[发明专利]一种航空发动机全寿命周期维修概率建模与成本预测方法

说明书

本发明公开了一种航空发动机全寿命周期维修概率建模与成本预测方法，涉及航空发动机的维修概率建模及成本预测领域，能够更加准确地反映发动机全寿命周期的维修成本，单位飞行小时维修成本。本发明基于发动机各种潜在故障原因的寿命分布，各种故障原因的维修策略和维修成本，采用蒙特卡洛仿真的方法，预测发动机全寿命周期的小时包修成本。准确地反映发动机全寿命周期的维修成本，单位飞行小时维修成本，为制造商、包修商及运营商提供决策支持，对降低发动机的运维成本具有重要意义。

技术领域

本发明涉及航空发动机的维修概率建模及成本预测领域，尤其涉及一种航空发动机全寿命周期维修概率建模与成本预测方法。

背景技术

现今，各大发动机主机厂商(OEM,Original Equipment Manufacturer)对航空发动机的售后服务都采取小时包修的模式，即航空公司按一定的费率将发动的维修服务打包给制造商(OEM)或第三方维修组织(MRO,Maintenance and Repair Organization)。不同的运营商，不同的运行环境，所以发动机的送修率有差异，比如在中东地区运行的机队送修率高于在欧洲地区运行的机队。因此，如何给不同的运营商定合适的小时包修费率，是一个棘手的问题，合适的小时包修费率，既能保证降低OEM的成本压力，也能争取更多的客户，获取更大的利润。另外，不同的维修策略，耗费的成本差异巨大，如何选择最佳的维修策略，使得维修成本最小、拆换程度最低也是OEM进行维修服务需要考虑得问题。因此，建立能预测机队全寿命周期维修成本和小时包修费率的可靠模型，对OEM或MRO企业确定包修费率和降低维修成本具有重要意义。

目前，小时包修费率的确定主要基于工程经验，预估范围大，无法精准决策；维修策略成本的计算多是基于工程经验判断的简单计算，没有进行多策略维修成本对比。

发明内容

本发明提供一种航空发动机全寿命周期维修概率建模与成本预测方法，考虑发动机运行环境、使用特点等影响因素，将潜在的送修原因的寿命分布、维修策略矩阵，维修任务及成本矩阵做为模型的输入，输出返厂送修率、送修成本和每飞行小时维修费用。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种航空发动机全寿命周期维修概率建模与成本预测方法，包括：

S1、确定机队的运行环境，根据运行环境对航空发动机进行FMEA(Failure Modeand Effects Analysis失效模式及后果分析)，得出发动机单元体的各种潜在送修原因，并确定潜在送修原因的寿命分布；

S2、制定潜在送修原因对应的维修策略，生成维修策略矩阵；

S3、根据维修策略矩阵制定维修任务及对应的维修成本表，生成维修任务及维修成本矩阵；

S4、仿真发动机第一次送修时间和第一次送修原因，根据第一次送修原因映射得到第一次送修的维修策略，再通过第一次送修的维修策略映射得到针对本次维修原因的维修向量M1；

S5、在维修向量M1的基础上，根据各部件累计使用时间，依据维修策略确定针对该部件使用寿命的维修向量M2；

S6、根据维修操作优先级，将维修向量M1、M2整合成最终维修向量M3；

S7、根据最终维修向量M3，结合维修任务及成本矩阵，计算得到第一次送修的维修成本，依据S4-S7，计算得到第二次至第N次维修成本；

S8、根据每一次维修成本，计算发动机全寿命周期维修成本和在翼时间，再计算得到发动机单位飞行小时包修成本及送修率；

S9、重复执行S4至S8若干次，得到某一特定运行环境下机队的单位飞行小时包修成本及送修率分布。

进一步的，运行环境包括：自然腐蚀环境、人为污染环境、温和无污染环境。