考虑库存损耗的单部件系统可修备件需求模型

本文研究具有库存损耗的单部件系统可修备件需求模型;采用马尔可夫到达过程(Markovian删val pcess,MAP)代替Poisson过程、更新过程等经典随机过程描述备件需求情况.假设库存备件寿命服从指数分布,故障件维修时间服从一般分布,建立了一种描述能力更强的可修备件需求模型;给出了系统的可用度、工作时间周期、停机时间周期等参数和规定条件下的两种备件需求量算法,并给出了数值算例说明所建模型的有效性.     

基于零件寿命函数的慢速流动备件库存模型

对价值高的慢速流动备件，如何确定其最佳再订货时间和订货批量，这是目前困扰企业的一个急需解决的问题。由于设备系统的复杂性、零件故障的随机性、备件消耗的特殊性，此类备件的需求难以预测，也难以对相关费用做出准确评估，使用传统的订货点法已经不能很好解决这一问题。本文从零件寿命函数角度对此问题进行了研究．给出了基于零件寿命函数的慢速流动备件库存控制模型。最后以武汉某氧气生产企业此类生产备件——气体冷却器芯为例，对模型的有效性进行了验证。结果表明，使用基于零件寿命函数模型对慢速流动备件进行库存控制．能有效地缩短此类备件的平均存储时间，降低存储成本。     

航空发动机组合维修策略的备件需求规律

以单台航空发动机系统在定时维修和失效更换相结合的维修策略下的备件需求规律为研究对象,假设航空发动机中的部件寿命服从一般分布,利用Phase-Type(PH)分布的稠密性将一般分布表示为PH分布形式;然后通过仿真获取整个发动机系统的备件更换时间序列;在仿真结果基础上,利用EM算法将单台发动机的备件需求点过程拟合为马尔可夫到达过程(Markovian arrival proccss,MAP),并根据MAP性质确定了多台相同发动机组成的系统的备件需求规律;最后通过一个示例说明了本文方法的有效性.文中通过仿真获取样本数据,再采用拟合算法确定需求规律的研究思路具有很好的通用性,对他人的研究工作有一定借鉴作用.     

基于PH分布的n中取k系统可靠性模型研究

本文以n中取k系统为研究对象,采用Phase-type(PH)分布代替指数分布等典型分布,假设部件在工作状态、储备状态和维修状态停留时间均为连续时间PH分布;建立了一种描述能力更强的系统可靠性解析模型,利用矩阵解析方法获得了系统稳态概率,推导出系统稳态可用度、工作时间、平均故障间隔时间和维修台故障件到达率的解析表达式;并通过算例验证了模型的正确性和适用性,演示了给定n值后,k值变化对系统可靠性规律的影响.     

基于分布估计算法的备件优化配置

分布估计算法是一类新的进化算法,它通过统计在当前群体中优选出的个体信息给出下一代个体分布的概率估计,用随机取样的方法生成下一代群体.将分布估计算法应用于备件优化问题,提出了基于分布估计算法的武器装备系统备件优化模型,分析了个体选择比例、精英保留等策略对算法的影响.仿真结果表明了文中所采用的分布估计算法在求解备件优化问题时是可靠有效的.     

基于快速响应及成本控制的风场备件管控模型

研究风场备件精益管理问题,建立风场备件最优订货量模型、最优库存分配模型、最优响应方式模型。对模型进行数值分析得出结论:备件价格及残值不变时,最优订货量及期望总成本随缺货成本增加而增加;备件价格及缺货成本不变时,最优订货量随备件残值增加而增加,期望总成本随备件残值增加而下降;备件残值及缺货成本不变时,最优订货量随备件价格增加而下降,期望总成本随备件价格增加而增加。备件响应方式主要依赖于运输成本、备件安装提前期及备件响应时间的间接损失,间接损失越大,越倾向于快速运输方式。备件服务期望成本随风场需求波动增加而增加;将需求波动小的风场的部分备件储存于中心库,能降低期望成本。最后分析了前三条模型假设不满足时的结果调整。     

一种Weibull型备件需求量的改进算法

由于模型复杂、计算困难, Weibull型备件的需求量通常采用指数型备件的需求模型进行近似计算(称为指数算法). 虽然指数算法计算简单, 工程应用方便, 但结果保守, 容易造成备件资源的浪费. 文章根据"累积失效概率相等"原则, 利用Weibull型与指数型备件在保障时间内期望累积故障次数相等的关系, 提出一种改进的指数算法, 能够更加方便准确地确定备件需求量. 通过蒙特卡洛模拟和算法比较, 结果显示: 当保障时间小于平均寿命时, 改进算法的计算结果比原指数算法的保守度大大降低, 更加接近真实需求量, 从而能够有效减少备件的浪费.     

可替代产品的库存模型研究(Ⅱ):基本性质

通过分析各参数对最优订货量的影响 ,得到产品具有可替代性情况下最优订货量的一些基本性质 .然后 ,将本模型与报童模型进行比较 ,证明采用替代策略可以提高销售商的收益及服务水平 .     

可替代产品的库存模型研究(Ⅰ):最优订货量

针对产品具有可替代性情况下的库存管理问题 ,建立两种产品情况下的库存模型 ,证明其目标函数是凹函数和子模函数 ,并给出最优订货量应该满足的条件 .     

基于任务的k/n(G)系统舰船备件需求预测

针对k/n(G)系统在事后维修与任务后检修相结合条件下的舰船备件需求预测问题,在备件寿命服从指数分布的条件下,首先建立了k/n(G)系统的备件需求预测模型,并给出了备件需求特征.然后,基于方便理解和简便计算的需要,以伽马型单部件需求为基础,给出了备件需求模型的工程解释和近似计算方法,并对近似算法的精度进行了验证.结果表...     

基于马尔可夫到达过程的并联可修系统的可靠性分析

研究了在一有限状态马尔可夫环境中运行的具有L个零件和N(N     

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Markov过程的冗余系统备件与冗余度联合优化

为了合理有效地降低冗余系统全寿命周期费用,同时考虑部件的故障过程、维修周转以及备件的订购补给过程,结合混合准则提出了基于Markov过程的k/n冗余系统可用度模型,实现备件库存配置与冗余度联合优化。首先,通过热备份和冷备份模式下的系统故障率和修复率计算公式,建立了使用可用度模型。然后,基于稳态概率计算全寿命周期费用,并运用备件库存配置与冗余度联合优化算法实现模型的求解。最后,通过数值计算验证可用度模型的正确性以及联合优化的有效性。通过数值计算结果表明,所提出的可用度模型是传统模型的有益改进并且具有普适性。联合优化算例结果显示,冗余系统可用度随冗余度或备件库存的增加而得到提升,而当可用度接近1时若要进一步提高可用度将导致费用急剧增长;全寿命周期费用中备件存储费用的所占比例最高,而备件订购费用最低;算例表明,与仅考虑备件库存优化的方法相比,联合优化使全寿命周期费用降低了8.01%。     

基于灰色GM(1,1)模型的上海城镇养老保险人口分布预测

通过利用上海人口普查和1%人口抽样调查数据及历年统计年鉴数据,结合人口精算学递推和灰色动态GM(1,1)模型,对2008-2050年上海城镇养老保险"老人、中人、新人"在职和退休人口分布数据做出分类预测.在对人口预测结果曲线趋势分析基础上发现上海基本养老保险系统实现可持续发展中潜在的最大危机——退休人口抚养危机.研究结论对于上海市养老保险基金收支缺口测算及新人口政策制定具有重要的理论意义和应用价值.     

基于过程和结果的评价：社会性别公平性评价体系

目的:将社会性别视角纳入中国县区级计划生育/生殖健康优质服务的评价框架中,建立县区级计划生育/生殖健康优质服务的社会性别公平性评价体系,为在更广泛的领域当中进行公共卫生的社会性别公平性评价提供思路和方法.方法:采用文献查阅、访谈、专家评议等方法进行评价体系的设计;并通过在中国东部的安徽省巢湖市居巢区进行大规模调查、进行数据分析的方法验证该评价体系的可行性和有效性.结果:形成了包括过程和结果在内的中国县区级计划生育优质服务系统的社会性别公平性评价体系,并分别从过程和结果两个方面对安徽巢湖市居巢区的计划生育/生殖健康优质服务的社会性别公平进行了评价.结论:该评价体系是可行的,但是在稳定性和适用范围方面还需要进一步改进.     

基于多重休假的min(N,V)-策略M/G/1排队系统的队长分布

运用全概率分解技术和拉普拉斯变换工具,研究了基于服务员多重休假的min（N,V）-策略M/G/1排队系统,其中N是预设的休假终止的门限值.讨论了从任意初始状态出发队长的瞬态分布,获得了队长瞬态分布的拉普拉斯变换的递推表达式和稳态队长分布的递推表达式,同时求出了附加队长分布的显示表达式.进一步讨论了当休假时间V分别服从负指数分布和定长分布P{V=T}=1,以及当N=1,N→∞,P{V=0}=1与P{V=∞}=1时的特殊情形.最后,通过数值实例阐述了获得便于计算的稳态队长分布的表达式在系统容量设计中的重要价值.     

基于马田系统和φs转换的模糊积分多属性决策方法

在实际决策问题中,决策属性间往往存在一定的交互作用,而传统决策方法并不能有效处理。针对这种情况提出了一种基于马田系统（Mahalanobis-Taguchi system, MTS）和φs转换的模糊积分多属性决策方法。该方法针对φs转换法利用属性权重确定λ模糊测度存在的问题,提出利用Shapley值代替属性权重来确定λ模糊测度,同时提出了一种基于马田系统的Shapley值测度方法,并给出了合理性分析。最后通过实例分析了不同交互度对决策结果的敏感性,并验证了利用Shapley值确定的λ模糊测度更有利于决策。     

基于极大极小准则下的 (n,k,m) 卷积码识别

针对现有识别方法仅适用于特定类型的卷积码,以及容错能力有待提高的问题,提出了一种基于改进门限沃尔什-哈达玛变换(Walsh-Hadamard transform, WHT)的(n,k,m)卷积码参数遍历识别方法。首先,将问题分为非系统和系统形式两种情况进行考虑,根据各自结构特点分别建立关于校验多项式的二元域方程,并建立二元假设;然后,遍历不同的参数组合并利用WHT求解对应方程,通过二元判决得到校验多项式,同时为提升方法的鲁棒性,采用极大极小准则对判决门限进行了改进。最后,利用校验多项式矩阵与生成多项式矩阵的正交关系求解生成多项式。仿真结果表明,该方法对各码率的卷积码均能有效识别,且抗误码性能优于传统方法。     

双环网络G(N;1,s)紧优分布特性研究

利用仿真来研究双环网络G（N;1,s）的紧优分布特性在国内外文献中尚未见到。提出一种快速仿真算法,计算出任意N存在的紧优个数n,仿真出4≤N≤1000的n-N紧优分布率和n/（N-2）-N紧优分布率,并列出其中无紧优双环网络的N值。仿真结果表明,n—N分布呈现平稳的波动特性,n不随着N递增,而n/（N-2）随着N的增加呈波动性下降的趋势,并且与N的奇偶性无关。