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时间:2019-11-26
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1、基于BP神经网络的军机两级维修保障效能评估EvaluationofSupportabilityEfficiencyofTwoLevelMaintenanceofMilitaryAircraftBasedonBPNeuralNetwork介绍了BP神经网络的基本原理和方法.并构建了军机两级维修保障效能评估指标体系.利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明.日P神经网络适用于对两级维修保障效能进行评估。直以来,军机维修保障都实行三级维修体制,即基层级、中继级和基地级。但近年来,随着飞机机载系统的日益
2、复杂和大量先进技术的应用,在保障过程中出现了修理周期过长,备件、人员和保障装备重复设置等问题。1993年美国空军率先开始实行两级维修体制,即基层级和基地级,取得了显著的军事和经济效益。从发展角度看,实行两级维修体制是军机保障的必然趋势。对其进行预先论证,从关键技术、费用、效能等多方面进行研究,有着重要的实用价值。本文着重对两级维修保障效能的评估方法进行研究。在评估指标体系中涉及多个评价指标,需要一个能综合处理各个指标的模型。BP神经网络可以完成任意刀维到m维的非线性映射,自适应学习能力很强,大大降低了仅凭专家主
3、观经验参与评估的弊端。因此,本文选择BP神经网络建立评估模型。一郭俊强王远迭刘剐常浩/空军航空大学为例,该网络由输入层、中间隐含层和输出层三层神经元组成,模型如图l所示。设输入神经元为价,中间隐含层单元有k个,激励函数为【,,输出为】,,隐含层内神经元为.,个,目标矢量为D,误差为P,迭代次数为一,其步骤为:(1)初始化:选定合理的网络结构I(2)向前计算:对第,层韵/单元,垆(以)=∑哆(撑)一H’(拧)i=0(3)确定误差函数,单元,的平方误差为号P;一),则输出端总的平方误差的瞬时值为:Ⅳ(胛)=∑去弓(
4、捍)(c包括所有输出单元)X恤”酗‰糟八层中I可隐层输出层BP神经网络基本原理图1三层BP神经网络结构图BP(BackPropagation)神经网络是(4)反向计算及权值D修正。一个非线性动力学系统,其特点在于信权值%的修正量为:息的分布式存储和并行协同处理,具有Sw。(玎):一G三塑堕:一GD,(玎)Y(一)i较好的泛化能力。以三层BP神经网络。,州∥‘胛)。其中,负号表示修正量按梯度下降方向。权值修正计算为:嵋’(刀+1)=蟛’(以)isho(,1)=w{
5、’(疗)+G巧o(开)∥。1(刀)两级维修保障效
6、能评估指标体系两级维修体制是指应用现代信息技术、计算机控制和运输系统,将在外场不能修理的零部件不经过中继级,一律送到空军基地去修理。相对于传统的三级维修,它的优势集中体现在维修和供应两大方面。基层级实行换件维修,以高效的维修保证飞机的出动架次,基地级对坏件集中进行修理,利用快速运输系统减少维修周转时间,提高装备的生存性和机动性。各级都存储有适量的备件,在保证最经济的储存费用的同时也能满足备件的及时供应。本文参考美国空军现行的维修指标体系,根据实际情况优化整理,主要从飞行,维修,供应和训练四方面人手,结合两级维修
7、高效、快捷的特点,设定相应的指标进行评估。建立如图2所示的指标体系。(1)飞行方面的指标。飞行计划完成率(FSE)用于衡量部队规划并执行周飞行计划的效率。其影响因素包括飞机准备与修理的及时性、维修能力,对紧急情况的判断力、提前推迟起飞、处置非计划时间的灵活性。出动架次率囝咖啊E,M置与工蠢I气,AVIATIONM”爪Mw皤5H6H丑那Ioo评估指标体系广飞行计划完成率(FSE)彳=冲出动架次率(SUR)LI任务中止率广故障再现率修十维修规划率(MSE)L拼修率(CANN)广发放效率(IER)应+库存效率(SER
8、)L总维修周转时间(TRCT)r.职业发展课程通过率(a)C)练+晋刑fI缘隋况(UOT)L训练延误率图2评估指标体系(SUR)是战斗机的关键指标,反映了维修人员保障部队飞行任务的能力。任务中止率是关于飞机可靠性与维修工作质量的指标,用于衡量因装备原因或非装备原因而中止的任务的情况。(2)维修方面的指标。故障再现率是衡量维修质量的最重要、最准确的指标。空军的目标是消除再现的故障。维修规划率(MSE)用于衡量规划、开展检查与定期维修的能力。美空军认为,部队应当首先规划维修工作并用其余的可用飞机执行飞行计划,而不应
9、首先满足飞行计划的需要。拼修率(CANN)是指每100个飞行架次开展拼修的次数。如果基地的供应机构无法提供所需的备件,而任务需求又要求飞机恢复能执行任务状态,通常就会采取拼修。由34I熙㈣勰于供应机构依赖基地提供补充,本指标在一定程度上也可用于衡量基地的保障工作。(3)供应方面的指标。发放效率(IER)关注的是是否满足了所有的备件申请,而不仅仅是对核定库存的申请。一般低于“库存效率”,
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