【摘 要】
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随着我国民用航空业的快速发展,航空市场的规模也正日益扩大。传统的航空维修周期大多采用厂家给出的参考维修间隔,这会导致成本过高和过剩维修。近年来,人们开始以不同的影响因素为前提来制定航空维修方案,包括可靠性、维修费用和可用度。本文针对航空涡轮叶片提出了一种面向多目标综合权衡确定最优维修间隔期的方法,并采用遗传算法进行最优解计算。首先,对航空涡轮叶片从结构、材料等方面进行分析,利用FMEA分析方法进行
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随着我国民用航空业的快速发展,航空市场的规模也正日益扩大。传统的航空维修周期大多采用厂家给出的参考维修间隔,这会导致成本过高和过剩维修。近年来,人们开始以不同的影响因素为前提来制定航空维修方案,包括可靠性、维修费用和可用度。本文针对航空涡轮叶片提出了一种面向多目标综合权衡确定最优维修间隔期的方法,并采用遗传算法进行最优解计算。首先,对航空涡轮叶片从结构、材料等方面进行分析,利用FMEA分析方法进行故障挖掘,判断经常性出现的故障模式。其次,针对航空涡轮叶片的相关特性与故障特点、故障后果,在多种维修策略中确定最优方式。然后,基于部件的时间延迟特性,对可靠度、费用以及可用度三个目标模型进行优化,并应用遗传算法分别以优化后的模型为目标函数,其它条件作为约束求解最优解,得到满足约束条件的维修间隔期。最后,以航空涡轮叶片相关数值作为验证算例,利用Matlab验证此模型的可行性和有效性,为航空小部件的维修间隔期研究提供依据。
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