舰船维修安全管理评价方法研究

舰船维修安全管理评价是保证舰船维修安全的基础。对舰船安全管理中维修人员、舰船、维修管理和维修环境四要素进行了综合分析,将AHP和模糊综合评价的优点结合起来,建立了舰船维修安全管理评价方法,并将其运用到舰船维修安全管理评价的实例中。结果表明,该方法对舰船维修安全管理的评价基本准确,能够反映舰船维修安全管理的实际情况。     

大数据分析下舰船维修数据挖掘算法优化分析

舰船维修数据具有重要的利用价值,当前算法无法有效对其变化特点进行准确挖掘,无法充分发挥舰船维修数据优势,为了提高舰船维修数据挖掘精度,设计了基于大数据分析下舰船维修数据挖掘算法。首先采用单一算法对舰船维修数据进行挖掘,并根据挖掘精度对各种算法进行评价。然后采用大数据分析技术中的包容性检验算法选择最佳的单一模型,并对它们结果进行组合,得到舰船维修数据挖掘结果。最后采用舰船维修价格的历史数据作为实验对象,分析本文方法的优越性。本文方法的舰船维修价格的预测精度要显著高于当前其他数据挖掘算法的精度,而且舰船维修价格预测可信度更优,降低了舰船维修价格预测误差。     

基于云平台的舰船维修费用预测模型

目前研究的舰船维修费用预测模型预测准确率较低,导致成本开销过大。为了解决上述问题,研究了基于云平台的舰船维修费用预测模型。将舰船维修费用的关联性数据利用云平台存储在预测模型中,采用大数据聚类方法对舰船维修费用进行预测,提高舰船维修费用的预测和调节能力,减少舰船维修工程的不必要开销,提升预测舰船维修费用的准确性和舰船维修速度,对舰船维修费用约束指标参量进行分析,提高舰船维修费用的控制能力,优化舰船维修费用预测模型。实验结果表明,云平台的舰船维修费用预测模型能够有效提高预测准确率,减少成本。     

舰船维修效益综合评估模型研究

详细分析了影响舰船维修效益的主要因素,提出了费效分析的一般步骤。在此基础上,从舰船效能角度,即舰船能力指数、在航率和系统任务能力恢复率三个方面进行分析,对舰船维修效益进行综合评估研究,从而得出提高舰船维修效益的有效途径。该研究对于提高舰船维修效益有一定指导意义。     

基于BP神经网络的舰船维修成本估计

舰船维修成本估计直接影响舰船企业的运营效益,针对当前舰船维修成本估计方法存在的一些局限性,以延长舰船寿命,提出基于BP神经网络的舰船维修成本估计方法。首先介绍当前舰船维修成本估计研究现状,找到当前各种舰船维修成本估计方法的不足,然后在此基础上依据舰船维修成本变化特点,引入BP神经网络建立舰船维修成本估计模型,最后通过Matalab2017平台实现了舰船维修成本估计仿真实验。相对当前其他的舰船维修成本估计方法,BP神经网络可以更好地跟踪舰船维修成本变化特点,不仅舰船维修成本估计精度高,而且舰船维修成本估计建模时间短,为解决复杂多变的舰船维修成本估计问题提供了一种新的方法。     

舰船虚拟维修训练系统开发初探

针对舰船维修训练实际,提出了舰船虚拟维修训练的设想,并基于开放源代码虚拟现实开发平台VRJuggler,对舰船虚拟维修训练系统进行了开发研究,提出了虚拟维修训练系统的解决方案和应用实例。     

舰船电磁兼容性维修信息系统构建研究

电磁兼容性是现代舰船的一项重要性能,电磁兼容性维修能有效解决舰船电磁兼容性问题,保持和改善舰船的电磁兼容性能.构建电磁兼容性维修信息系统,是保障和提高舰船电磁兼容性维修能力和水平的重要手段.通过对电磁兼容维修信息系统的作用、内容进行分析,结合使用阶段开展的电磁兼容性维修工作,详细阐述了舰船电磁兼容性维修信息系统信息要素、结构、功能及运行使用,对开展舰船电磁兼容性维修工作具有重要意义.     

基于RCM理论的舰船预防性维修方法研究

针对舰船预防性维修的特点,本文对舰船的预防性维修方法进行了研究。它在以可靠性为中心的维修性分析理论的基础上,通过定性分析出舰船预防性维修的维修策略,确定维修周期和维修级别。从而使舰船在最低的费用下能保持满意的可用性。     

对舰船机械装备实行针对性维修制度的思考

本文提出了一种新的舰船机械装备维修制度--针对性维修制度,对其主要内容、关键问题及其在舰船装备维修中的应用进行了探讨,并就现行舰船机械装备维修制度的改革提出建议.     

云模型的舰船维修成本建模与预测

通过对舰船维修成本的准确建模和预测,降低维修成本,提高舰船维修质量,保证舰船良好工况,提出一种基于K均值指标聚类划分和粒子群优化的云模型下舰船维修成本建模和预测方法。以舰船维修的材料开销、人工开销、舰船寿命周期折损以及配件成本等参数为约束指标,采用K均值聚类算法进行维修成本指标系数聚类划分,将成本最优问题转化为聚类中心最短问题,并以此为优化目标函数,采用粒子寻优算法进行最优解求解,通过线性插值方法进行拟合计算避免解向量陷入局部最优,实现云模型的舰船维修成本预测。仿真结果表明,采用该方法进行舰船维修成本预测的准确性较高,维修效率和质量得到提高。     

基于自适应遗传算法的总体舰船维修费分配

将舰船维修费按照装备维修计划结构分为九项,以该九项费用在舰船维修费总量中所占的比例为自变量,舰船维修费总体效益为因变量,提出通过回归分析方法,建立舰船维修费总体效益与各项费用所占比例之间的函数关系,进而建立总体舰船维修费的分配优化模型。     

偏最小二乘回归在舰船维修费用预测中的应用

考虑到偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面具有独特的优势,分析了影响舰船维修费用的因素,结合变量投影重要性分析方法对影响因素进行筛选,提出用偏最小二乘回归方法建立舰船维修费用预测模型。通过实例进行计算,用历史数据预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,预测结果较多元回归方法精度高。     

基于维修任务分配的舰船装备维修计划优化模型研究

针对舰船装备维修计划编制中维修任务复杂多样，承修单位实力不一的特点，以实现维修效益最大化为目标，建立维修任务分配的多目标优化模型，并用遗传多目标算法对模型进行求解。以某基地维修任务分配计划为例，使用维修任务分配优化模型得出可行方案，证明此模型可为舰船装备维修计划管理和决策提供依据。     

粒子群优化算法在舰船维修费用分配中的应用

将舰船维修费用按照维修计划结构进行分解，通过回归分析方法，建立舰船维修总体效益与各项费用比例之间的分配优化模型，利用粒子群优化算法对模型最优化求解，计算实例具有较好的效果。     

舰船武器装备维修项目管理的特点分析

舰船武器装备维修项目是为了保障舰船武器装备的可靠运行或消除某一故障隐患,利用资金、设备、人员,通过合理的组织形式,在规定的期限内完成的一项工作。舰船武器装备维修管理是舰船武器装备管理的一个重要内容,舰船武器装备维修管理水平成为影响装备作战能力提高的重要因素之一。目前在这方面,我们的管理手段和方法还很难适应舰船武器装备的发展需要。舰船武器装备维修管理是一项综合性的管理工程,随着高科技含量的舰船武器装备越来越多,维修管理工作面临着越来越大的压力。舰船武器装备维修具有明确的目标,有资金和时间限制及一次性的特点,并且在舰船武器装备维修过程中也存在着各种风险,具有项目的基本特征。因此,用项目管理的方法去指导舰船武器装备的维修工作,能使维修工作更加系统化、规范化。     

预防性维修最佳维修周期决策

综合考虑预防性维修最小费用准则和最大可用度准则,利用多目标规划法优化模型,并利用实例进行验证,证实了这种方法的可行性。     

基于集成供应链的舰船维修器材供应系统研究

借鉴集成供应链管理的思想,结合舰船维修器材供应的特点,分析了基于集成供应链管理的舰船维修器材供应系统的目标、组织结构与模型,并提出了系统的运作目标.最后规划了系统的运作流程,探讨了舰船维修器材供应保障管理的新模式.     

舰船装备维修费用优化研究

文章以舰船装备作战能力评估指标体系的层次分解结构和舰船装备系统效能评估的ADC模型为基础，对舰船装备维修费用与系统效能间的函数关系进行了研究，并以舰船装备总体系统效能最大化为目标，建立了维修费用优化模型。通过舰船反舰作战能力属性的维修费用与系统效能间的函数关系的确立及维修费用优化模型的计算，对模型进行了验证，取得了较好的效果。     

基于质量链的舰船装备维修质量控制研究

针对舰船维修企业目前的质量管理着重于维修企业内部的质量控制与过程改进．缺乏整体优化和协调的特点，提出了基于质量链的舰船装备维修质量控制的观点，构建了维修质量链的概念模型，分析了维修质量链的运行模式，提出了加强舰船装备维修质量链管理的几点建议。     

舰船维修系统建模与能力评估(英文)

The authors developed a prototype of a warship maintenance system. The process started by defining the maintenance requirements of warship equipment. Next, a planning scheme was development for a maintenance network. An optimization target for the plan and indexes for assessment were established. Based on the above work, a simulation model was proposed with two layers: a base and a workshop. Dispatching rules were then formulated for the simulation. Experimental results proved the validity of the model and the dispatching algorithm. It was found that the model can solve the capacity evaluation problem for maintenance systems and provides a scientific basis for decision-maker to make decisions regarding equipment maintenance.