基于隨機物理退化的裝備全生命周期維修優(yōu)化研究
發(fā)布時間：2021-11-16 07:55
為了科學(xué)有效地指導(dǎo)裝備維修,提高武器裝備的完好率,通過對武器系統(tǒng)全生命周期的可靠性、維修性進行建模,考慮裝備在離散條件下抽樣測試產(chǎn)生的小子樣信息,分析裝備的損耗和故障機理,并基于隨機物理退化模型和剩余壽命預(yù)測制定維修決策,為武器裝備的維修保障和備件庫存的戰(zhàn)略儲備提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。
【文章來源】：導(dǎo)彈與航天運載技術(shù). 2020,(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：4 頁
【部分圖文】：
非平穩(wěn)Gamma過程退化軌跡Fig.1Non-stationaryGammaProcessDegradation
轎?Gamma退化過程，通過小子樣抽檢得到的數(shù)據(jù)，極大似然估計法數(shù)值計算得到的退化參數(shù)=5和=0.2。通過蒙特卡羅仿真，設(shè)定仿真模型參數(shù)的初值如表2所示。表2仿真算法參數(shù)設(shè)置Tab.2SimulationAlgorithmParameterSetting序號算法仿真參數(shù)參數(shù)設(shè)置1退化閾值L342退化參數(shù)5,0.2,c1.13數(shù)量n104武器貯存期T805檢測時間間隔30本文從兩種維修模型下組件對基于平均資源分配和基于分級資源分配的不完美維修模型進行對比分析。如圖2和圖3所示，分別為不同維修模型下10臺裝備組件在貯存期內(nèi)運行的退化軌跡，圖中每條線代表了不同裝備組件的退化軌跡。圖2平均維修模型下退化軌跡Fig.2DegradationofAverageMaintenanceModel圖3分級維修模型下退化軌跡Fig.3DegradationofGradingMaintenanceModel由圖2和圖3可知，平均維修模型組件的退化情況更加密集，由于平均維修并沒有考慮組件在任務(wù)貯存期內(nèi)實際的退化狀態(tài)，因此在對組件進行維修資源分配時存在一定的盲目性，無法有效地利用維修資源，使得滿足貯存期要求的數(shù)量較少。而分級維修模型則依據(jù)組件的實際退化狀態(tài)，對退化比較嚴(yán)重的組件分配較多的維修資源，使維修資源能夠發(fā)揮最大的效用。由圖3可以看出，分級維修模型下的組件退化具有明顯的分層現(xiàn)象，最終在貯存期結(jié)束滿足要求數(shù)量較多。因此，在維修資源有限的條件下，采用基于分級維修資源分配的不完美維修策略，維修活動更具有針對性，在備件成本相同的條件下滿足貯存期要求的概率越大。（下轉(zhuǎn)第80頁）
a退化過程，通過小子樣抽檢得到的數(shù)據(jù)，極大似然估計法數(shù)值計算得到的退化參數(shù)=5和=0.2。通過蒙特卡羅仿真，設(shè)定仿真模型參數(shù)的初值如表2所示。表2仿真算法參數(shù)設(shè)置Tab.2SimulationAlgorithmParameterSetting序號算法仿真參數(shù)參數(shù)設(shè)置1退化閾值L342退化參數(shù)5,0.2,c1.13數(shù)量n104武器貯存期T805檢測時間間隔30本文從兩種維修模型下組件對基于平均資源分配和基于分級資源分配的不完美維修模型進行對比分析。如圖2和圖3所示，分別為不同維修模型下10臺裝備組件在貯存期內(nèi)運行的退化軌跡，圖中每條線代表了不同裝備組件的退化軌跡。圖2平均維修模型下退化軌跡Fig.2DegradationofAverageMaintenanceModel圖3分級維修模型下退化軌跡Fig.3DegradationofGradingMaintenanceModel由圖2和圖3可知，平均維修模型組件的退化情況更加密集，由于平均維修并沒有考慮組件在任務(wù)貯存期內(nèi)實際的退化狀態(tài)，因此在對組件進行維修資源分配時存在一定的盲目性，無法有效地利用維修資源，使得滿足貯存期要求的數(shù)量較少。而分級維修模型則依據(jù)組件的實際退化狀態(tài)，對退化比較嚴(yán)重的組件分配較多的維修資源，使維修資源能夠發(fā)揮最大的效用。由圖3可以看出，分級維修模型下的組件退化具有明顯的分層現(xiàn)象，最終在貯存期結(jié)束滿足要求數(shù)量較多。因此，在維修資源有限的條件下，采用基于分級維修資源分配的不完美維修策略，維修活動更具有針對性，在備件成本相同的條件下滿足貯存期要求的概率越大。（下轉(zhuǎn)第80頁）
【參考文獻】：
期刊論文
[1]美軍裝備保障及對我軍的啟示[J]. 馬潤翔. 中國軍轉(zhuǎn)民. 2016(11)
[2]美國海軍軍械全武器信息系統(tǒng)綜述[J]. 唐金國. 飛航導(dǎo)彈. 2016(10)
[3]基于測試數(shù)據(jù)的長期貯存裝備可靠性評估[J]. 盧明章,李云峰,楊志剛,趙海軍. 失效分析與預(yù)防. 2014(01)
[4]小子樣條件下導(dǎo)彈裝備零部組件可靠性評估[J]. 王連鋒,宋建社,曹繼平,朱昱. 兵工自動化. 2013(02)
博士論文
[1]基于小子樣復(fù)雜信息集的可靠性評估方法及其應(yīng)用研究[D]. 程皖民.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
本文編號：3498458
【文章來源】：導(dǎo)彈與航天運載技術(shù). 2020,(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：4 頁
【部分圖文】：
非平穩(wěn)Gamma過程退化軌跡Fig.1Non-stationaryGammaProcessDegradation
轎?Gamma退化過程，通過小子樣抽檢得到的數(shù)據(jù)，極大似然估計法數(shù)值計算得到的退化參數(shù)=5和=0.2。通過蒙特卡羅仿真，設(shè)定仿真模型參數(shù)的初值如表2所示。表2仿真算法參數(shù)設(shè)置Tab.2SimulationAlgorithmParameterSetting序號算法仿真參數(shù)參數(shù)設(shè)置1退化閾值L342退化參數(shù)5,0.2,c1.13數(shù)量n104武器貯存期T805檢測時間間隔30本文從兩種維修模型下組件對基于平均資源分配和基于分級資源分配的不完美維修模型進行對比分析。如圖2和圖3所示，分別為不同維修模型下10臺裝備組件在貯存期內(nèi)運行的退化軌跡，圖中每條線代表了不同裝備組件的退化軌跡。圖2平均維修模型下退化軌跡Fig.2DegradationofAverageMaintenanceModel圖3分級維修模型下退化軌跡Fig.3DegradationofGradingMaintenanceModel由圖2和圖3可知，平均維修模型組件的退化情況更加密集，由于平均維修并沒有考慮組件在任務(wù)貯存期內(nèi)實際的退化狀態(tài)，因此在對組件進行維修資源分配時存在一定的盲目性，無法有效地利用維修資源，使得滿足貯存期要求的數(shù)量較少。而分級維修模型則依據(jù)組件的實際退化狀態(tài)，對退化比較嚴(yán)重的組件分配較多的維修資源，使維修資源能夠發(fā)揮最大的效用。由圖3可以看出，分級維修模型下的組件退化具有明顯的分層現(xiàn)象，最終在貯存期結(jié)束滿足要求數(shù)量較多。因此，在維修資源有限的條件下，采用基于分級維修資源分配的不完美維修策略，維修活動更具有針對性，在備件成本相同的條件下滿足貯存期要求的概率越大。（下轉(zhuǎn)第80頁）
a退化過程，通過小子樣抽檢得到的數(shù)據(jù)，極大似然估計法數(shù)值計算得到的退化參數(shù)=5和=0.2。通過蒙特卡羅仿真，設(shè)定仿真模型參數(shù)的初值如表2所示。表2仿真算法參數(shù)設(shè)置Tab.2SimulationAlgorithmParameterSetting序號算法仿真參數(shù)參數(shù)設(shè)置1退化閾值L342退化參數(shù)5,0.2,c1.13數(shù)量n104武器貯存期T805檢測時間間隔30本文從兩種維修模型下組件對基于平均資源分配和基于分級資源分配的不完美維修模型進行對比分析。如圖2和圖3所示，分別為不同維修模型下10臺裝備組件在貯存期內(nèi)運行的退化軌跡，圖中每條線代表了不同裝備組件的退化軌跡。圖2平均維修模型下退化軌跡Fig.2DegradationofAverageMaintenanceModel圖3分級維修模型下退化軌跡Fig.3DegradationofGradingMaintenanceModel由圖2和圖3可知，平均維修模型組件的退化情況更加密集，由于平均維修并沒有考慮組件在任務(wù)貯存期內(nèi)實際的退化狀態(tài)，因此在對組件進行維修資源分配時存在一定的盲目性，無法有效地利用維修資源，使得滿足貯存期要求的數(shù)量較少。而分級維修模型則依據(jù)組件的實際退化狀態(tài)，對退化比較嚴(yán)重的組件分配較多的維修資源，使維修資源能夠發(fā)揮最大的效用。由圖3可以看出，分級維修模型下的組件退化具有明顯的分層現(xiàn)象，最終在貯存期結(jié)束滿足要求數(shù)量較多。因此，在維修資源有限的條件下，采用基于分級維修資源分配的不完美維修策略，維修活動更具有針對性，在備件成本相同的條件下滿足貯存期要求的概率越大。（下轉(zhuǎn)第80頁）
【參考文獻】：
期刊論文
[1]美軍裝備保障及對我軍的啟示[J]. 馬潤翔. 中國軍轉(zhuǎn)民. 2016(11)
[2]美國海軍軍械全武器信息系統(tǒng)綜述[J]. 唐金國. 飛航導(dǎo)彈. 2016(10)
[3]基于測試數(shù)據(jù)的長期貯存裝備可靠性評估[J]. 盧明章,李云峰,楊志剛,趙海軍. 失效分析與預(yù)防. 2014(01)
[4]小子樣條件下導(dǎo)彈裝備零部組件可靠性評估[J]. 王連鋒,宋建社,曹繼平,朱昱. 兵工自動化. 2013(02)
博士論文
[1]基于小子樣復(fù)雜信息集的可靠性評估方法及其應(yīng)用研究[D]. 程皖民.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
本文編號：3498458
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教材專著
