面向任务的单武器系统平均修复时间模型.pdf

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1、2007年3月北京航空航天大学学报March2007第33卷第3期JournaIofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsVoI.33No.3面向任务的单武器系统平均修复时间模型毕军王少萍石健（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100083）摘要：平均修复时间（MTTR，MeanTimeToRepair）作为一个重要的维修性定量指标，目前其预计方法及算法立足于大量的试验结果和经验估计.通过对任务—装备—维修组成的面向任务的队列模型的研究，将任务需求、武器系统的可靠性及维修性综

2、合考虑，针对故障率和修复率均服从指数分布的可修系统，建立了一种基于M/G/1可修排队模型的武器系统MTTR的模型，并给出了定量预计方法.此模型符合基于可靠性基础上的维修理论的基本结论，避免了设计初期对大量维修统计数据的依赖，为订购方在装备采购中提出维修性定量的要求提供了依据.关键词：平均修复时间；M/G/1可修排队；维修性中图分类号：TP114.3文献标识码：A文章编号：1001-5965（2007）03-0354-03Meantimetorepairmodelingorienteduni-missionforweaponsystemBi

3、JunWangShaopingShiJian（SchooIofAutomationScienceandEIectricaIEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100083，China）Abstract：AsanimportantguantificationaIindexformaintainabiIity，thepredicationmethodandaIgo-rithmofmeantimetorepair（MTTR）areaIwaysdepen

4、dentonexperimentationandexperience.Throughthegueueresearchofmission-furnishment-maintenanceorientedtouni-mission，theMTTRmodeIwastobeestab-IishedbasedonM/G/1forrepairabIesystemwhichaimatthefaiIurerateandrepairabIeratesubjectedtoex-ponentiaIruIe，consideringthemissionreguire

5、ment，reIiabiIityandmaintainabiIity.Thecorrespondingguanti-tativemethodwasaIsogiven.ThismodeIadheretothebasicconcIusionwhichisdrawnfrommaintainabiIitytheorybasedonreIiabiIity，andpreventfromdependingonaIargeguantityofstatisticaIdataatthebeginningofdesignstage.ThemodeIandpre

6、dictionmethodofMTTRcanprovidetheguantitativemaintainabiIityindexforpurchaserontheconditionofpurchasingtheweaponsystem.Keywords：meantimetorepair（MTTR）；M/G/1repairabIegueuingsystem；maintainabiIity［4-8］维修性是产品的一种质量特性，即由设计赋究，建立了一种基于M/G/1可修排队模型的予的使产品维修简便、迅速、经济的固有属性，维武器系统MTTR的定量

7、预计方法，来解决上述问修性要求可定性与定量地予以描述.GJB368.4-题.1987《装备维修性通用规范维修性的分配和预计》中对平均维修时间及维修性预计方法做出了!"模型的描述规定，然而这些方法及算法立足于大量的试验结武器系统通常是针对任务设计的，并且一般果和经验估计，不利于新产品开发过程中平均修能够完成多种类型的任务，对武器系统进行维修复时间（MTTR，MeanTimeToRepair）的估算或性设计时，首先应当考虑的是能否满足任务的需对产品的样本数量要求较高［1-3］.本文通过对任［9-11］要，其次才考虑维修经济性的问题.在此前务—

8、装备—维修组成的面向任务的队列模型的研提下，可以将任务—装备的关系用图1所示的队收稿日期：2006-04-07作者简介：毕军（1971-），男，河南扶沟人，硕士生，bijun868@sina.