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.     

基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

考虑维修效果与计划水平的预防维修决策优化

预防维修是提高运行可靠性的重要措施.在周期预防维修政策和序列预防维修政策中同时引入了维修效果和有限计划水平.在构建维修优化模型时,考虑了工作间歇性对系统失效强度的影响,并将系统失效过程看作为失效计数过程,建立了基于累积失效计数的维修效果评估模型,进而假定预防维修费用为维修效果的函数关系以反映维修深度与维修成本的映射关系.最后,通过数值例子进行了说明,并与原有周期预防维修政策和序列预防维修政策进行了对比.结果表明,扩展的优化模型可以有效的降低维修费用率和提高系统运行可靠性.     

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.     

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。     

分布式车间生产维修联合调度仿真优化方法

分布式车间生产调度是企业实现高效生产的一个核心问题,而预防性维修作为保证车间设备安全性和可靠性的重要手段,应纳入生产决策的范围.针对设备维修导致的生产延迟问题,提出了一种辅助校正的仿真优化方法,建立了联合生产和预防性维修调度问题的数学模型和仿真模型,将基于序列交换的遗传算法与仿真校正的优化方法相结合,形成了快速仿真优化...     

基于METRIC理论的超大规模卫星星座多级备份策略

针对超大规模卫星星座可能出现的运行维护成本高、任务可用度低的问题, 结合卫星批量化生产以及采用一枚火箭将多颗卫星送入轨道(一箭多星)的现状, 基于可维修备件多级保障库存技术(multi-echelon technique for recoverable item control, METRIC)提出一种超大规模卫星星座多级备份策略。首先, 阐述了基于METRIC理论的卫星星座多级备份策略模型的原理, 备份策略同时考虑地面备份、停泊轨道备份以及星座轨道备份3种备份模式, 建立了考虑卫星年平均需求量、期望需求量与期望短缺数的星座可用度模型, 包含制造费用和发射费用的星座备份费用模型,以及以星座可用度为约束, 星座备份费用为优化目标的数学优化模型。然后, 以某型超大规模低轨卫星星座为案例研究对象, 使用遗传算法和边际分析法进行求解。最后, 讨论了遗传算法与边际分析法在求解该优化问题时的优缺点。结果表明, 在同一星座可用度指标下, 采用星座多级备份策略可比采用传统两级备份策略有效降低每年备份费用; 在保证星座可用度的前提下大幅降低了超大规模卫星星座的备份费用, 可为精确配置各级备份卫星数量提供参考。     

可靠性约束下系统全寿命周期成本优化建模

单纯依据全寿命周期成本最小或系统可靠性最高进行系统设计具有一定的局限性.在系统寿命服从Weibull分布的条件下,给出预防性维修策略,构建设计费用、制造费用和维护费用函数,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;接着完整地提出包括系统全寿命周期成本、可靠性设计水平和预防性维修次数在内的系统设计均衡区域的决策方法.最后,以某大型装置的光学系统为例,说明该方法在工程应用上的实效性,也为系统设计均衡区域的决策过程提供系统的思路和方法.     

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.     

舰艇编队的舰载装备协同问题研究

舰艇编队是现代海战主要采用的对抗形式之一，本文应用可靠性理论研究了舰艇编队的舰载装备协同问题。首先，利用可靠度概念给出了舰艇编队的舰载装备协同质量的量化方法；然后，建立了有限资源约束下的最大舰载装备协同质量的舰艇编队模型，并给出了基于遗传算法的模型求解算法。大量仿真计算表明了所建模型与算法的有效性。     

按照装备编组平车装载问题的混合型遗传算法

按照装备编组进行平车装载是兵力机动铁路输送时经常采用的一种方式。分析了按照装备编组进行平车装载问题的模型，在Next Fit算法和基本遗传算法的基础上，提出了求并按照装备编组进行平车装载问题的混合型遗传算法，给出了这种混合型遗传算法编码方法、遗传算子的设计和适应度函数的定义，并用实例验证了所给算法的有效性。     

有限任务间隔时间内的装备选择性维修决策研究

在序贯任务过程中,在有限任务间隔时间约束条件下,以提高装备的任务可靠度为目标,建立了复杂串并联系统任务可靠度模型,以最小维修、预防更换和事后更换为可选维修策略,建立了总维修时间约束条件下以任务可靠度最大化为目标的选择性维修决策模型。采用遗传算法建立了选择性维修决策优化求解算法,解决了求解空间爆炸问题。案例分析表明,装备选择性维修决策模型及基于遗传算法的优化求解方法是有效的。     

面向多阶段任务可用度的装备群维修决策模型

多种维修方式的综合应用可最大限度提高装备可用度。针对装备群的多阶段任务特点,将维修活动近似安排在任务间隔期内,认为部件以一定的概率必然出现故障,获得了阶段期望维修时间。然后充分考虑了部件的3种维修策略以及产生的延误时间,给出了任务可用度的定义。以最大化任务可用度为目的,在综合分析阶段任务分配方案及维修方式选择影响的基础上,建立了一种非线性整数规划模型。基于问题实际提出了改进遗传算法对模型进行求解,以新的多层分段染色体形式表示优化方案,并调整遗传算子的操作方法以易于算法的实现。最后给出具体实例证明了模型及算法的有效性,有利于决策人员做出合理的任务及维修活动安排。     

考虑保障装备可用度的舰载机作业调度优化

为了在保证较高水平的保障可用度前提下提高舰载机出动效率, 提出一种支持可用度约束的统计优化模型及其对应的启发式求解算法。能够同时生成舰载机的保障作业调度方案和保障装备计划性维护的时间安排, 并通过基于仿真的优化方式, 在启发算法的适应度评价中增加对视情维修和事后维修的仿真, 提高了舰载机作业调度方案的鲁棒性。仿真结果表明，所提算法能够提供一个稳定可靠的基准调度方案, 避免不必要的重调度。     

贮存装备检测周期优化模型研究

针对现有装备贮存定期检测测试效率以一个先前经验值来表示的不科学性,依据工程实际,提出用模糊综合评判法确定测试效率;利用装备在贮存中性能退化的性质,建立考虑模糊测试效率的模糊可靠度预计模型;结合模糊可靠度函数给出贮存费用的积分表达式。最后以模糊可靠度模型为约束,以费用最小为目标函数建立检测周期的优化模型。运用遗传算法对某型水下航行器贮存期电参数的故障检测周期进行优化,结果表明了此方法的合理性和实用性。     

B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法

基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.