航材预存模型研究

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摘要：航材是一种特殊的物资储备，运用一般预测理论很难对其需求时间和需求量进行预测。针对其特殊性，以现代维修理论为基础，结合数理统计的知识，对航材需求预测方法进行了初步探索，进而建立了一种较为实用的预测模型，为航材需求的预测提供了一种解决方案。

关键词：航材；故障率；需求率；泊松流

1航材类型的重新划分

由航空维修工程学可知，航空技术装备的故障率曲线大致可以分为&种基本类型，如图%所示。图中的纵坐标表示故障率!，横坐标代表使用时间!（从新的或翻修出厂时算起）。从图%可以看出，’曲线为典型的浴盆曲线，有明显的耗损期；(曲线也有明显的耗损期；)曲线没有明确的耗损期，但是当使用时间增加时，它的故障率也是在增加的；*，+，,曲线没有耗损期。具有耗损特性的航空技术装备（’，(曲线）仅占整个装备的&!，具有典型浴盆曲线（’曲线）的仅占-!，没有明确耗损期的（)曲线）占.!。以上#项共占%%!，而$/!的设备则没有耗损期（*，+，,曲线）。有一半以上的航空技术装备，显示出有早期故障期，即刚安装以后的故障率往往相当高，随后保持平稳，如图%中的,曲线。只有%%!的设备可以规定寿命，而$/!的设备不需要规定寿命。在许多情况下，定时翻修给本来稳定的系统却带来了高故障率，从而增大了总的故障率。从图%可知，航空技术装备在正常使用期限内的故障率，基本上是常数。

2需求预测模型的建立

2.1泊松需求模型的建立

对于处于装机状态的航材而言，若不到定检时刻，对其维护则属于日常维护。因此，平时的需求是随机的。设航材的需求率为’，可建立泊松需求模型。

2.2故障率函数的确定

在航材需求预测中，故障率函数的确定是非常关键的，其误差的大小直接决定了预测的准性。由于文章篇幅有限，这里只对其求解方法加以讨论。

2.2.1故障分布函数-（!）已知!故障分布函数未

1偶然故障期故障率的计算。偶然故障期故障率为一常数，故故障分布为指数分布，因此，对指数分布进行参数估计。经调研，在现场统计到的航材数据均为有替换类型，因此用有替换情况下的参数估计方法进行估计。

2早期故障期故障率和耗损故障期故障率的计算。由于在早期故障期和耗损故障期，故障率形状为曲线，因此，可以根据航材故障的时间数据，采用非线性回归法和多项式最小二乘拟合法进行计算。

2.3各类航材需求预测模型的建立

对于不同类型的航材，其故障率曲线形状是不同的，即故障率函数是不同的，但均可用泊松模型来进行需求预测。只是在预防维修时和定期检修时的需求量不能用泊松模型来计算，因为此时的需求受到人为因素的影响。下面就故障率函数已知的情况下建立各类航材的需求模型。

设处于装机状态的第"类航材第0种零件有%"0个，第"类航材第0种零件第1个零件的装机时刻为（相对于起始点"时刻）。则到!时刻时，第"类航材第0种零件第1个零件的使用时间为；第"类航材第0种零件的故障率为#"0，由于同一种零件的需求与故障是同步发生的，因此，第"类航材第0种零件的需求率为为第"类航材第0种零件在!时刻时的需求量。

将区间（"，3%等分成%个区间到!$时刻第"类航材第0种零件第1个零件的使用时间为!，到!!时刻时，其使用时间为到!%时刻时，其使用时间为!则到任意!4时刻，第"类航材第0种零件第1个零件的需求量为则到任意!4时刻，第"类航材第种零件的需求量为那么，!4在时刻的需求量可以用2"04来近似。对数据进行多次多项式或三次样条拟合，可以求出需求量与时间的关系式，那么就可以求出任意!时刻时第"类航材第种零件的需求量。

3模型应用实例

装机状态的第!类航材第种零件有$"个，装机时刻分别为：单位为)。故障率为：计算其-""")时刻点的需求量。通过程序运行的结果，需求量，取整后为光滑曲线为三次样条拟合曲线，折线为数据点连线。由图中比较可以看出曲线拟合的很好，误差很小。

4结束语

通过对航材类型的重新划分，建立了较为实用的航材需求预测模型，可以对航材储备实行更加有效的管理。本文只是建立了航材预测的基本模型，若考虑定检和预防维修，则需要进行计算修正量。