基于影响因素的SVR备件需求预测研究

文章介绍了支持向量机学习算法,说明其特点,并引出基于影响因素的支持向量回归的备件需求预测方法,用某型备件的历史需求数据例证此法的可行性与精确度。     

基于灰色加权关联与MS-LSSVM组合的舰船备件需求预测

运用灰色加权关联方法对影响远海舰船备件消耗的主要因素进行分析,以确定备件消耗影响因素的权重大小,以此为依据来筛选出主要影响因素,在此基础上运用支持向量机理论,建立灰色加权关联分析与多尺度最小二乘支持向量机组合的学习模型,将筛选得到的主要影响因素的样本值作为输入值进行学习训练,较好地解决了影响因素与备件消耗之间的非线性关系。实例应用表明,该模型对舰船备件需求的预测具有较高的精度。     

基于故障树的备件需求预测研究

作为装备备件需求预测的重要方法之一,故障树分析法是对现有成熟装备的主要预测方法.在分析装备结构的基础上,结合装备故障情况建立相关故障树模型,并通过某型导弹的例子给出了在保障度一定的前提下,如何对装备中备件进行有效的预测配置,为备件需求预测研究提供了必要的理论基础.     

基于LS-SVM的间断性需求备件预测

我国近年引进国外装备时间不长,其备件的历史数据较少、需求具有间断性且具有大量零值,给预测工作带来了一定的困难。文章提出应用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines LS-SVM）这一新的机器学习方法来实现间断性需求备件的预测,建立了舰艇间断性需求备件的预测模型,并对某型舰艇备件进行预测和分析,结果表明：LS-SVM在间断性需求备件预测上表现出优秀的学习和预测能力。     

装备维修备件需求预测模型研究

准确的备件需求预测是合理有效地进行备件保障各项工作的基础,在综合分析考虑备件消耗影响因素的基础上,建立了备件需求预测模型。该模型可用于备件的管理决策,提高备件保障率。     

基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型研究

针对舰船电子装备备件优化问题,分析了遗传算法和神经网络,利用遗传算法全局搜索能力强的优点,对神经网络进行优化,研究基于遗传算法和神经网络的混合遗传算法,并建立了基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型.通过实例,该模型可有效提高备件优化的速度和精度.     

装备保障中备件需求量确定方法研究

备件对提高装备的可用度与战备完好率有着举足轻重的作用,是保证装备正常发挥战斗力的重要物资。研究了影响备件需求的主要因素,建立了不同寿命分布设备备件需求量的确定模型,对于不可修设备、可修设备、消耗件,也分别建立了备件需求量的确定模型。     

基于机器学习的舰船机电装备故障诊断

随着信息技术的发展,以机器学习、模式识别为代表的人工智能技术在故障诊断领域逐步得到应用。通过对振动噪声信号的采集,利用时频分析技术对信号进行分解,并提取故障特征参数,再利用机器学习或模式识别技术对信号进行判别分类,可以实现舰船机电装备的智能诊断。为了验证该方法,选择经验模态分解方法进行信号分解,采用支持向量机进行诊断分类。通过实验表明,该方法有着较高的诊断精度,故障诊断率达到了96.7%,可以对舰船机电装备常见故障进行准确的智能诊断。     

面向任务的海军油料装备备件保障方法研究

提出面向任务的海军油料装备备件配置思想,建立备件保障模型。明确了油料保障任务中的关键装备、关键部件。运用面向任务的油料装备备件配置方法对某泵机组仪表和控制装置进行备件配置,结果表明,该方法既能满足要求的任务成功概率,又能节省备件配置费用,较好的解决了海军油料装备备件保障问题。     

多约束下舰船远航备件储量决策

从可靠性分析入手,阐述设备可靠性与备件数量的辩证关系。结合舰船实际,采用可靠性、费用和体积3个因素,建立多约束下舰船远航备件储量决策模型,给出模型的求解步骤。最后举例展示了模型的操作过程和决策效果。该模型不但能够为备件数量的确定提供理论支撑,还可以用来对比已有的配置模式的优劣。该模型还可根据实际需要更改决策因素,建立符合不同情况的模型,具有很好的扩展性。     

基于寿命分布的备件需求计算模型分析

根据指数分布、正态分布和威布尔分布的寿命分布类型,对航海装备的一些维修备件进行分类,并提出了在满足备件保障度下这三种寿命分布类型备件的需求计算模型,对一些备件需求预测实例进行了预测计算。     

装备备件方案及使用可用度的评价方法

本文运用马尔可夫过程理论,对武器装备使用状态建立了马氏链模型,分别以装备长期稳定后出现有故障无备件的概率和稳态情形时处在正常工作状态的概率,作为指标来评价备件方案和使用可用度.该方法为科学合理地确定备件池的备件种类和数量、优化备件申领时间等提供决策支持.     

降低集装箱码头设备库存备件的策略

现代集装箱码头设备昂贵,作业频繁,如何对集装箱码头设备的备件进行科学管理,将库存备件的数量、品种、资金占用降到最低,提高备件的使用率,同时又能够满足现场高效生产的需求,一直是集装箱码头经营者、设备设计、研发单位关注和研究的重大课题,也是各国集装箱码头管理者急需解决的问题.大连集装箱码头公司(DCT)经过多年摸索和生产实践,采取一系列措施,在降低库存备件资金上取得了显著的成效.     

基于任务需求的产品备件需求量研究

针对产品服役期间长期处于贮存状态的特点,研究产品贮存期内的故障规律,建立了基于任务需求的产品故障模型和产品备件需求量模型,为产品备件方案的优化奠定了基础。并通过实例进行验证,说明这种备件需求量确定方法的可行性。     

基于装备使用特点的备件优化及评估方法研究

备品备件数量常由装备使用次数和装备自身的可靠性水平来决定,文章结合长期处于贮存状态装备的使用特点,考虑贮存状态下装备不需要备品备件的一般情况,建立了该类装备的备件需求量模型。首先在分析了该类装备使用特点的基础上建立了备品备件需求量模型。然后根据数据特点,给出了该模型参数的矩估计。最后通过数据模拟,验证该方法的可行性。     

备件来源多样化管理

备件管理作为设备管理的一个重要组成部分,在现代化生产中具有非常重要的作用.生产中往往会因一个很小的零部件的损坏或紧缺而导致设备较长时间的停机.搞好设备管理工作不仅是在数量上满足设备维修的需要,而且在技术质量上要保证设备运行的可靠性,同时在资金上尽量节约.日照港一公司所用设备多属于大型进口专用联动设备,备件管理工作艰巨而复杂.     

舰船备件多级库存MLDT计算仿真与备件品种的综合评价模型研究

侧重于解决舰船多级库存备件计算的两个问题：其一,为解决多级库存的备件保障率（P）和平均保障延误时间（MLDT）递推和递归计算问题,编制基于图形界面的仿真计算程序,为装备供应机构提供一个方便且实用的计算工具;其二,提出基于多种影响因素的备件品种综合评价模型,解决指定供应级别中满足给定保障率的库存备件品种的定量计算问题。