缩短箱式储叶工序电气故障维修时间的措施探究及应用

本文针对制丝生产工艺箱式储叶工序电气故障高发,维修时间较长的问题,通过现场跟踪观察和数据统计分析,得出龙门加去盖机箱工位箱盖掉落故障是造成箱式储叶工序电气故障维修时间长的主要原因。结合龙门加去盖机工作原理和生产实际,从造成龙门加去盖机箱工位盖掉落故障的诸多因素找到要因是箱盖上有积灰。在装箱系统入口处龙门加去盖机前增加箱盖自动清扫装置使得箱盖掉落故障的维修时间得到了大幅缩短,从而有效缩短了箱式储叶工序电气故障维修时间。

基于微重力模拟实验的在轨维修时间预计修正方法

准确预计在轨可修系统的维修时间并及时配送维修保障资源对于提高空间站的可靠性具有重大意义。针对现有在轨维修时间预计方法的局限并考虑微重力对维修时间的影响,提出基于微重力模拟实验的在轨可修系统维修时间预计修正方法。通过中性浮力水槽模拟微重力环境,在水下进行一段拆卸任务并记录时间,获得各个关节的基准动作时间,并对比模特法验证了该方法的准确性。之后,结合空间站中的其他影响因素,在模拟实验数据的基础上,推导出空间站的在轨维修基准动作时间标准,可为空间站维修活动时间预计和维修性设计提供参考。

可修系统预防性维修时间的确定

提出一种针对复杂可修系统确定预防性维修时间的方法.定义寿命周期,建立工作时间和维修时间的联合密度函数.考虑系统正常运行过程中产生的收益和各种维修活动所造成的损失,应用随机变量函数的数学期望的相关理论,计算单位寿命周期内系统运行单位时间的平均收益关于预防性维修时间T的函数,以最大单位时间收益为目标对T进行优化.运用Newton迭代法确定系统的最佳预防维修时间,并计算最佳预防维修时间所对应的可靠性.通过实例具体说明所提出预防性维修时间确定方法的建模求解过程,并分析系统寿命分布参数对最佳预防性维修时间的影响.

最小故障率下数控组合机床平均维修时间确定

为合理计算数控组合机床整机平均维修时间,本文提出基于系统组件故障率和维修时间模型来确定系统平均维修时间的方法。根据数控组合机床子系统故障信息,引入平均秩次法进行基于时间相关的子系统故障率建模,进而实现数控组合机床系统故障率建模。结合各子系统维修时间函数,建立了数控组合机床整机平均维修时间模型,并确定了最小故障次数下的整机平均维修时间。本文研究为系统维修时间设计及维修计划制定奠定了理论基础。

基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合"教与学"优化(HTLBO)算法求解该模型。提出一种"基于工序加工时间最短"的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。

基于维修流程框图的维修时间仿真研究

武器系统的维修性是一个重要的性能指标,维修时间是维修性的主要定量参数、是影响装备可用度、战备完好率的重要因素。通过分析常用的维修性指标和维修性预计方法,提出了基于维修流程框图的维修时间仿真方法。维修流程框图是用于表示维修活动的步骤,一般比较复杂,甚至有可能形成大的网络,基于这种情况,建立了基于维修流程框图的自动化维修时间仿真方法。其对武器系统的维修性设计、预计和分析有较好的作用,利用这种维修时间仿真方法开发的软件系统也有一定的实用价值。

基于GRASP的系统维修时间和维修工时模型

介绍了 GRASP方法并分析了系统维修性问题的特点 ,建立了基于 GRASP方法的维修时间与维修工时模型 ,并进行了实例研究。实践表明 ,该模型方便可行 ,是工程上解决维修时间和维修工时问题的重要工具之一。

维修时间截尾序贯验后加权检验的实现

截尾序贯验后加权检验是一种小子样检验方法,可用于装备维修性指标的验证。对于此检验方法,当需要求解决策阈值时,现有的基于数值逼近原理的方法存在的难题是积分变量中含有正态分布积分函数,它没有解析表达式,因此不能直接进行积分运算。为此,在满足检验精度的情况下,尝试将积分变量中的正态分布积分函数替换为与之近似的解析表达式,从而给出了一种求解决策阈值的可行方法。对某导弹平均修复时间指标进行验证的实例表明该方法是有效的。

数控磨床维修时间分布及维修性评估研究

数控磨床作为现代制造装备中不可缺少的精加工装备之一,其可靠性、维修性等方面的研究就显的十分有必要。根据某型号数控磨床在使用厂家具体的使用情况,利用现场得到的维修数据进行分析,绘制出了其维修时间的分布函数以及分布概率密度函数的散点图,并使用极大似然法进行参数估计,采用相关系数法对曲线拟合优度进行求解,进而确定维修数据的分布类型属于对数正态分布;得到维修时间的维修度函数、概率密度函数以及维修率函数的表达公式;由此对数控磨床的维修性方面的指标进行计算,获得平均维修时间,最大维修时间以及维修时间中值。为后续进行数控磨床在制定维修方针以及确定维修时间间隔上提供相应的依据,取得的相应成果已运用于可用性提升工程。

鱼雷武器系统基地级维修时间的模糊灰色模型

鱼雷武器系统3级维修中,基地级维修费用最高。为了合理利用资金,需预测基地级维修时间。根据模糊理论的思想,提出了灰色GM(1,1)模型的拓广形式——灰色AGM(1,1,ω)模型,并用层次分析法来确定最优加权因子,结合实例建立了鱼雷武器系统基地级维修时间预测模型。结果表明,这种方法能达到令人满意的精度,具有实用价值。

维修时间受限的单部件系统几何过程维修模型

应用几何过程维修理论,研究了一个维修时间受限的单部件系统的最优维修更换策略问题.假定逐次维修后系统工作时间随机递减,逐次维修时间随机递增,分别构成递减和递增的几何过程.系统对维修时间设定一个上限阈值θ,当维修时间超过θ时放弃维修,更换新系统.系统维修N次以后不再维修,下次发生故障时被新系统更换.假定系统工作时间服从一般分布,维修时间服从指数分布,通过分析得到了系统平均可用度、平均故障频度等一些可靠性指标,并给出了系统长期运行平均费用率函数.利用一个数值例子对最优更换策略N*进行了模拟,并分析了维修时间阈值对最优策略的影响.

基于数字样机的装备维修时间验证方法研究

研究了装备在设计阶段只有数字样机的情况下维修时间的验证方法,通过对装备维修活动逐级分解优化,在虚拟维修仿真环境下调用维修时间模型和维修动素对应的标准维修工时,实现对装备维修时间的验证工作,为装备研制过程中并行开展维修性设计提供了方法。

数控加工中心维修时间模型研究

因数控加工中心故障造成的停机是影响其工作效率的一个主要因素。为提高加工中心的工作效率,减少维修时间,文章运用origin8的绘图和Matlab的编程计算功能对某型号数控加工中心故障维修时间数据进行分析。首先绘制了加工中心故障维修时间的概率密度函数,然后由概率密度函数图形判断该函数可能符合的分布规律并进行参数估计,最终证明该型号数控加工中心故障维修时间符合对数正态分布规律,结合函数性质及故障数据,提出了减少数控加工中心维修时间的方法,为加工中心的维修提供了依据。

数控机床维修时间的统计研究

本文对数控机床的维修时间进行现场跟踪研究，对维修记录进行数理统计分析，经过偏度—峰度检验，得出维修时间分布的数学模型和维修度模型，最后对国产数控机床的维修度进行计算和分析，为维修方针和维修间隔期的制订提供了依据。

用改进GA-BP神经网络的设备故障维修时间预测

光伏充电站中设备故障维修时间对运行效率有着重要影响。为提高光伏充电站设备维修时间的预测精度,考虑到神经网络算法中隐含层神经元数对算法预测精度的影响,提出了一种改进的GA-BP神经网络算法,并以光伏充电站60个设备维修时间为样本验证了改进算法的有效性。结果表明,GA-BP神经网络结构中隐含层神经元数取5时算法预测精度最高,且采用改进GA-BP神经网络算法预测时平均相对误差仅为6.1%,较灰色模型与BP神经网络算法分别降低了90.4%与57%。改进后的GA-BP神经网络的预测准确度远高于灰色模型和BP神经网络,得到的预测时间可为维修人员调度提供依据。

某型导弹装备维修时间均值的检验

针对 GJB368.5—87所作的装备维修时间均值的检验方法,在某型导弹维修数据样本量不足的情况下,提出近似 Bootstrap 方法检验维修时间均值,并对预定的拒收风险和接收风险值进行了修正。实例证明方法切实可行。

火炮维修时间的测试

探讨了火炮维修时间的测试方法,提出了维修时间定性试验评估标准和定量测试方法,规定了定量测试选用故障的原则和方法。对试验的环境、方法、维修条件、保障资源、方案制订、记录评定以及数据处理方法等都做了详细的规定,对机械装备维修性的测试具有普遍的指导意义。

某型地空导弹武器系统维修时间仿真方法

通过分析某型地空导弹武器系统现有的维修性指标 ,提出了基于维修流程框图的维修时间仿真方法 ,对武器系统的维修性设计、预计和分析有较好的作用 .采用这种维修时间仿真方法开发的软件系统也具有一定的实用价值 .

具有维修时间的两台平行机在线排序

在排序问题中,机器可能出现故障或其他原因而需要维修,因此,在加工工件时把维修时间考虑进去是很必要的。对机器维修时间完全重合、可中断的两台平行机排序问题,本文考虑它的在线情形。通过分析不同情形,给出其任意在线算法竞争比的下界为2,并给出一个最好可能的在线算法。

基于维修时间的元件动态有效性仿真

构造了元件故障向量、维修向量、故障频率序列和修复序列,并利用其运算描述了元件的工作、故障、维修和修复过程,从而计算出在事后维修方式和维修时间分布影响下的元件动态可靠性指标:故障频率,有效度。从理论上系统地阐述了该方法的基本原理及算法过程,并举例说明了该方法的应用。该方法不受元件寿命和维修时间分布类型的限制,计算量小,精度高。