逆向集成网络设计模型与算法

在第四方物流的服务模式下,为了使产品的配送与回收能够在动态环境下安全、有效的运作,研究多周期的第四方物流弹复性正逆向集成网络设计问题.构建了在满足弹复性约束条件下,使总成本最小化的网络设计优化模型,在考虑多个运营周期条件下同时优化正向和逆向网络.鉴于该问题的NP-hard特性,设计了一种改进的蚁群算法.最后,通过数据随机产生的算例来测试模型的合理性以及算法的有效性,并且改进的蚁群算法的性能优于标准的蚁群算法.