基于使用可用度的航材备件预测模型及需求分析

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1、基于使用可用度的航材备件预测模型及需求分析摘要：利用飞机使用可用度进行飞机真实情况的反映，能够对飞机维修、供应和行政延误等问题进行综合考虑。基于这种认识，本文提出了一种基于使用可用度的航材备件预测模型，可以用于进行某任务假定条件下的备件需求的预测，所以能够为任务制定提供最低保障。关键词：使用可用度；航材备件；预测模型；需求分析引言：所谓的航材备件，其实指的就是预先储备以备更换的航空器材，可以为缩短航空装备维修时间提供保障。但是，由于功能、价格和维修特性不同，管理人员通常需要进行航材备件的分类存储管理。因此，相关人员有必要寻求有效的方法对航材备件需求进行预测，

2、从而确保飞机能够获得有效且经济的航材保障。1基于使用可用度的航材备件预测模型1.1装备的使用可用度在规定的状态下，装备在实际使用环境中能够达到任务要求的概率被称之为使用可用度，可以利用A0表示。对装备的使用可用度进行分析，需要对装备的真实使用状况、维修、供应和行政延误时间进行分析，所以其大小将由平均故障间隔时间、平均修复时间和平均故障延误时间决定，分别可以利用MTBF、MTTR和MLDT表示。在设计阶段，前两个因素就已经确定，所以基本无法在使用时改变［1］。而MLDT则由航材保障能力决定，与备品备件的配置情况有着直接的联系，所以还要通过合理进行备件的配置进行

3、使用可用度大小的控制。在对备件使用可用度进行度量时，可以使用如下公式(1)。在计算MLDT时，可以利用计算式MLDT=(1-P)TSR,式中的P为保障资源满足率，TSR为备件平均供应反应时间。(1)1.2模型的建立在建立基于使用可用度的航材备件预测模型时，考虑到飞机上器材较多的问题，可以假设一共有q项器材，所以飞机系统使用可用度应该为(2)利用公式(1)、(2)，可以在多项备件寿命服从指数分布时进行飞机使用可用度的衡量。而从军事角度进行经济性考虑，则需要利用飞机使用可用度为目标函数进行计算模型的构造，并且以经济性指标为约束条件。如下式（3）所示，A0为飞机使

4、用可用度，E为备件投资费用，CT为q项备件价格矩阵，N为q项备件的补充库存量。1.3模型的求解在求解备件需求问题时，需要根据任务的重要性进行多目标的简化。而将其中的次要目标转化为约束条件，则能够利用边际分析法实现模型的循环求解。具体来讲，就是使用边际效益递减规律对备件增加带来的飞机使用可用度增量进行分析［2］。而将可用度增量当成是边际返回值，并利用备件存储效益费用比进行边际效益的定义，则能够利用如下公式（4）求得备件增加时的边际效益返回值。式中，Mij为第j项备件存储i件时的边际效益返回值，Vj为边际效益。根据求解结果，则可以在飞机使用可用度达到最大时，使用

5、最少的费用实现备件的优化配置。2基于使用可用度的航材备件需求的预测2.1任务的假设利用基于使用可用度的航材备件预测模型进行备件需求预测，需要先完成任务的假设。在此基础上，还要结合经费约束和备件使用可用度指标进行符合军情的航材最低保障标准的制定。为研究备件需求问题，可以假设某任务的执行需要安排新型飞机战斗，并且需要由临时场站担任备件保障工作。在作战过程中，需要使作战飞机使用可用度达到90%，并且需要结合该型飞机航材备件使用数据进行最低保障标准的制定。根据战术要求可知，该次任务需出动4架，各架飞机每天出动3次，每次任务持续时间2小时，任务持续天数为7天。2.2需

6、求的预测根据假设和计算模型，可以利用可视化编程语言VB进行编程计算。而备件初始库存量设为0,并且备件无组分和串换，一旦发生故障即刻停用。分析计算结果可以发现，有7项备件在作战时间和出动架次均不相同的条件下为0。而这些备件与某类飞行科目有关，在平时练习中很少使用该类科目，在战时则得到了多次使用。由此可知，使用训练数据进行战时备件需求预测并不准确，所以还要进行航材最低保障标准的修正。为验证模型的使用效果，还要按照单项的使用可用度进行备件需求的计算［3］。而对比使用不同计算方法获得的费用和使用可用度可以发现，利用综合备件需求的模型进行计算，可以使系统在达到相同使用

7、可用度的情况下，节省约10%的费用。因此在制定备件配置决策时，可以多项备件为系统进行备件的优化配置。结论：总之，利用使用可用度为评价管理保障指标进行航材备件需求的分析，能够在提高备件使用可用度的同时，降低备件配置管理的费用。因此，相信本文对基于使用可用度的航材备件需求预测问题展开的研究，可以为相关工作的开展提供指导。参考文献[1]齐玉东，谢晓方.海军航空兵机动转场备件携带量预测模型研宄[J].航空计算技术，2011,06：66-68+72.[2]李晓宇，王新阁，张磊等.面向任务的航空备件需求仿真[J].系统仿真技术，2011,04：294-298.[3]李晓

8、宇，王新阁，张磊等.面向任务的航材备件需求预测分析[