基于模块化理论的机务准备流程优化研究

针对机务准备维修流程作业结构复杂、刚性明显的问题,提出基于模块化理论的机务准备维修流程模块化优化方法.根据Schilling模块化系统演化理论,论证了机务准备维修流程模块化趋势.基于模块化方法,给出了机务准备维修流程模块化规划过程和符号描述.运用工作分解结构方法,识别机务准备流程活动集合.结合图结构模型,刻画机务准备维修流程活动的关联关系.最后,运用DSM模型优化算法求解合理的维修流程模块k-划分,从定量角度得出小外场/大内场流程模块化优化模式.算例结果表明该方法可行有效.     

DA—AI在投资管理中的应用

采用经济控制论方法进行投资管理决策分析的基础上，探讨了和人工智能原理相结合的方法，使决策分析更科学、快捷，改进了决策分析在投资管理中的应用水平。     

基于方案优化的维修成本控制研究

维修成本占航空公司运营成本中的较大分额,如何科学有效的降低维修成本,应该从优化维修方案着手,根据可靠性数据分析制定有针对性的维修方案,适当调整部分维修任务间隔,不仅有助于降低成本,更可以减少人为因素在维修活动中造成的风险。     

基于龙门起重机维修更换问题的决策分析

该文通过首先对龙门起重机的维修更好决策原理做了详述,然后针对龙门起重机的维修更换决策,提出运用层次分析法对龙门起重机的维修更换的决策分析,通过层次分析法确定龙门起重机的各个指标体系权重,将定量分析和定性分析结合起来,使得龙门起重机的维修更换问题得到了更为优化的解决。随着现代社会的发展,龙门起重机已经在社会生活中得到了广泛的应用,在许多生产领域,龙门起重机的正确可靠运行已经成为了生产的必要基础。同时,伴随着各项技术的发展,龙门起重机的复杂化程度也越来越高,其维修、更换逐渐成为了生产中的重要问题。另一方面,社会生活生产能源的需求日益增加,对于龙门起重机的使用,我们应该做到充分发挥设备的最大利用率,减少资源浪费,实践“节能减排”。而在面对龙门起重机的维修、更换决策问题时,以往大多采用定性的判断方法进行决策,这样给龙门起重机的使用带来了隐患,同时也容易降低其设备的生产效率和资源的利用率,该文针对以上问题,提出运用层次分析法对龙门起重机的维修更换的决策分析,通过层次分析法确定龙门起重机的各个指标体系权重,将定量分析和定性分析结合起来,使得龙门起重机的维修更换问题得到了更为优化的解决。     

区域环境噪声监测点优化方法探讨

为探讨能源城市以较少网格监测点获得较科学的声环境信息，从环境监测科学观点出发，运用系统论、数理统计方法，分析区域环境噪声监测点的优化问题。结果显示，优化后的监测点，能够从声级水平和环境功能等方面代表区域状况，满足环境管理需要。     

采运系统网络分析初探

采用网络分析技术和运筹方法，从整体上研究采运系统设计的优化问题，提出了具体的研究方法和数学模型，用于制定经济合理的采伐运输方案，为林区木材生产规划设计和伐区采运系统设计提供实用的决策分析工具。     

考虑部件经济相关性的风力机系统状态维修优化

在考虑部件维修活动之间的经济相关性的基础上,研究多部件系统状态维修优化问题.利用随机过程描述部件性能退化过程,采用等周期检测方式在检测点处根据部件的退化状态分别采取最小维修、预防性维修或者事后维修等维修方式.基于更新过程建立状态维修长期运行平均成本率模型,考虑部件维修之间存在的经济相关性,建立多部件状态维修优化模型.以主轴、齿轮箱、发电机等部件组成的风力机为例,研究多部件系统最优检测周期,分析模型参数对维修成本、维修决策的影响.案例研究表明:该模型可以有效描述风力机多部件系统的维修优化问题,考虑部件之间的经济相关性,有利于降低维修费用.     

大修期间运行隔离排水优化分析

大修是核电站生产活动中的重要环节，也是生产活动中的一个特殊阶段，这一阶段是一个维修、试验、改造、检查和运行操作等工作的高峰期。目前，核电站大修具有工期短、工作量大、接口多、核安全要求高、计划性强等特点。为了适应大修工作项目多，工期越来越短的特点，运行隔离排水工作需要统筹考虑、合理安排，并不断进行管理提升，从而简化隔离流程，优化排水方式。该文从大修期间运行隔离排水工作的各个环节进行分析，寻找相关工作流程的优化空间，并提出解决方案或思路。     

基于GA的维修设备备件优化配置模型研究

科技发展与军事变革使得现代武器装备的结构越来越复杂,装备维修的重要性日益突出,维修设备的备件优化问题成为制约维修工作的一个重要因素。分析了维修设备备件优化配置的必要性,从维修设备的战备可用度要求及其备件的费用约束两个方面,建立了维修设备备件优化配置模型,给出了基于GA求斛该问题的步骤与方法。     

关于决策分析和决策支持系统主要研究领域的探讨

决策支持系统是计算机和决策科学相结合的产物，是发展最快和最重要的研究分支之一。结合ＤＳＳ和决策分析的最新发展动态，讨论了今后主要研究和值得注意的若干问题。     

基于多源数据分析的变电站状态维护策略优化方法

针对传统的电力设备基于状态的维护(condition based maintenance,CBM)策略在进行建模及数据优化时出现结果精度不足的问题,提出了一种基于多源数据分析的变电站状态维护策略优化方法.首先,通过分析不同类型组件之间的互联关系,将变电站分为不同的维护单元从而使同一单元内组件可同时维护;其次,为定量评估维护前后零件的可靠性,分别建立了基于健康指数(health index,HI)和寿命降低因子的失效率计算模型,并针对故障零件的位置和严重程度,提出了替代各类组件故障或缺陷的维护策略;再次,依据生命周期成本理论(life cycle cost,LCC),以最低总成本为维护周期优化目标建立了CBM优化模型.最后,通过应用实例验证了所提策略的有效性,该优化策略可显著提高变电站的供电可靠性及经济性.     

考虑租赁双方的租赁设备多目标预防维护策略

针对当前租赁市场上设备承租方对租赁服务要求提高的市场环境,综合考虑设备出租方和设备承租方的经济利益,建立了考虑租赁双方的租赁设备多目标预防维护模型。首先,基于设备故障状态对设备多维护方式进行决策,考虑设备承租方生产计划与产品质量的需求,利用承租方产品质量需求描述其满意度。其次,建立设备维护的总成本、设备维护活动时长以及...     

汽车检查维护费用的最优模型

文章建立了一个汽车检查维护随机性优化模型,让汽车将故障降到最低,也要汽车驾驶者承担维护费用最低。模型中将检查次数视为时刻t的连续函数,把优化问题归结为泛函极值问题加以解决。     

基于风险的智能维修在石化企业中的应用

基于风险的智能维修（RBIM）是一种优化的维修方法,它以设备管理信息化平台为工具,依靠状态监测和故障诊断技术,实行以预防性、预测性为主的维护方法,在维护中充分利用风险分析（RCM/RBI）手段,最大程度发挥设备性能,提高设备运行的可靠性,降低维护成本。针对石化企业设备特点,介绍了RBIM的应用及发展前景。     

用折衷规划进行路面管理的多目标优化

为实现有限资源约束下路面管理效益的最大化和费用的最小化,提出多目标优化方法.应用折衷规划的数学方法建立路面管理决策双目标优化模型,目标函数为路网平均路面性能和维修设备工作时间最大化,约束条件包括维修费用、人力以及最低路面性能等;通过路网养护维修数据对模型进行验证.计算结果表明,维修费用和维修人员的使用率分别达到92.8%和99.9%.该方法是路面管理的有效优化工具,能够实现路面管理的多目标决策.     

S12-CDMA交换系统中继优化分析

介绍了S12-CDMA网络优化,分析了S12-CDMA交换系统中继优化,提出了日常维护的具体方法。     

基于粒子群优化的多目标作业车间调度

为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题,提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略;设计了Pareto档案粒子群算法(PAPSO),该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起,在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置;给出了变异与PAPSO的结合新策略.将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例,以最小化总拖后时间和最大完成时间,与强度Pareto进化算法2等进行比较,结果验证了PAPSO在作业车间调度方面的良好性能.     

基于合作博弈的多部件设备非完美维修策略优化

非完美维修是设备维修资源受限条件下广泛采用的维修方式,然而设备非完美维修中各部件维修等级的确定随着部件数量或非完美维修等级的增加而变得困难。针对多部件设备非完美维修策略优化问题,以设备可靠性为基础,选择各部件的非完美维修等级为优化变量,以维修时间及任务可靠性为约束条件,以设备总维修费用最低为目标建立了设备维修策略优化问题数学模型;进而选择各部件的负责人为参与者,构建相应的合作博弈场景,提出基于合作博弈的设备非完美维修策略优化方法,通过设置每轮博弈中各参与者的策略空间构造、收益及博弈规则,能够使每轮博弈中设备维修方案的更新是朝着优化目标的方向进行;从而通过动态博弈过程获得多部件设备最优的非完美维修策略。通过仿真算例分析及与遗传算法等对比,验证了所提方法的优化结果整体上明显优于遗传算法和粒子群算法的优化结果,且能够显著提高非完美维修策略优化过程的计算效率。研究为当前有限资源下的设备维修策略优化提供了新思路。     

关系数据库的动态维护

就关系数据库的动态维护提出了一些更具实用、灵活的思想，摘述了动态维护中开放型的数据字典管理和过程优化控制方式，以及在传统的动态维护方式的基础上更进一步的功能扩充。