基于目标规划方法的单装备件需求量的计算与优化模型

备件是装备使用故障后实施维修等保障任务的重要物质基础,合理确定备件需求量对装备使用任务的完成起着重要作用。分析了影响备件需求量确定的几种因素,给出了备件需求量确定的一般过程,建立了单装备件需求量计算与优化的目标规划模型,实现了对单装备件需求量的计算与优化。     

基于可靠性增长的备件需求模型及其统计分析

通过对备件早期故障规律的分析,从理论上推导出了备件早期可靠性分布规律,在此基础上建立了基于备件早期可靠性信息的备件需求量统计模型.应用该模型所获得的备件使用可靠性评估结果,求出了满足一定保障度的备件需求量.通过算例,验证了该方法的可行性.     

设备维修备件需求预测模型

文章分析了设备维修备件的可靠性及综合环境因素对备件需求量的影响,并建立了设备维修备件需求预测模型,该模型可用于备件的管理决策,提高备件保障率。     

具有最大可用度的航空备件供应模型

按照现代库存理论,综合权衡备件经费与装备的最大可用度,建立备件供应保障的优化模型。优化模型以备件经费为约束条件,以装备的最大可用度为目标,考虑到装备的可靠性、维修性和保障性,以及部队的综合保障能力,最终获取一个最优的备件分配方案。     

基于遗传算法的航空装备备件送修调度优化

针对航空部队备件配送效率低的实际,构建了带时间窗的双向多目标备件送修调度优化模型。该模型放松了对时间窗的约束,通过优化车辆路径方案,在一定行车总时间和单车车载容量的条件下,能以最少的车辆投入满足各作战部队的需求,有效降低了部队的运输服务成本。为解决模型求解中车辆数量的不确定性和行车路径的多选择性等问题,改进了遗传算法的染色体编码和进化算子,提高了算法的效率。理论分析和仿真试验表明,该算法能有效解决多目标规划情形下航空作战部队备件送修任务。     

一种评估航材备件保障需求的优化方法

对航空兵部队飞行训练条件下的航材备件保障需求评估模型、方法进行了研究,通过对比传统的串联评估模型,提出了一种新的基于航材备件保障率的评估模型和方法,通过算例分析,验证了此方法的有效性和可行性。     

考虑报废的K/N冷备份冗余系统可修复备件优化

K/N冷备份冗余系统是提高系统可靠性的重要手段.针对已有分析模型未考虑备件在工程实际中存在一定报废率的客观情况,分析了K/N冷备份冗余系统的特点和工作流程,以最小化维修成本为目标,构建了单层两级的K/N冷备份冗余系统可修复备件优化模型,并基于可修复备件库存分配建模理论,研究了考虑报废后备件保障效能的分析流程和方法;然后采用边际分析法给出该优化模型的求解方法,并应用研究结论对备件的需求量进行预测;最后,通过算例分析验证了文中模型的合理性和适用性.     

防空兵群火力单元需求分析与计算

防空火力单元需求量的计算是防空作战筹划中极其重要的一项内容,而且如何计算火力单元的需求量一直是部队指挥员的难题。为解决该难题,本文结合部队的一些实际情况,采用定性分析与定量计算相结合的方法对防空兵群防空作战火力单元需求的计算进行了研究,并提出了相应的数学模型。     

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。     

渔船备件费用灰色马尔可夫预测模型与应用

在渔船备件费用灰色预测的基础上,结合马尔可夫链预测方法,建立渔船备件费用灰色马尔可夫预测模型。实例计算证明：试模型的预测精度高于灰色预测模型预测精度,模型可以用于渔船备件费用预测。     

基于约束调度的消耗性航材备件需求预测分析

针对传统航材备件需求预测方法忽略了对需求约束调度条件的获取,导致对航材备件的需求预测效率较低、成本偏高,提出一种新的基于约束需求预测的消耗性航材备件需求预测方法,并进行试验分析。假设某消耗性航材备件的储备量分布密度满足泊松分布,计算该消耗性航材备件及时保障概率。依据航材的年周转量,求出不同周转件所需总储备量,以获取总及时保障率。给出需求约束调度条件,将约束调度和需求预测成本最小作为目标函数构造消耗性航材备件需求预测模型,通过遗传算法对其进行求解,获取最优需求预测结果。将文献[5]方法和文献[6]方法作为对比进行实验,发现所提方法需求预测准确率高,效率最高,且可达到应急要求。     

基于非泊松分布的不可修备件优化配置模型

 针对已有备件配置模型的局限性,研究需求服从非泊松分布的不可修备件优化配置模型.通过分析两级库存系统不可修备件的保障特点,将需求服从泊松分布的假设放宽,建立需求服从非泊松分布的不可修备件满足率通用模型,在此基础上构建以备件配置费用最小为优化目标,以系统备件配置满足率为约束条件的两级库存系统不可修备件配置优化模型,并通过遗传算法给出最优配置方案.结合案例的优化及验证结果显示,该优化配置模型适用于正态分布等需求服从非泊松过程的备件配置问题,其配置方案在保证系统备件配置总费用最低的前提下,使备件满足率达到95.02%,与Opus 10 软件的计算结果一致,表明优化配置模型的可行性和可靠性.     

备件储备量的马尔可夫决策模型研究

在分析通信装备备件随机需求的基础上，结合费用因素，运用马氏决策规划方法，建立了备件随机存储管理的优化模型，并通过模型计算，给出了备件随机存储的最优策略。结果显示以此方法来控制备件储备量既能保障通信装备的维修需求，又能使存储费用降到最低水平。     

面向需求的零件生产库存系统优化策略

针对目前我国制造业零件生产库存系统费用成本高,库存居高不下的问题,提出了以需求为导向,通过预测需求及进行需求反馈指导生产、库存、订购计划的零件生产库存系统。给出了使用GM（1,1）模型预测零件需求和使用动态规划求解零件生产库存系统的最优库存量、生产量、订购量策略的方法,并进行具体的优化计算。     

服务备件库存的报童模型研究

将服务备件需求分为保修期内和保修期外,设定处于保修期内故障产品的服务备件需求关键性较高,应优先予以满足。推导出了产品在产情况下基于单位时间成本最低的服务备件库存报童模型,并给出了最优服务备件储备量。     

等周期预防维修下多部件系统的备件订货策略

将多部件系统预防维修的备件需求分为两种：随机失效部件的更换需求和预防维修时隐患部件的更换需求,在等周期预防维修下,应用概率理论,建立了指数寿命型部件的备件需求模型;在此基础上,以系统役龄内备件的订货、仓储总成本为优化目标,订货次数为优化变量,给出存在备件初始库存时的两种订货策略和策略模型的Visual Fortran仿真优化算法;最后结合算例,求得经济订货次数和策略以及相应的订货、仓储总成本,为多部件系统预防维修的备件订货提供一定参考。     

备件需求预测中的不确定性问题研究综述

备件需求不确定性表现为随机性、多样性、时变性、信息不充分性,预测过程中很难精确地描述备件消耗与影响因素之间错综复杂的关系。以智能计算理论为代表的处理不确定性的各种方法和工具迅速发展。本文梳理了处理备件需求预测不确定性的相关文献,按照不确定性的随机性、模糊性、不完全性、复合不确定性四大类属性,对每个大类分别进行了综述,并总结了相关研究的局限性与发展方向。研究成果可为装备备件管理提供参考。     

战时装备维修备件携运行量确定方法研究

为科学合理地确定战时装备维修备件携运行量,针对战时的特点,分析了战时典型的装备维修备件保障系统的结构和运行规律;通过数学推理,表明备件保障度与战时装备的战备件完好性直接相关,从而确定了系统的量化目标——备件保障度;以满足战时备件保障度为目标,基于战时备件更新过程理论,建立了单不修复部件和多不修复部件的备件携运行量模型,并给出了相应模型的计算机求解过程,为战时装备维修备件的科学决策提供了模型支持。     

基于主成分分析-BP神经网络的风电备件需求预测

风电机组具有结构复杂,运维困难,且长期处于恶劣的工作环境的特点。风电备件的需求预测有助于为风电场配备最合适的备件数,以确保风电场的平稳、高效运行。本文以某企业近五年的齿轮需求数据为例,应用主成分分析(PCA)降低几个影响因素的维度,得到复合变量,然后应用BP神经网络算法,构建预测模型;比较ARIMA模型、BP神经网络预测和PCA-BP神经网络预测的结果。表明：主成分分析法(PCA)能显著降低神经网络预测误差,预测的精度为93.94%,高于BP神经网络预测的88.39%和ARIMA模型的85.31%,所以PCA-BP神经网络模型的预测精度准确且有可靠结果,能够适用风机备件的需求预测。