维修计划优化调度模型及维修商评估系统

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1、中国民航大学硕士学位论文维修计划优化调度模型及维修商评估系统姓名：陈玖圣申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：陈静杰20080220中国民航大学硕士学位论文摘要以实际生产计划问题为背景，围绕非确定性环境中航空维修企业生产计划模型和算法，进行了比较深入的研究，得到了一些有意义的结果和结论。主要工作包括以下4个方面：(1)提出了基于自组织特征图(SOM)的机载设备可靠性预测模型。利用SOM一种无监督的神经网络，实现从离散的机载设备失效数据中萃取机载设备失效时间序列模型。通过平均故障间隔时间(MTBF)的研究和分析真实的失效数据来预测机载设备的可靠性。仿真

2、结果证明该方法可以实现对机载设备可靠性的预测，允许预防性维修的制定，从而减少停机时间成本。(2)建立了民航维修企业评估模型。建立了影响维修质量的层次结构模型，并利用层次分析法(AHP)对其进行了分析，通过选用合适的标度和利用数据包络分析法(DEA)结合专家调查法建立判断矩阵，对AHP方法进行了改进，在．NET平台实现了评估模型，仿真实例验证结果表明了该方法的有效性。(3)建立了具有模糊生产需求量和模糊生产能力约束的飞机定检维修计划模型，提出了非确定性环境中维修计划决策系统中的定检计划模型和算法，运用模糊数学和概率统计的理论和方法，构建了可重构定检维修计划的目标规划

3、模型，以制订出可重构维修企业的最优定检维修计划。(4)建立了基于．NET平台、应用WebServices技术的航材采购送修系统的解决方案。系统采用面向服务的架构(SOA)结合基于角色的访问控制的思想(RBAC)进行系统集成。关键词：可靠性模型层次分析法维修商评估决策支持模糊规划中国民航大学硕士学位论文AbstractThedissertationconcernswithmodelsandalgorithmsforvariousfuzzyaggregatemaintenanceplanning．Themajorworksaregivenasfollows：(1)Fi

4、rst，presentsasystematicmethodologytoconstructareliabilitypredictionmodelforaircraftreliabilitybasedonsparepartsinvalidationdata．SOMisusedtocombinetheanalyticthescattersparepartsinvalidationdataintoasequencemodelbasedonthetime-to-failuredataextractedfromtherepairregisters．Itseffectiven

5、essisillustratedbyMeanTimeBetweenFailures(MTBF)studyandanalysisofrealinvalidationdata．TheproposedmethodCallhelpproactivelydiagnosesparepartsfaultswithasufficientleadtimebeforeactualsystemfailurestoallowpreventivemaintenancetobescheduledtherebyreducingthedowntimecosts．(2)Secondly,ahier

6、archymodelisestablishedabouttheevaluationofservicingprocess．Whenthemodelisanalyzedbyanalyticalhierarchyprocess(AHP)，theweightedcoefficientsinfluencingtheevaluationandselectionprocessareobtained，andtheevaluationmatrixisestablishbydataenvelopmentanalysis(DEA)．Thehierarchystructuremodeli

7、simplementedbasedon．NET,thesimulationcredibilityofthismethodisprovedvalidity．(3)Then,consideredstrongseasonalcharacteristicsoftheaviationmaintenancemarket，aircraftmaintenanceplanningmodelwithfuzzydemandandproductioncapacityconstraintsWasproposedthroughanalyzingtheaircraftmaintenancepr

8、ocess