两水平修理策略的k/n(G)表决系统可靠性分析

研究了具有两水平修理策略和两类修理工的表决可修系统,其中部件的工作时间和修理时间均服从负指数分布.使用马尔可夫分析方法和马氏链吸收时间理论,讨论了系统可用度、故障频度、首次故障前的平均时间等指标.在此基础上,分析了不同条件下系统相关指标随系统参数变化的情况.最后,通过蒙特卡罗仿真和特殊情形的数值结果验证了所得表达式的正确性.     

基于Copula函数的系统可靠性冗余优化

针对系统可靠性冗余优化设计中冗余部件间可靠性的相关性经常被忽略而导致优化结果与工程实际有差距的问题,利用Copula连接函数中的Gumbel Copula函数来描述这些相关性,并根据相关性对冗余优化模型进行了改进. 针对模型的求解方法,选用GAG1启发式算法,并根据Gumbel Copula函数对其中的敏感因子进行了修正. 算例结果表明了改进方法的全面性、可行性.     

传动系统的冗余可靠性优化

传动系统的冗余可靠性优化曾励方卫宁秦大同骆颖传动系统的冗余可靠性优化@曾励@方卫宁@秦大同@骆颖...     

c个修理工同步多重休假的k/n(G)表决可修系统

本文首次将"多个修理工同步多重休假"规则引入到c个修理工的k/n(G)表决可修系统中,在假设部件的工作寿命、故障后的修理时间和修理工的休假时间 分别服从参数λ(>0)、μ(>0)和θ(>0)的负指数分布下,利用拟生灭过程 和矩阵几何解方法,讨论了在稳态下系统处于各状态的概率分布,以及一些刻画系统性能的可靠性指标 和排队指标,如系统的稳态可用度、稳态故障频度和故障部件的等待修理时间等,并且讨论了四种特殊情况: 1) c=1,θ→+∞; 2) c=1,k=1,θ→+∞; 3) c=1,k=n,θ→+∞; 4) c=1,k=n-1,θ→+∞.最后给出了在c=2,n=6,k=3,λ=1/10,μ=1/5,θ=1/2的数值计算例子.     

带冗余串联系统可靠性设计的一种高效优化技术

本文对带冗余串联系统的可靠性设计提出了一种新的优化技术。通过控制系统可靠度的取值变化来获得串联系统各阶段的冗余单元数,而系统可靠度的最优值则采用区间对分法来寻求。实例说明,这种方法计算简便,快速和有效。     

多阶段任务系统(PMS)可靠性模型研究

多阶段任务系统(phased mission system,PMS)包含了一系列具有时间连续且不相互覆盖的基本任务阶段。针对系统特点,对PMS的两种可靠性模型进行了初步的讨论和分析,并提出了一种对包含可修任务的PMS系统可靠性评估的方法。该方法从任务可靠度的角度描述了系统的可靠性,并结合可用度、可信度等描述参数建立了新的评估模型。最后从理论上分析了此方法的可行性,并通过实例验证了其有效性和正确性。     

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PRA的复杂航天多阶段任务系统可靠性分析

在分析复杂航天多阶段任务系统特征和应用传统可靠性分析技术存在的主要问题基础上,简要介绍了概率风险评价(probabilistic risk assessment,PRA)技术,详细说明了PRA综合建模、分析评估和结果分析过程。以某型月球探测器移动分系统为例,进行了PRA技术的工程应用。应用结果表明,PRA技术具有良好的工程适用性,在得到任务可靠性分析结果的同时,能够通过风险重要度排序确定可靠性薄弱环节,支持工程进行针对性的设计改进。     

基于任务可靠性的多阶段系统设备投入策略优化模型

为保证多阶段任务系统的高可靠性,在执行各阶段任务的过程中不仅会设置设备备份,同时也会设置复杂的任务执行方案备份.本文通过研究多阶段系统在各阶段的可执行任务状态空间、状态转移关系以及各阶段之间的状态影射关系,构建了该类系统的Markov可靠性模型.并以各阶段初的设备投入策略作为决策变量,系统的任务可靠性作为优化目标,设备投入工时作为约束条件构建了多阶段系统的设备投入策略优化模型.算例分析表明,本文模型利于对多阶段系统开展可靠性分析与系统的设备投入策略分析.     

k/N系统的多阶段任务可靠度模型

k／N热备份冗余系统已被广泛应用在现代高科技装备中．而对于某些k／N系统的k并不是一成不变的．而是根据实际任务而变化的．并且某些系统还存在一定数量的冷备份冗余部件。给出一种存在冷备份冗余部件且k随阶段变化而变化的k／N系统的多阶段任务可靠度模型，通过该模型可以为确定系统在完成特定任务情况下的热、冷备份部件数量提供决策依据．为该类系统的设计提供决策支持。     

串联、并联、k／n（G）系统的Bayes可靠性分析

本文对不可修部件组成的串联、并联、ｋ／ｎ（Ｇ）系统的可靠性和平均寿命，给出其Ｂａｙｅｓ点估计的表达式Ｒｓ（ｔ）和ＭＴＴＦｓ，并给出算例及分析。     

基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型

提出了一种基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型,将模型推广到更为一般的任意结构系统。该模型考虑了部件的工作配置关系,把多阶段任务系统的可靠性分析转化为系统的状态转移概率。同时给出了系统状态转移概率求解算法,最后给出了一个应用实例。     

基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.     

基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法

针对微粒群优化算法的早熟停滞缺陷问题,提出了一种基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法. 该算法建立了生物种群年龄模型,将每个粒子划分为不同的年龄段,动态地依据种群环境和个体信息有效地控制种群的粒子数规模;设计了较优粒子的生殖策略和较差粒子的死亡策略,增加群体的多样性和减少冗余计算量,以保证算法获得最优性能. 将此算法与其他改进算法进行比较,仿真测试结果表明,新算法具有较高的全局搜索成功率和效率,计算量显著降低,优化精度显著提高,能够有效地避免算法陷入局部停滞的缺点.     

基于粒子群-遗传的混合优化算法

提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。     

基于混合Gamma分布的机载产品可靠性建模

针对研制生产阶段的可靠性试验和评价方法并不能准确推断出复杂机载产品在真实服役环境下的可靠性,而且单一寿命分布模型如指数、正态、威布尔等也不能准确反映机载产品在复杂环境下的故障特征的问题,通过舰载机机群在服役过程中产生的故障数据,利用有限混合Gamma分布可以逼近任意概率分布的特性,根据不同样本容量分别构建了以均方误差和皮尔逊统计量为优化目标的优化模型。采用自适应权重粒子群优化算法对混合分支数和分布参数进行优化,从而获得产品的可靠性模型。研究结果可较好地表征产品故障的统计特征,为系统的可靠性评估、预防性维修周期优化等提供决策依据。     

复合最优模型微粒群优化算法研究及应用

针对微粒群算法全局最优(Gbest)模型收敛速度快、局部搜索能力强、鲁棒性差,局部最优(Lbest)模型全局搜索能力强、鲁棒性好、收敛速度慢的特点,提出了一种结合全局最优和局部最优两基本模型特点的复合最优模型微粒群优化算法。用4个Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,与微粒群算法的两种基本模型相比,该复合模型算法能有效提高算法的收敛速度及全局搜索能力。最后将算法应用于一个非线性系统模型的辨识,辨识结果验证了该算法的有效性。     

资源约束的拼件维修模型与粒子群求解算法

为了获得最优的装备作战单元的拼件维修方案与任务分配方案, 建立了一种同时优化拼件维修方案与任务分配方案的非线性规划模型, 模型中同时考虑了不同任务对武器系统的具体需求、武器系统的客观情况、维修资源约束, 可以最大化地协调任务、装备群与维修资源之间的矛盾, 所以更加贴合实际. 设计了基于粒子群算法的求解算法, 包括算法框架、粒子的表示、初始化、适应度函数、更新方法等. 最后, 应用该粒子群算法对具体实例进行了求解, 分析表明模型与算法可以有效地优化任务分配方案与拼件维修方案, 提高装备作战单元任务成功概率, 为决策者制定决策提供指导.