考虑储备期间失效的可修复备件需求模型浅析

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1、考虑储备期间失效的可修复备件需求模型浅析摘要:备件数量决定了装备维修能力和保障水平,能否科学地预测备件数量,取决于备件需求计算模型建立的准确性。在此根据备件维修性将备件分为可修复件和不可修复件,针对可修复件的备件需求问题,在考虑储备期间发生故障的前提下,利用备件可靠性框图方法,建立单可修复件、多可修复件的备件需求计算模型,解决了备件考虑储备期间故障的实际需求。结合工作环境的影响对模型中的故障率进行修正,使模型更贴近实际需求。关键词:可修复件;故障率;维修性;计算模型    RequirementMode

2、ltoConsiderAbatementofRepairableSparePartsinRepertory  LIYun-feng1,WANGRui-lin1,JIAYun-fEi1,LIUWei  (1.OrdnanceEngineeringCollege,Shijiazhuang050003,China;.NanchangMilitaryAcademy,Nanchang30103,China)  Abstract:Theequipmaintaincapacityandindemnitylevelar

3、edecidedbynumberofthespareparts,theveracityofsparepartdemandmodeldecidewhetherthequantityofsparepartscanbescientificallyforecast.Accordingtothemaintainabilityofspares,thesparepartsareclassifiedintotwotypes:therepairableandnon-repairableparts.Inallusionto

4、demandproblemoftherepairablespareparts,theblockdiagramofthesparepartreliabilityareusedtoestablishthedemandcalculationmodelofsparepats.Theproblemofsparedemandwassolvedbytakingtheabatementofsparepartsinrepertoryintofailurerateinthemodelwasmodifiedincombina

5、tionwiththeinfluenceofitsworingconditiontomakethemodelmoreclosetothepracticalrequirement.  Keywords:repairablesparepart;failurerate;maintainability;calculationmodel  收稿日期:XX-06-1    备件是装备实施维修保障的重要物资基础,直接影响到装备的战备完好性。因此,如何科学合理地解决备件的需求问题是我军新装备保障的迫切任务,具有非常重要

6、的现实意义。目前有很多文献[1-5]对备件需求预测进行了研究,建立了不少计算模型,但那些模型只考虑部件在装备系统执行任务期间的故障率,实际上在备件储备期间由于老化等原因都会造成备件失效,所以预测的备件需求往往不符合实际要求。在充分考虑备件在工作期间和储备期间不同的故障率对备件需求的影响,针对可修复件,作者通过建立备件可靠性模型分别探讨单部件、多部件在考虑备件储备期间失效情况下的2种备件需求计算模型。  1单可修复部件的备件计算模型  将有储备备件的装备系统看作是一个冷库存系统,组成系统的所有单元中,只有

7、一个单元在工作,其他的备件处于不工作状态,当工作单元发生故障时,储备的备件逐个替换,其可靠性框图如图1所示。假设备件在工作期间的故障率为λ1,在储备期间的故障率为λ2,那么有储备备件的装备系统平均故障率λ=(λ1+nλ2)/(n+1),只要备件发生故障后就修理,更换时间忽略不计,故障件只能逐个修理,修理率为δ。  图1可靠性框图  根据故障件的修理情况,可将有储备备件的装备系统分为n+1个状态,即A0:n+1个部件全部完好;A1:1个部件在修,n个部件完好;A2:1个部件在修,1个部件待修,n

8、-1个部件完好;依次类推,An:仅1个部件正常,1个部件在修,其余待修,如图2所示。  图状态转移图  系统在状态Aj停留的平均时间为Tj,则系统出现备件短缺前的平均时间:  T=∑nj=0Tj(1)  当备件系统处于状态Aj时,有2种可能的走向,一种是因为故障备件的修复而改变为状态Aj-1,概率为δ,转移次数的平均值为δTj;另一种可能因为又一个部件发生故障而改变为状态Aj+1,转移概率为装备系统的平均故障

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