基于蛙跳退火粒子群算法的民航发动机单元体修理级别决策及成本优化

针对民航发动机单元体送修工作范围决策及全寿命维修成本优化问题,提出了以返厂时间间隔为变量的基于蛙跳退火粒子群优化算法的发动机单元体修理级别决策及成本优化模型。首先,考虑维修指导手册中的各单元体送修逻辑图及限寿件到寿更换情况,构建了发动机送修成本函数。其次,借助蛙跳退火粒子群优化算法确定了全寿命期间内不同返厂次数的送修成本及各单元体维修等级。最后,通过算例将所提算法与基本粒子群优化算法、退火粒子群优化算法、混合蛙跳优化算法进行对比,分析了不同返厂次数对送修成本及可靠性的影响。实验结果表明,当发动机在全寿命期内进行5次返厂送修时,蛙跳退火粒子群优化算法的成本平均值为322.4791美元/飞行小时,与其他三种优化算法相比成本最优,可为航空公司和大修企业提供送修决策支持。