公开(公告)号：CN115115226A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210752706.8

申请日：2022-06-29

Applicant: 江南机电设计研究所

Inventor： 陈琴 ,  王玉峰 ,  姚会举

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种装备器材备件需求调配的方法，包括：获取装备器材的备件需求，建立装备器材目录，对备件需求进行分类，生成备件需求类型；根据备件需求类型匹配预测模型，输出预测结果，预测结果包括备件需求的预测数量；根据装备器材的环境因素定义目标函数和系统约束，建立权重计算模型，输入预测数量，输出备件需求的调配数量。根据上述方法，可以合理制定备件调配方案，保证装备战备完好性，降低装备保障成本，提高装备保障能力，做到高可靠、快响应、低成本。

公开(公告)号：CN116029104A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211634445.6

申请日：2022-12-19

Applicant: 江南机电设计研究所

Inventor： 黄仁超 ,  王玉峰 ,  姚会举 ,  郭璐 ,  陈学忠 ,  张振 ,  胡渊富 ,  陈琴

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明提供了一种装备维修保障仿真评估方法及系统，可根据装备综合保障方案建立装备任务模型、组成模型、维修模型、资源模型和供应模型，对HMU和LRU的实时状态数据进行融合，驱动维修保障仿真评估系统进行维修保障仿真评估。本发明可实现故障维修、健康维修和故障‑健康混合维修等多种维修保障模式下的指标可视化验证，可为装备的综合保障设计提供参考依据和技术手段。

公开(公告)号：CN111105074A

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201911156833.6

申请日：2019-11-22

Applicant: 江南机电设计研究所

Inventor： 杨锦 ,  朱进源 ,  王玉峰 ,  姚会举 ,  梁超

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于改进深度信念学习的故障预测方法，包括以下步骤：获取数据-数据预处理-获取测试模型-故障预测-结果分析。本发明针对预测对象数据特征难发现、故障趋势不明显等问题，利用深度学习强大的特征提取能力对预测对象数据进行深度挖掘，学习出预测对象发生故障的变化信息，以其的剩余寿命或健康度等指标作为模型的学习目标，在故障前发现中危险部位，以避免故障的发生。