基于Agent的飞机使用可用度仿真论证

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1、基于Agent的飞机使用可用度仿真论证AirplaneOperationalAvailabilityModelingandSimulationBasedonAgent■焦健赵廷弟尹树悦／北京航空航天大学可靠性工程研究所采用基于Agent的建模方法，以飞机、维修人员、维修保障资源等为对象建立Agent模型，分析确定各Agent对象之间的交互关系以及通信机制．仿真分析使用可用度与各项RMS参数之间的定量关系和确定合理的使用可用度指标．并结合案例对仿真模型进行了验证。随蓦萎罢芦雾蓁茬篙警了保障性(RMS

2、)对装备系统效能的影响越来越大。作为重要的设计特性，RMS能够提高装备的综合作战效能，降低装备的全寿命周期费用，并能缩短装备的研制周期。在装备使用过程中，各项RMS的作用综合体现在战备完好性和任务成功性等顶层参数的指标上。对于军用飞机来说，常用的顶层参数是反映战备完好性的使用可用度(operationalsvailability，Ao)。尽管RMS参数与Ao之间存在密切关系，但很难在这些参数指标之间建立明确的函数关系，与解析方式相比，采用计算机仿真技术，利用仿真模型模拟装备的实际使用过程，通过统计

3、计算获得各项参数指标不失为一种可行的方法。美国和欧洲一些国家已先后开发了LCOM、TIGER、Simlox等多种仿真模型。本文在现有研究的基础上，以军用飞机为对象，基于Agent建模／仿真技术构建仿真模型，为确定科学合理的爿。提供技术手段。Agent仿真概述Agent是对实际系统的抽象，它能够在一定的环境中为满足其目的而采取一定的自主行为，它能够感知外部环境并通过自身的行为来适应环境变化或影响环境。Agent的主要特征包括：50I熙勰勰(1)Agent是一个具有明确边界和界面的问题求解实体。(2)

4、Agent处于特定的环境中，通过感知器观测环境，通过效应器做出响应。(3)自治性。Agent的行为应该是主动的、自发的，它有自己的目标，并能够对自己的短期行为做出计划。(4)社会性。通常系统是由多个Agent组成的，系统中的单个Ag即秘须遵循Agent京+会的规则，并能与其f【队gcnt进行恰当的交互，实现有效的合作。(5)反应性。Agent能感知外部环境，并能及时做出反应以适应环境的变化。ABM是一种自底向上，化整为零的建模方法。它通过对系统结构的分析，将系统抽象成多个Agent，再对每种Age

5、nt的结构、行为以及多个Agent之间的关系和交互作用进行描述，构成一个多Agent系统(MAS)。系统的复杂行为是多个简单的Agent交互的结果。基于Agent的系统建模流程如图1所示。军用飞机使用可用度仿真模型1．使用可用度武器装备的效能是性能与RMS参数指标共同作用的结果。RMS参数彼此相互关联，共同构成了反映装备战备完好性和任务成功性的顶层参数。对于军用I纛茧一羹蠹J罗～一一个体Agent建模飞明确任务定义结构《制定规则描述行为d盈0r构建MAS飞I确定Asent数景4，lAgent关系描

6、述Agent交互描述l{h。‰‰。t。。mn‰⋯：j描图1基于Agent的系统建模流程飞机而言，比较重要的战备完好性参数是使用可用度Ao和出动架次率SGR，其中使用可用度在日常训练中尤为常用。可用度爿。的表达式为：。％+瓦彳。。iiii(1)死+瓦+％+瓦D”7其中，％为工作时间；瓦为待命时间；％为维修时间(包括预防性维修和故障维修)-噩。为保障延误时间。由式(1)可知，A。是飞机的固有可靠性、维修性及测试性、预防性维修和修复性维修，以及管理、使用和保障等多种因素综合作用的结果，是RMS参数的函数

7、。军用飞机研制的重要内容就是根据作战任务需求，提出A。的初步指标，再将Ao分解成具体的RMS参数指标，通过综合权衡，确定一组合理的A。及RMS指标值。由于Ao影响因素众多，很难建立明确的函数关系，而建立仿真模型模拟飞机的任务执行、使用保障过程，利用式(1)对各类时间进行统计分析，则是一种可行的方法。2．军用飞机任务与保障过程简析军用飞机在外场的日常训练和使用保障过程可分为任务执行，维修保障和备件调配三个阶段。(1)任务执行任务执行是指飞机接到飞行指挥中心根据预定的飞行计划下达的飞行任务。不同的飞行

8、任务要求的飞机数量、保障资源各不相同，如果可用的飞机或保障资源的数量不能满足要求，任务失败；否则飞机开始任务准备，向机务维护部门申请起飞前准备。准备工作完成后，飞机起飞开始执行任务，任务完成后转入可用机群，等待下次任务。若飞行过程中发生故障，则向机务部门申请故障维修，飞机转入维修等待，在故障修复后再转入可用机群。(2)维修保障军用飞机采用三级维修体制，这里重点考虑与任务执行最为密切的外场维修保障。外场维修保障主要包括飞行保障、故障维修和定期(预防性)检修。飞行保障是指飞机执行任务前