基于数据驱动的航空装备生产系统PHM方法与应用系统设计

随着航空装备生产系统复杂度、集成度的不断提高,传统航空装备制造企业的综合保障能力和水平已无法满足现役航空装备生产需求。为了有效优化航空装备制造企业生产效能,实现生产系统状态监测、故障诊断、寿命预测及智能运维,基于数据驱动的故障预测和健康管理(PHM)技术得到广泛关注和应用。目前,PHM相关研究工作主要聚焦于数据体系的管理维护,较少涉及应用系统架构设计。本文结合大数据分析的CRISP-DM模型,从业务理解到模型评估部署提出一种基于数据驱动的航空装备生产系统PHM分析流程,基于“云+端”的技术架构刻画了PHM应用系统的总体设计和功能设计思路,能够高效实现PHM分析过程中的数据资源化和模型化,有力支撑航空装备生产系统的智能决策,为推进PHM技术创新应用和航空装备制造业转型升级提供参考。

美国工业动员能力研究

工业动员能力是发挥国防装备生产潜力的关键。美国国际战略研究中心(CSIS)于2021年1月发布了名为《工业动员一一评估浪涌能力、战时风险和系统脆弱性》的研究报告,对第二次世界大战(简称二战)中美国的工业动员历史进行了总结,通过文献整理、建模估算等对不同类别武器装备工业动员能力进行了研究,计算得到美军主要的国防采购装备存量替换时间,分析存在问题并提出建议。