摘要：备件的安全库存储备是民用机场保持高质量通航运行安全和稳定服务水平的主要物资支撑,也是平衡企业经营效益与保障安全的管理目标。针对民用机场备件难以分类进行采购计划控制和管理库存储备数量的难题,本文基于大兴机场设备维修维保备件管理的特征和库存供应保障需求,以ABC分类法和Kraljic分析模型相结合,设计提出了民用机场备件OKZI分类法及与分类结果相关联的采购、库存管理策略;对关键故障处理用备件设计了风险型安全库存管理法,通过例证证明了该模式的可行性,并为备件库存管理结构提出了管理优化策略。

摘要：针对退化过程服从三阶段故障过程的单部件系统提出了定期检测与备件订购策略联合优化.该策略下,根据检测时系统的状态执行不同的维修活动:当系统处于正常状态,不执行任何维修活动;若识别轻缺陷进行不完美维修并采用比例役龄回退模型描述不完美维修效果;若识别严重缺陷则更换系统.当更换系统时需考虑备件状态:若处于存货状态则立即更换,若正处于途中则到货时更换,若未订货需立即订货并在到货时刻更换.考虑所有更新事件采用更新报酬理论建立以最小化单位时间内期望成本为目标的模型,同时优化检测周期和订货点.最后,设计枚举优化算法和离散仿真算法求解模型,并在算例分析中验证模型的有效性和适用性.

摘要：可用度是评估备件对装备完好性影响的重要指标,针对备件关键性对装备可用性造成影响而又难以将其考虑在内建立可用度模型的问题,以舰载通信电台辐射干扰对消装备为对象,采用对备件关键性实行专家打分的方法,将备件关键性作为备件配置优化的约束之一,建立以备件费用、备件体积、备件关键性为约束的备件配置优化模型。在备件费用、体积及关键性归一化的基础上,采用权重因子方法将多约束转化为单一约束,并给出了权重因子更新方法。列举案例,分别计算了费用约束、体积约束、关键性约束和多约束下的备件方案,并对比了装备改进前后的备件配置方案,将装备使用过程中的备件保障延伸至装备可靠性设计阶段。案例分析结果表明:备件配置方法在考虑了体积、费用等限制约束下,能同时兼顾备件关键性对装备完好性的影响;装备可靠性设计时,提高装备可靠性低的现场可更换单元(line replaceable unit,LRU)等薄弱点,能有效减少装备维修保障资源。

摘要：针对现有备件供应优化方法未从寿命周期角度考虑备件供应优化问题,将寿命周期不同阶段的备件需求特征融入备件供应网络设计中,实施动态需求特征下的寿命周期整体优化。深入分析寿命周期不同阶段的备件需求特征;建立备件供应响应时间转移方程,在此基础上,构建使寿命周期备件保障效益最大的多目标混合整数规划模型。通过仿真案例证明了多种备件保障模式的组合能够显著提高寿命周期保障效益,寿命周期整体优化可以实施更高效的备件供应。

摘要：对备件配置方案进行优化是提高保障效能,减少装备寿命费用的关键,而多级维修供应模式下的备件模型求解是大规模、非线性的NP难问题。为提高模型算法的优化效率,研究并建立了基于可用度的备件初始库存配置优化模型,在传统边际优化算法的基础上,通过引入分层优化的思想对算法进行改进,提出一种改进的分层边际优化算法,用以提高算法的优化效率。给出了该算法的设计思路和优化流程,在理论上对算法的优化效率进行了分析。算例数值结果表明:在计算结果一致的前提下,分层边际优化算法的运算效率提高了近3倍,能够在工程应用上为备件库存配置的优化方法提供一种新的思路。

摘要：备件是装备保障的重要物质基础,合理规划备件的配置方案是提高装备保障效能的关键。针对多级保障系统备件配置优化的高维、非线性问题,构建了以备件保障度最大、保障费用最小为目标函数,以其他准则为约束条件的优化配置模型。面向优化模型求解的难题,在传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群求解算法,给出了该算法的设计思路和优化流程,采用基于准则的方法以及改进惯性权重等措施,以两个目标作为引导,在备件配置方案生成时可以避免长时间的无效搜索,提高了粒子群优化算法的求解效率,最后通过算例证明该方法的可行性和有效性。

摘要：相关失效普遍存在于各类系统,以传统计算独立部件的备件配置量的方法来确定相关失效部件的备件配置量,往往导致较大的误差。分析了故障源部件的备件保障水平与相关失效部件的故障率的关系,给出了考虑相关失效情况下各类部件的备件期望短缺量与保障费用的计算方法,并以保障费用为目标,备件期望短缺量为约束提出备件优化配置模型,给出了求解该模型的算法。最后通过案例分析,验证了该模型的合理性与工程适用性。

摘要：就冗余系统中备件可靠性设计问题给出了两种预测模型，应用以往的评估数据，对模型进行了检验，结果表明这两种模型基本可用．

摘要：舰载备件配备方案的选定受到舰船存储空间限制和装备当前状态影响。以动态规划优化方案为研究背景,在分析方案影响因素的基础上,结合装备维修策略与已工作时间,建立了与装备当前状态相关的优化模型。针对所建模型,在研究标准粒子群算法(PSO)的基础上,将模型约束条件转化为多目标优化,并引入改进的多群PSO解决了算法的动态适应问题,设计了多群多目标PSO算法。以规划舰载电子对抗设备的备件配备方案为例,对基于该算法的舰载备件配备方案进行了实验验证。实验结论表明,该算法适用于此类问题的求解,寻优效果明显高于标准粒子群算法。

摘要：为了将备件需求过程表示为马尔可夫到达过程(Markovian arrival process,MAP)形式,设计了备件需求到达流的MAP拟合算法。首先,采用EM算法将备件需求到达间隔时间拟合成Hyper-Erlang分布形式,然后利用MAP性质和Bayes公式推导出生成元矩阵的计算公式;随后设计了一个完整的数据拟合流程,并通过实例对算法的效果和效率与已有研究进行了对比。结果表明,该算法在确保拟合效果的同时,能够有效提升拟合效率。