跑道失效率的计算模型与计算精度分析

针对现有失效率计算模型只考虑飞机沿跑道方向起降模式的缺陷,提出了一种综合考虑飞机沿跑道方向和与跑道成一定夹角方向起降的跑道失效率计算模型.该模型利用Monte-Carlo方法,在通过数值模拟法产生子弹落点和利用随机抽样的方法生成多组与最小升降窗口等尺寸的矩形的基础上,通过判断仿真中飞机被封锁的次数来计算跑道失效率.试验结果表明：现有模型导致计算结果明显偏大,新方法更科学合理.同时, 也分析了新方法的计算精度.     

椭圆环散布下射向对跑道打击效果的影响分析

针对常规导弹对机场跑道打击效果的问题,根据某型子母弹实际落点的椭圆环散布规律,建立了射向与跑道主轴成一定夹角时跑道失效率的Monte Carlo模型。计算并分析了射向变化对跑道打击效果的影响:射击方向平行于跑道边时的打击效果明显好于垂直于射击方向时的打击效果。为地地常规导弹发射阵地选择和作战运用提供了理论依据。     

可靠性增长试验的优化设计

讨论了以系统失效率为目标、试验费用和试验时间为约束条件的优化问题,运用梯度投影法得到了最优解;然后讨论了以试验费用为目标、系统失效率为约束条件的优化问题,运用Lagrange乘子法得到了最优解。仿真算例表明,两种算法的效率都较高,按照优化后的分配方案安排可靠性增长试验,能得到最大的收益     

可修复元件的失效率和修复率仿真

构造了元件的故障向量、故障频率序列、维修向量和修复序列。通过故障向量、故障序列、维修向量和修复序列的运算描述了元件的使用过程。提出了动态的区间失效率、总失效率和修复率的新概念。建立了元件动态的区间失效率、总失效率和修复率与事后维修及维修时间关系的数学模型。利用该数学模型可以仿真在事后维修和不同的维修时间分布情况下元件的失效率和修复率随使用时间的变化规律,从而计算出元件的动态可靠性和维修性指标:区间失效率、总失效率和修复率。从理论上系统地阐述了该方法的基本原理及算法过程,并用案例验证了其正确性。该方法不受系统元件寿命分布和维修时间分布类型的限制,计算量小,精度高。     

基于航班时刻优化的跑道运行容量提升方法

分析了航班时刻编排对跑道延误的影响, 建立了平均跑道延误时间最少、总时间片调整最少、总延误 航班架次最少的多目标航班时刻优化排序模型, 用非支配排序多目标优化算法NSGA-II求出该模型的PARATO前沿解集. 以长沙机场典型日航班时刻为例, 运用该模型对跑道运行容量进行计算. 其计算结果与时间片内航班随机排序模型相比, 航班平均跑道延误减少了28.8%,平均时间片调整数减少了27%, 跑道运行容量增加了10.2%.     

一种简单实用的计算复杂系统MTBF的算法

本文介绍了一种简单实用的计算可修复系统的ＭＴＢＦ的算法。对于复杂系统,其失效率难以计算。我通过将时间轴分成无穷个Δｔ小段,根据公式ＭＴＢＦ＝∫∞０Ｒ（ｔ）ｄｔ可近似求出ＭＴＢＦ。可以根据需要控制误差精度。并用ＴｕｒｂｏＣ编写了一个程序计算微机联锁系统的可靠度及ＭＴＢＦ。。     

约束变尺度类算法（Ⅰ）——统一算法模型及既约梯度型方向算法类

建立了非单调一维搜索约束变尺度类统一算法模型，提出收敛性条件，并证明了算法的全局收敛性．通过引入连续优势函数和Ａ－方向集的概念，将约束变尺度算法与可行方向法合二为一．不仅推广了“经典”的约束变尺度算法（可进行非单调一维搜索）．而且可得出许多新的算法，这些新算法既具有“经典”约束变尺度法“宽通路”的特征．也具有可行方向法单步计算量较小，计算程序简单的优点．进一步构造了一个方便实用的连续优势函数，并在此基础上建立了既约梯度型方向约束变尺度算法类．     

基于PoF模型的电子产品可靠性参数计算方法

现有的基于失效物理(physics of failure, PoF)模型的可靠性预计只能计算电子产品在寿命周期内经历单一典型任务剖面的失效时间。本文提出了一种基于失效物理模型,并利用蒙特卡罗仿真定量分析电子产品在寿命周期内实际经历多任务剖面的可靠性水平的新方法。将该方法应用于某机载电子设备的平均失效前时间(mean time to failure, MTTF)的计算,建立失效率和可靠度的时间函数,与目前国内工程实践中常用的失效率经验模型法以及设备可靠性强化试验的结果进行了对比分析。结果表明,该方法不仅可以计算可靠性参数,而且通过分析与计算过程可发现设计薄弱环节与可靠性参数的定量关系,有效指导设计改进。     

作业时间随机性及其影响分析

研究作业计划的随机性特征和工序时间波动对调度规则的影响。通过分析和研究不同作业间的工序时间分布关系 ,建立了基于时间参数的调度规则在两项任务间的工序时间随机分布存在重叠情况下的失效率的计算模型。在此基础上 ,采用概率分析法 ,进一步分析和建立了多项任务工序时间分布有重叠的调度规则失效率计算模型。采用该计算模型 ,分析了不同任务间的工序时间期望值相对差和工序时间波动幅度对调度规则失效率的影响     

用于非直接对抗性体育比赛的编排算法

本文以非直接对抗性体育比赛的“最佳编排法”为基础,针对“最佳编排法”中没有考虑到的缺项现象设计了一种编排算法。该算法以偶图匹配、回溯技术为数学工具。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.