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公开(公告)号：CN118761640A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410741254.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06Q10/0637 , G06N3/084 , G06Q10/20
Abstract: 本发明公开了一种基于ADC‑神经网络的装备维修保障效能评估方法，首先构建装备维修保障效能评估模型，之后基于BP神经网络确定装备维修保障效能评估模型中的参数，最后基于评估模型与确定的参数，完成装备维修保障效能评估。本发明的方案将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保模型在未见过的数据上也能保持较高的准确性，同时通过BP神经网络可以更加精确的描述装备维修保障能力与影响参数之间存在非线性关系，可以进一步提高模型评估的准确性，解决了装备维修保障效能评估难以量化的难题，为装备精确化维修、集约化维修提供支撑。
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公开(公告)号：CN113676349B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110905315.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明提供一种基于可靠性的备件供应网络优化方法，包括以下步骤，S1：结合备件供应保障实际，分析备件供应模式、备件供应系统结构、以及备件供应的环境和特点，如不确定性、动态性等，将备件供应保障面临的问题用数学语言描述，确定供应优化模型的优化对象即决策变量、模型的输入和输出；S2：确定优化模型的目标函数和约束条件，根据问题特点建立相应模型；本发明提供的基于可靠性的备件供应网络优化方法该项发明提出了针对备件供应网络优化，研究了面向网络可靠度的优化方法，提出的备件供应网络可靠度目标可以全面衡量备件供应的时效性、可靠性和经济性，通过建立了数学模型，并采用智能优化算法进行求解，可以得到最佳的备件供应优化方案。
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公开(公告)号：CN116029406A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210607748.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及装备维修保障领域，具体公开了多阶段任务装备选择性维修决策与任务分配联合优化方法。步骤S1：统计任务类型，统计任务类型下各单元连续执行任务个数以及任务与任务之间的间隔期；步骤S2：在间隔期内提供维修措施，统计维修措施以及对应的维修效果，计算执行维修措施后状态概率分布；步骤S3：计算所有任务间隔期内总的维修费用；步骤S4：由于每个阶段任务均包含多个子任务，在任务开始前需根据各单元的状态和维修情况将各类型单元计算总任务需求；步骤S5：分配任务并满足各阶段任务的需求；步骤S6：根据各阶段的任务需求，计算任务完成概率。本发明的目的在于解决以往多阶段任务下装备选择性维修决策与任务分配独立优化的问题。
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公开(公告)号：CN113676349A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110905315.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种基于可靠性的备件供应网络优化方法，包括以下步骤，S1：结合备件供应保障实际，分析备件供应模式、备件供应系统结构、以及备件供应的环境和特点，如不确定性、动态性等，将备件供应保障面临的问题用数学语言描述，确定供应优化模型的优化对象即决策变量、模型的输入和输出；S2：确定优化模型的目标函数和约束条件，根据问题特点建立相应模型；本发明提供的基于可靠性的备件供应网络优化方法该项发明提出了针对备件供应网络优化，研究了面向网络可靠度的优化方法，提出的备件供应网络可靠度目标可以全面衡量备件供应的时效性、可靠性和经济性，通过建立了数学模型，并采用智能优化算法进行求解，可以得到最佳的备件供应优化方案。
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公开(公告)号：CN113673064B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202110910861.3
申请日：2021-08-10
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F30/18 , G06F21/55 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于有向h度的网络抗毁伤性能优化方法。所述基于有向h度的网络抗毁伤性能优化方法包括以下步骤：S1、分析设备保障网络，依据设备保障系统的主体和结构，将设备保障系统抽象为网络结构；S2、设备保障网络节点计算有向h度并选取抗毁增强节点，采用有向h度进行定量计算对设备保障系统进行定量分析，筛选出需要增强抗毁性能的节点。本发明提供的基于有向h度的网络抗毁伤性能优化方法通过采用基于冗余链路的网络拓扑优化，不破坏现有网络结构，基于节点的优化是通过改变节点的分布来降低网络风险，通过增加链路和提高冗余度来提高网络的安全性，显著提升网络安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111898948A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010727589.0
申请日：2020-07-21
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维更换策略的备件订购与库存决策优化方法，具体包括以下步骤：对二维更换策略下备件的需求进行分析，确定备件需求的情况以及需求时机；在二维更换策略下，对一定时间内的备件库存消耗规律进行分析；对备件系统维修保障费用进行建模；对备件二维更换周期与备件库存策略进行联合优化。本发明的应用，可以得出最佳的二维更换周期、订购周期和最大库存水平，从确保了备件系统单位时间的维修保障费用最低，避免出现维修与库存管理领域普遍存在的库存不足或库存过剩的现象。
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公开(公告)号：CN116793693A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310767130.7
申请日：2023-06-27
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G01M15/12 , G01M13/00 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种柴油机气门性能退化状态确定方法及系统，涉及柴油机气门性能退化状态预测技术领域，方法包括：获取反映目标柴油机运行状态的振动信号；所述目标柴油机为待检测的柴油机；利用同步提取增强广义S变换算法，将反映目标柴油机运行状态的振动信号转换成反映目标柴油机运行状态的二维彩色时频图；其中，同步提取增强广义S变换算法是将同步提取变换算法和广义S变换自适应性相结合后得到的算法；将反映目标柴油机运行状态的二维彩色时频图输入至柴油机气门性能退化状态预测模型中，确定目标柴油机气门性能退化状态。本发明能够解决传统状态预测方法难以对柴油机气门性能退化状态进行准确预测的问题。
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公开(公告)号：CN111898948B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010727589.0
申请日：2020-07-21
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/20
Abstract: 本发明公开了一种基于二维更换策略的备件订购与库存决策优化方法，具体包括以下步骤：对二维更换策略下备件的需求进行分析，确定备件需求的情况以及需求时机；在二维更换策略下，对一定时间内的备件库存消耗规律进行分析；对备件系统维修保障费用进行建模；对备件二维更换周期与备件库存策略进行联合优化。本发明的应用，可以得出最佳的二维更换周期、订购周期和最大库存水平，从确保了备件系统单位时间的维修保障费用最低，避免出现维修与库存管理领域普遍存在的库存不足或库存过剩的现象。
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公开(公告)号：CN113673064A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110910861.3
申请日：2021-08-10
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F30/18 , G06F21/55 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于有向h度的网络抗毁伤性能优化方法。所述基于有向h度的网络抗毁伤性能优化方法包括以下步骤：S1、分析设备保障网络，依据设备保障系统的主体和结构，将设备保障系统抽象为网络结构；S2、设备保障网络节点计算有向h度并选取抗毁增强节点，采用有向h度进行定量计算对设备保障系统进行定量分析，筛选出需要增强抗毁性能的节点。本发明提供的基于有向h度的网络抗毁伤性能优化方法通过采用基于冗余链路的网络拓扑优化，不破坏现有网络结构，基于节点的优化是通过改变节点的分布来降低网络风险，通过增加链路和提高冗余度来提高网络的安全性，显著提升网络安全性。
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公开(公告)号：CN115907063A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210622800.1
申请日：2022-06-01
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及装备维修保障领域，具体公开了一种装备选择性维修决策与任务分配联合优化方法，在有限维修费用的约束下，为各单元制定最优维修策略，并将各单元分配至不同的子任务中协同执行下一阶段作战任务，最大化任务完成概率为目标建立任务分配目标函数，最终以整个任务的完成概率最大为目标建立的选择性维修决策与任务分配联合优化模型，基于随机密钥的遗传算法对选择性维修决策与任务分配联合优化模型进行求解，确定各单元优化的选择性维修策略和任务分配策略，解决了传统的装备维修保障中，装备选择性维修决策和任务分配分别独立进行优化，导致决策不科学的问题。
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