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第1章 绪论1

1.1 设备维修的定义1

1.2 维修的分类2

1.3 设备维修方式4

1.4 维修技术的发展概述6

1.5 研究维修技术的意义9

1.6 维修技术的发展趋势12

1.7 国内外武器装备预防性维修的研究与发展现状13

第2章 武器装备预防性维修的故障率预测16

2.1 可靠度函数与不可靠度函数16

2.2 故障率函数17

2.3 常见的故障分布及其故障率函数19

2.4 故障率曲线的类型23

2.5 基于威布尔分布模型的故障率预测25

2.5.1 威布尔分布的优点26

2.5.2 一元二参数威布尔分布26

2.5.3 威布尔分布的参数估计方法27

2.5.4 实例应用28

2.6 灰色理论29

2.6.1 灰色系统29

2.6.2 灰色GM(1,1)模型31

2.6.3 离散GM(1,1)模型故障率预测34

2.6.4 实例应用35

2.7 灰色线性回归组合模型的故障率预测37

2.7.1 灰色线性回归组合模型38

2.7.2 实例应用40

2.8 本章小结43

第3章 武器装备预防性维修间隔期的确定44

3.1 典型的预防性维修策略44

3.1.1 生产设备定龄维修策略46

3.1.2 生产设备周期维修策略46

3.1.3 设备综合维修策略48

3.2 典型的预防性维修间隔期的确定方法48

3.2.1 以可用度最大为目标确定维修间隔期48

3.2.2 以平均费用最低为目标确定维修间隔期50

3.3 灰色马尔可夫模型的装备故障间隔期预测54

3.3.1 在GM(1,1)模型基础上建立灰色－马尔可夫模型54

3.3.2 实例应用55

3.4 本章小结59

第4章 武器装备的故障预测60

4.1 预测的概念和分类60

4.2 故障预测原理61

4.3 故障的主要原因分析62

4.4 故障预测的模型和方法63

4.4.1 统计模型预测方法63

4.4.2 数学预测方法64

4.4.3 智能预测法64

4.5 回归模型的故障预测66

4.5.1 多元回归预测计算模型66

4.5.2 非线性回归分析模型68

4.6 模糊理论的故障预测68

4.6.1 故障模糊判别矩阵69

4.6.2 模糊评判的装备故障预测模型72

4.6.3 实例分析77

4.7 BP神经网络的故障预测78

4.7.1 神经网络的结构78

4.7.2 BP网络的结构79

4.7.3 BP神经网络学习算法80

4.7.4 实例分析82

4.8 基于灰色模型的故障预测83

4.8.1 灰色GM(1,1)模型的装备故障预测84

4.8.2 有效度原理的灰色线性回归模型的装备故障预测85

4.8.3 灰色新陈代谢模型的装备故障预测89

4.9 本章小结90

第5章 武器装备预防性维修备件的管理91

5.1 基于层次分析法维修备件的分类92

5.1.1 层次分析法简介92

5.1.2 层次分析法的基本步骤93

5.1.3 实例分析97

5.2 基于重要度原理维修备件储备定额的确定101

5.2.1 确定最佳储备定额的步骤101

5.2.2 实例分析103

5.3 基于GERT模型维修备件订货间隔期的预测104

5.3.1 常用的订货间隔期的确定方法104

5.3.2 GERT随机网络的基本理论107

5.3.3 GERT网络模型的订货间隔期的实例分析114

5.4 基于灰色马尔可夫模型的维修备件需求预测117

5.4.1 常用的备件需求预测方法117

5.4.2 建立灰色马尔可夫组合模型120

5.4.3 实例分析121

5.5 本章小结124

第6章 基于排队论的装备维修参数的确定及资源优化125

6.1 排队论概述125

6.2 排队系统的描述126

6.3 排队论基本理论128

6.3.1 泊松过程和负指数分布128

6.3.2 生灭过程129

6.4 维修系统中排队模型的符号及基本数量指标130

6.5 排队维修系统的GERT网络模型131

6.5.1 系统内装备全部故障期望时间的确定131

6.5.2 各状态停留时间和稳态概率的确定134

6.5.3 系统中某状态重复执行次数的确定139

6.5.4 基于条件矩母函数的系统全部故障的概率及时间的确定142

6.5.5 系统不经过某个状态而回到初始状态的期望时间的确定144

6.5.6 系统首达某状态的期望时间的确定146

6.6 排队维修系统资源优化147

6.6.1 常用的最佳服务率和最优服务台的确定方法147

6.6.2 装备维修组数量优化模型150

6.7 本章小结152

第7章 本书总结153

参考文献155