[发明专利]一种基于CBM的机队维修决策方法

说明书

一种基于CBM的机队维修决策方法，本发明涉及基于CBM的机队维修决策方法。本发明为了解决现有方法是针对民用航空发动机和非结构件，单机保有率达不到训练要求，及没有考虑机队的维修成本的问题。本发明包括：一：进行飞机疲劳结构的剩余寿命预测，得到疲劳结构的剩余寿命；二：根据得到的疲劳结构的剩余寿命，建立单机维修成本决策优化模型；三：根据步骤二建立的单机维修成本决策优化模型，建立机队的维修成本决策优化模型；四：建立机队保有率优化模型；五：根据步骤三和步骤四建立机队的多目标优化决策模型，根据多目标优化决策模型采用非支配排序的多目标优化算法方法确定机队各飞机疲劳结构的最优维修方案。本发明用于机队维修领域。

技术领域

本发明涉及基于CBM的机队维修决策方法。

背景技术

目前，飞机结构疲劳寿命的计算方法通常采用应力寿命和损伤容限分析方法(HEYuting,DU Xu,ZHANG Teng,et al.A few primary elements controlling aircraftstructural service life[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2017,18(3):1-8.[何宇廷，杜旭，张腾，崔荣洪.飞机结构寿命控制中的几个基本问题[J].空军工程大学学报(自然科学版),2017,18(3):1-8.])，出于对结构安全的考虑，得到的计算寿命值往往会除以一个安全寿命系数(一般取2)作为结构的设计寿命，当设计寿命值消耗殆尽时对结构进行强制维修或更换。而在实际的使用过程中，往往会出现已到设计寿命，结构却完好，飞机结构疲劳寿命并未消耗殆尽就被强制维修和更换的现象，造成装备资源利用率低，经济性变差(WANG Y W,GOGU C,BINAUD N,et al.Acost driven predictive maintenance policy for structural airframe maintenance[J].中国航空学报(英文版),2017,30(3):1242-1257.)。随着飞机结构健康监控技术(BAIShengbao,XIAO Yingchun,LIU Mabao,et al.Engineering applicability ofmonitoring crack by smart coatings sensor[J].Nondestructive Testing,2015,37(1):42-44.[白生宝,肖迎春,刘马宝,等.智能涂层传感器监测裂纹的工程适用性[J].无损检测,2015,37(1):42-44.])(structural health monitoring，SHM)的不断进步，充分利用传感器获得的结构实时状态信息通过疲劳寿命计算模型来准确评估结构疲劳状态，实现剩余寿命(remaining useful life，RUL)的精准预测已经成为飞机结构视情维修(condition-based maintenance，CBM)(GAN Jie,ZENG Jiaochao,ZHANGXiaohong.Maintenance decision model with performance reliability constraint[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2016,22(4):1079-1087.[甘婕，曾建潮，张晓红.考虑性能可靠度约束的维修决策模型[J].计算机集成制造系统,2016,22(4):1079-1087.]ZHANG M,YE Z,XIE M.A condition-based maintenance strategy forheterogeneous populations[J].Computers and Industrial Engineering,77(2014):103-114.)采用的手段，而如何构建准确的疲劳寿命计算模型成为其中的关键。由于传感器采集的信息存在噪声，结构材料强度存在分散性，载荷形式多样，工况环境复杂多变，建立考虑多种不确定性因素的结构疲劳寿命预测模型，获得精准的寿命预测结果，为合理制定飞机维修方案，确保飞行安全，降低维修成本成为重点解决的问题。