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- 机队航空发动机维修规划及其关键技术研究
- 作者： 付旭云 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机队航空发动机 维修规划 拆发计划 工作范围 成本 制造服务
- 描述： 现代制造服务的发展和产品价值链的变化都表明装备维修工程管理正变得越来越重要。航空发动机是飞机的“心脏”。现代航空发动机具有结构复杂、工作环境恶劣、转动速度快、维修费用高等特点。为了提高管理效率和降低维修成本，航空公司一般对同一型号的所有航空发动机进行统一管理。本文的机队指的就是航空公司同一型号的所有航空发动机的总和。从航空公司的角度出发，研究机队航空发动机维修规划，对于提高航空公司的维修工程管理水平和综合竞争力具有重要的意义。本文在分析国内外机队发动机维修规划研究中存在问题的基础上，针对我国航空公司在发动机维修工程管理方面的需求，建立了包括维修数据管理、拆发期限预测、拆发计划制定、维修工作范围决策、维修成本预测、维修进度监控和维修效果评价等活动的机队发动机维修规划体系，并对相关模型的建立及关键技术进行了研究。 发动机维修数据管理是机队发动机维修规划的基础性工作。根据发动机维修数据具有多维性、可扩展性、演化性的特点，借鉴面向对象的思想，将发动机维修数据分为构型数据、对象相关数据和类相关数据。在发动机维修数据组织方面，建立了基于使用状态的维修数据组织模型，实现了发动机维修数据的统一管理。在发动机构型数据管理方面，建立了基于位置件的发动机维修BOM管理模型和基于物理状态的实例维修 BOM 管理模型，解决了数据冗余问题；提出了基于主要件的适航指令/服务通告状态控制方法，解决了适航指令/服务通告状态难以控制的问题。 机队中各台发动机的拆发期限预测是合理安排机队发动机送修时间的前提。为了提高发动机拆发期限预测的准确度，考虑到机队中各台发动机在性能衰退方面的差异性，提出了基于性能衰退模式的发动机拆发期限预测方法。在对送修时间和备发选择的影响因素进行分析的基础上，建立了机队发动机拆发计划多目标组合优化模型，提出了一种基于逐步构解策略的启发式算法进行模型的求解，研究了拆发计划方案集的构造方法和选择方法。最后采用实际数据验证了提出方法的有效性。 发动机送修时，航空公司都会根据机队整体情况给出送修目标。为了制定合理的发动机维修工作范围，在分析送修目标的基础上，提出了一种送修目标导向的发动机维修工作范围决策方法，从寿命件、部件损伤、软时限、适航指令/服务通告、排气温度裕度五个方面分两步进行发动机维修工作范围的制定。针对决策过程中单元体性能恢复值分配存在的难点，建立了确定条件下和不确定条件下以维修成本最小为目标的单元体性能恢复值分配优化模型，研究了模型求解的动态规划算法和启发式算法。通过求解结果的比较，给出了两种算法的适用环境，提升了发动机维修工作范围决策的科学化水平。 机队中各台发动机的车间维修成本预测是发动机年度维修成本预算制定的前提。为了准确预测发动机的车间维修成本，对发动机车间维修成本进行了分析，将其分为确定Ⅰ型成本、确定Ⅱ型成本、不确定Ⅰ型成本和不确定Ⅱ型成本，分别研究了有归集数据和无归集数据条件下的车间维修成本预测。当有归集数据时，建立了重要件的报废概率模型和其他器材费和修理费的成本概率模型。当无归集数据时，建立了信息扩散支持向量机预测模型，对模型的拓扑结构、建模步骤、参数选择进行了研究。对两种情况下的车间维修成本预测模型均采用实际数据进行了验证。 为了保证送修发动机能够按时出厂，给出了发动机维修工作分解结构和网络计划图，采用计划评审技术实现了维修进度的监控。针对传统计划评审技术在求取任务持续时间存在的问题，提出了一种新的多时估计法，然后采用近似方法获得了发动机维修完工时间的分布函数。为了对承修厂的选择提供决策支持，建立了发动机维修效果评价指标体系，采用数据包络分析实现了机队中各台发动机维修效果的评价。对于发动机维修进度监控和维修效果评价，分别给出了应用案例，验证了提出方法的有效性。 最后，以中国国际航空股份有限公司为案例企业，探讨了机队发动机维修规划及其关键技术在大型航空公司的应用，开发了航空发动机健康管理与维修决策支持系统。对中国国际航空股份有限公司的发动机维修工程管理的需求进行了分析，介绍了系统的体系结构、功能模型和信息模型，并给出了系统运行实例和应用情况，验证了本文模型与技术的正确性和有效性。
- 基于过程神经网络的航空发动机性能参数预测
- 作者： 丁刚 付旭云 钟诗胜 来源： 2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 过程神经网络 航空发动机 性能参数预测 Levenberg Marquardt 学习算法 相空间重构
- 描述： 对航空发动机性能参数预测，有助于提前掌握航空发动机的健康状态，确保飞行安全。 针对传统方法难于对性能参数进行有效预测的问题，提出一种基于过程神经网络的性能参数预测 方法。为了解决反向传播学习算法收敛速度慢、易陷于局部极小点等问题，开发了一种基于正交 基函数展开的Levenberg-Marquardt 学习算法。为了提高过程神经网络的泛化能力，从提高训练样 本的质量和规模入手，研究了实际测量数据的预处理方法，并提出一种基于样条函数拟合和相空 间重构理论的训练样本集构造方法。最后将该方法用于某型航空发动机性能参数的预测，取得了 满意的结果。
- 基于HBase的民用航空发动机大数据管理系统
- 作者： 田亚鹏 郑砚普 付旭云 来源： 山东工业技术 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空发动机 大数据 NoSQL HBase 搜索效率
- 描述： 为克服传统关系型数据库存储管理海量航空发动机状态监控数据的不足,本研究提出了基于HBase的民用航空发动机大数据管理系统。首先分析了该系统的功能需求,给出了系统整体架构与模块设计,并对关键技术进行了阐述。最后设计试验对比HBase与Oracle的搜索效率。试验结果表明检索结果集较大时HBase的搜索效率明显高于Oracle。本研究中提出的航空发动机大数据管理系统为发动机海量数据的存储管理提供了一种解决方案。