机械维修的备件资源优化研究

阐述了制造资源计划（MRPⅡ）的核心物料需求计划（MRP）的方法以及如何建立设备备件清单。如何区别设备、备件的轻重缓急,对设备、部件（总成）以及零件进行ABC分类,在保证设备可靠运行的基础上,真正做到合理的备件库存。     

基于Faster-RCNN的遥感图像飞机检测算法

CCCV2017发布遥感图像飞机数据集,用于评测飞机检测算法.针对该遥感图像数据集中的飞机朝向不确定、图像覆盖范围广、图像背景复杂度高,导致飞机检测难度大、检测算法准确率和算法泛化能力低等问题,提出了基于Faster-RCNN的飞机检测改进算法.首先,通过对图像采用翻转以及角度旋转等方式对数据集进行合理的扩增;然后,在扩增后的数据集上,使用深度残差网络对图像进行特征提取,针对数据集中飞机目标的长宽比特点优化区域建议网络;同时,为了防止训练集中正负样本不均衡,采用在线困难样本挖掘方法对数据进行训练.在CCCV2017数据集上评估表明,改进后的Faster-RCNN算法极大提高了初始的Faster-RCNN算法性能,在测试集上m AP达到了89.93%.在NWPUVHR-10、NWPU-RESISC45、UCAS-AOD遥感图像飞机数据集测试表明,该改进模型同样具有良好的性能,从而验证了该模型具有良好的鲁棒性和泛化能力.     

确定飞机初始备件品种的模糊评判方法

采用模糊评判方法探讨了新机交付使用时初始备件品种的确定问题;探索了利用点与区间的距的概念建立隶属的新途径。该文旨在建立确定飞机初始备件品种的量化分析方法,以提高新机的战备完好性水平。     

基于重要度的民机备件单级初始库存优化配置

为了研究重要度对民机备件库存配置的影响,基于波音、空客模型理论建立了单级初始库存优化配置模型,结合边际分析法提出了分解协调边际分析法,实现了消耗件、周转件和可修件的库存优化配置.首先,阐述了考虑重要度情况的备件单级初始库存优化配置流程;其次,构建以机队可用度为优化目标,备件费用和保障概率为约束的备件单级初始库存优化配置模型;再次,运用分解协调边际分析法完成备件单级初始库存优化配置模型的求解;最后,将民机舱门系统作为研究对象,对其备件进行了初始库存优化配置.通过分析得到了满足约束条件的各个备件的初始库存优化配置数量,费用为170 684. 61美元,机队可用度为0. 9999;通过与传统的备件库存优化配置比较,验证了所提出方法的可行性和有效性.     

用粒子群算法优化装备初始备件量

装备初始备件需求量优化问题是一个比较复杂的非线性整数混合规划问题,为了尽可能降低备件购置费用,提高装备可靠度,将新颖的粒子群算法构造成可以解决装备初始备件需求量问题的优化算法,通过粒子间的相互作用,发现复杂搜索空间中的最优区域,得到装备初始备件的最优配置。算例结果表明了粒子群算法解决该问题的有效性。     

数控技术在飞机零件加工中的应用

随着计算机和数控机床的出现,数控技术在飞机制造业得到了广泛的应用.文章论述了飞机数控加工技术、飞机数控加工设备,以及用于数控加工的飞机零件.     

基于特征面向装配规划的装配方向自动求解方法

为自动求解装配规划中零部件的装配方向,利用了特征造型平台,通过指定装配体中零部件间的配合特征元素,建立了产品的装配模型。利用装配模型中零部件的配合特征几何元素的构造过程信息,通过提取装配模型中零部件间的配合特征几何元素的构造坐标系,以坐标轴方向作为零件的装配方向。若装配体中零部件具有多个配合特征元素,则以零部件配合特征元素集所确定的装配方向集的交集作为零部件的装配方向。该方法被用于装配序列的自动求解,实践表明,该方法能自动求解各种构型零件的装配方向。     

汽车零件磨损渐变可靠性分析

为研究车辆零件在磨损作用影响下的可靠性问题,将零件结构尺寸最大磨损量考虑到渐变可靠性模型中,得到随时间变化的可靠性状态方程的数学模型,并利用二阶矩和随机摄动法得出动态可靠性指标,进而获得零部件的渐变可靠性及灵敏度的定量分析结果.通过算例与蒙特卡洛相结合验证了该方法的有效性,拟合得到了零部件磨损渐变可靠性分布规律曲线和灵敏度曲线,很好地反映了零部件几何尺寸在磨损状态下危险截面的可靠性变化情况,为车辆零件的磨损渐变可靠性研究提供了理论参考.     

机械装备备件采购模糊决策研究

针对机械产品备件采购问题,阐明了备件采购的基本原则、程序和方法;运用模糊数学的理论和方法,建立了备件采购决策模型,构造了机械系统备件模糊关系矩阵,求解了零部件模糊决策集合并求出了最大隶属度,确定了备件采购的品种和数量.给出了GJW111型机械装备的备件采购决策实例,为机械装备备件采购工作提供科学决策.图2,参10.     

采用模糊理论的零部件工艺PFMEA评估

为了控制和降低零部件的制造质量风险,在对零部件工艺过程进行分析的基础上,提出基于模糊理论的潜在失效模式及后果分析(PFEMA)方法.通过研究零部件加工过程的风险评估,构建基于生产成本的评价指标;设计评价因素集和因素水平集,并用层次分析法确定评价因素的权重,提出零部件制造工艺的风险评估模型;采用模糊评价决策,定量计算其综合评价值,进而确定其风险等级.以某型号叉车门架系统的横梁加工工艺为例进行实例验证,结果表明:改进后PFMEA方法的可行性和正确性.     

一种加速的κ-均值聚类方法

针对传统κ-均值聚类方法不能处理大规模聚类的问题,提出一种加速κ-均值聚类方法,称为S_κ-均值聚类算法.该方法在传统κ-均值方法基础上,首先随机抽取一定量的样本点作为初始工作集,并在初始工作集上进行聚类,求出相应的类中心.然后对剩余的样本,根据其与已得到的类的相似度进行一次性的划分,从而得到划分后的类别.由于该方法只有较小规模的初始工作集需要进行一般的κ-均值聚类,而剩余的大多数数据不需要进行反复迭代就可以直接得到其聚类结果,从而在很大程度上提高了聚类效率,解决了传统κ-均值聚类方法不能用于处理大规模数据聚类的问题.实验结果表明,与传统κ-均值聚类方法相比,S_κ-均值聚类算法的聚类速度得到了明显提高,能够有效处理大规模数据的聚类问题.     

多约束下轨道飞行器备件配置方案建模与优化

针对航空类装备携带备件方案的确定需要综合考虑多项约束指标因素的特点,以轨道飞行器飞入太空随行备件携带方案优化配置为研究背景,在费用、质量及体积3项指标约束条件下,以所有备件期望短缺数总和最小为目标函数,建立了备件配置方案的优化模型.通过设置初始因子初值求出备件初始配置方案,同时引入拉格朗日乘子将各项约束因子转化为保障资源约束因子,采用边际效应法求解并对模型进行优化.最后,对6种方案计算结果进行比较得出备件配置最优方案,并通过实例分析,证明了该方案的科学性和有效性.     

考虑双供应商的维护和备件订购联合决策优化

为优化双供应商情形下的设备维护和备件订购联合决策,以多零件并行制造系统为对象,采用泊松过程刻画零件的随机退化,基于马尔科夫决策过程对零件替换和备件订购联合决策进行建模,基于设备状态信息和库存状态信息建立系统状态的转移概率,以最小化系统平均总成本为目标,通过值迭代算法求取最优的设备维护和备件订购联合决策.在此基础上为提高计算效率,缩短求解时间,基于序列优化的方法设计启发式策略,通过双零件系统分析了最优策略和启发式策略的决策差异.敏感性分析结果显示,相比最优策略,启发式策略可以在成本增加率不超过5%时减少计算时间.     

基于增量学习向量SVM方法的图像分割应用

为了解决经典支持向量机方法已发现的执行时间长、执行效率低的相关问题,提出基于增量学习向量的支持向量机学习方法。该算法通过对训练样本集合的相关增量学习向量进行训练学习来得到初始支持向量机分类器。利用该初始化分类器在有关条件下针对初始训练样本集进行缩减得到精简缩小集,再应用精简缩小集针对初始支持向量机的分类器反向加工来得到支持向量机的最终分类器。该算法可大幅度降低大容量数据集上支持向量机的学习时间,并且具有很好的泛化能力。为了验证本学习方法的可应用性,从Berkeley图像分割数据集BSDS500和互联网上选取相关彩色图像进行仿真实验。该文实验结果表明:该方法得到分割结果的过程不仅比传统支持向量机耗时少,且与Berkeley图像分割数据集中人工标注结果比较得到较好分割效果。     

基于增量学习向量SVM方法的图像分割应用

为了解决经典支持向量机方法已发现的执行时间长、执行效率低的相关问题,提出基于增量学习向量的支持向量机学习方法。该算法通过对训练样本集合的相关增量学习向量进行训练学习来得到初始支持向量机分类器。利用该初始化分类器在有关条件下针对初始训练样本集进行缩减得到精简缩小集,再应用精简缩小集针对初始支持向量机的分类器反向加工来得到支持向量机的最终分类器。该算法可大幅度降低大容量数据集上支持向量机的学习时间,并且具有很好的泛化能力。为了验证本学习方法的可应用性,从Berkeley图像分割数据集BSDS500和互联网上选取相关彩色图像进行仿真实验。该文实验结果表明:该方法得到分割结果的过程不仅比传统支持向量机耗时少,且与Berkeley图像分割数据集中人工标注结果比较得到较好分割效果。     

基于模糊层次的航空备件联合库存控制系统评估

民用飞机备件具有量大、成本高和需求不确定等特点,这极大地加大了备件的保障难度．为了降低备件保障费用,提高保障效能,提出了“联合库存”的保障模式,并应用模糊综合层次理论对该控制系统的效能进行评估．首先建立联合库存控制系统的效能评估层次模型,然后运用模糊分析理论对各因子分类,建立评判集,确定各评判因子权重,建立基于模糊层次的航空备件联合库存控制系统评估模型,量化评估结果,最后通过某飞机制造商的联合库存控制系统验证该评估方法的有效性．     

基于范围语义的非一致性数据库聚集查询

基于非一致性关系数据库的非聚集查询技术,发展普通的一致性查询应答的语义,提出非一致性数据库的范围语义,给出基于一致性查询范围的实际聚集查询重写方法,返回基于这种语义的聚集查询范围值.通过对初始分组属性和键属性聚集得到候选结果集,再过滤与初始分组属性值相冲突和不满足初始查询的元组.对于最小值,过滤掉可能不一致的元组,去掉可能值,得到一致性值;对于最大值,得到可能的最大候选值.实验基于TPC-H基准采用不同的参数进行研究.研究结果表明,聚集属性和投影属性数量、数据库以及初始查询的结果集对重写查询的负载有显著的影响,但非一致性数据比例和共享共同键值元组数的影响很小.尽管重写查询比初始查询的执行时间长,但是可以接受.     

基于空间分布优选初始聚类中心的改进K-均值聚类算法

针对海量数据聚类过程中,经典的K-均值聚类算法对其K个初始聚类中心点的选择以及数据集噪声十分敏感的问题,提出了一种针对海量数据考虑初始聚类中心点选择的聚类算法.该算法首先采用冒泡排序法对数据集进行排序,获取数据集的各维中心值组成第一个初始聚类中心点.其次,通过计算与第一个初始聚类中心点的欧式距离,对剩余候选初始聚类中心点进行优化选择,保证所有的聚类中心点均匀地分布在数据集密度较大的空间上,以此减少聚类过程中的迭代次数和提高聚类算法效率.最后,基于UCI(University of California,Irvine)中多个数据集,进行聚类算法对比实验.结果表明,在不降低聚类效果的前提下,该聚类算法的迭代次数平均降低到50％,所需的时间降低平均达10％,由实验结果还能推出,当点集的数目越多时,该算法就能表现出越明显的聚类优势效果.     

CFM56-5B发动机HPTACCV漏油故障分析

CFM56-5B发动机安装在A320系列飞机上,发动机燃油渗漏是航班延误或取消的主要原因,尤其是高压涡轮主动间隙控制活门（HPTACCV）引起的漏油故障。该文分析了该发动机高压涡轮主动间隙控制活门的工作原理,在统计分析某航空公司历史故障数据的基础上,给出了用威布尔分布计算发动机零部件软时限控制的方法,并对高压涡轮主动间隙控制活门的备件需求进行了预测,提出了航空公司航线运营中应对高压涡轮主动间隙控制活门漏油故障的改进措施。     

基于遗传算法的混合属性聚类初始点选择研究

k-prototypes是处理包含数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但由于对初始点的随机选择极易使聚类结果陷入局部最优,导致聚类结果的偏差.为改善聚类结果对初始点的依赖,采用遗传算法对初始点进行全局最优搜索.改进后的方法有更高的稳定性和对大数据集更快的收敛速度.数据集仿真结果表明改进算法正确、有效.