基于概率活动网络的军用飞机综合保障的建模和仿真

李 瑜 周 岩

（中航工业综合技术研究所，北京 100028 ）

基于概率活动网络的军用飞机综合保障的建模和仿真

李 瑜 周 岩

（中航工业综合技术研究所，北京 100028 ）

针对我军综合保障分析设计的需求，建立了一个概率活动网络模型，用于模拟真实的维修和使用保障活动，并介绍了任务模型和保障资源模型。用实例验证了该方法的可行性。

综合保障；建模；仿真；概率；活动网络

随着我军飞机平台技术的发展，飞机的战斗性能得到长足的发展，但在训练和作战使用中，飞机的综合保障水平会直接制约其战斗力的发挥。经过在外场调研分析发现，一线维修人员往往处于备件不足、保障设备不兼容、测试设备故障过多等困境。这种情况主要是由于后勤保障系统的设计规划没有能够和飞机的真实使用场景结合起来，基本上都是凭专家经验和类似比较法得到。综合保障涉及到的因素较多，包括备件、人员、维修策略、工具设备和厂房等，而且维修保障中的随机因素较多，例如维修工作所需的时间，维修设备突发的故障，飞机系统故障类型等，从而导致保障方案设计的难度非常大。凭经验和类似法在实践中证明缺陷很大。传统的数学计算方法往往过于简单，无法有效地处理这些大量细节的随机问题。而通过计算机仿真能够将所有随机因素和设计方案统一考虑在内，可以有效地进行综合保障分析设计。

当前国内比较缺乏具有自主知识产权的综合保障仿真工具，较多单位购买和使用国外的仿真产品，该类产品的最大问题在于其内置的飞机的使用维修活动模型是固定的，不能根据我军的情况进行灵活的定制，而国内的维修模式和策略往往和国外的差距比较大。为了解决该问题，本单位自主研发了综合保障仿真软件RichSims。RichSims参考美军的著名保障仿真工具LCOM，核心模型是一个由用户自己定制的概率活动网络，该网络可以用于模拟飞机使用和维修活动的全部工作，满足我军综合保障的仿真与建模需求。

1 概率活动网络图模型

概率活动网络图模型以图形的结构表达了使用和维修活动的执行逻辑关系。每个活动都具有特定的属性用于指定活动的执行时间和执行概率，这些属性取值满足用户指定的概率分布。例如，液压系统检修工作时间服从对数正态分布，平均时间为30min，标准差为5min。

图1是一个典型的军用飞机从飞行前检查到飞行后维修检查的整个使用历程。

活动网络中的线表示被确切定义的活动，圈（顶点）表示活动的开始和结束。典型的活动包括了飞机飞行、飞机加油、武器装载、系统或部件的航线检查、系统或部件的航线修理、系统或部件的航线拆装或更换、部件在定检厂的离位检查、部件在定检厂的修理、从航材仓库获得备件、备件运输到航线等。

活动网络图不仅模拟活动过程，也表达了活动之间的结果关系。如图1，一些活动是串行的，一些则是并行的，一些活动必须等到所有前置活动完成后才能开始。活动网络图定义了所有可能的活动，但并不表示每一次它们会被执行。如图1中包含了飞行前的活动、飞行活动（被作为一个活动）和不同的飞行后活动。它们中的一些活动，像飞行前和飞行是必须发生的，其他的，像飞行后的非计划维修就不一定发生，这些活动被选择的时机取决于飞行中系统的故障发生和随机抽样模拟的情况。

活动网络图中的每个活动都有一个类型属性，该类型属性决定了活动的执行条件和执行概率。

图1 活动网络图示例

D类型活动是无条件执行的。

A类型活动的含义是多选多，表示在多个平行活动中选多个活动执行。仿真模型运行时，如果发现有A类型的活动，那么与其平行的每一个活动都将顺序被检查，根据其概率因子数值决定活动是否被选择。例如，概率因子为0.1，其代表的活动将平均每10次被选1次。系统比对概率因子，在0和1之间产生随机数选择活动。如果随机数小于等于概率因子，该活动才有可能被选择，否则，它不会被选择。按这种方法，实际被选择的活动是随机的。如图2例子所示，液压系统发生故障后，每10次有6次执行轻微的液压系统修复工作，每10次有3次需要拆卸部件H1，每10次有4次拆卸部件H2。

E类型表示多重平行活动中，根据活动概率因子，只有一个活动被选择执行。选择过程类似A。每一活动都有其概率因子，系统产生的随机数将与该概率因子进行比较，概率因子最少小于等于随机数的活动将被选择。平行活动中所有概率因子之和必须为1，以保证多重活动中有一个被选择。

这一类型活动经常用于决定组件是在航线修理还是在定检厂房被修理。如图3所示，H1部件在发生故障后70%的可能性在航线修理，另外30%的可能性在定检厂修理。

另外，活动网络图中还具有F类型—被失效率控制的活动，C类型—转入子活动网，T类型—触发内部设备变化的活动，H类型—不失效时执行的活动，R类型—根据资源满足情况执行的活动等。

在仿真期间，活动网络图被用于机群飞行出动过程模拟。在模拟过程中，一些飞机处在加油活动，另一些在飞行活动，还有一些处在不同类型的非计划维修活动等等。仿真器跟踪每一架飞机在网络中的位置，同时它还根据系统或部件可靠性数据及其它因素选择每一架飞机即将执行的活动。

图2 A类型活动示例

图3 E类型活动示例

2 任务模型和保障资源模型

RichSims以任务安排表的形式制定飞行任务计划，每项任务包括了任务的执行时间、准备时间、取消时间、所需飞机数量和机型情况、飞行任务对应的活动网络图等。

如果可用飞机数目低于任务规定的最低数目，在允许延迟时间内，该任务将被挂起，直到可用飞机数目足够多才继续执行任务，超过延迟时间还没有达到规定的最低数目，则该任务失败。如果任务需求得到满足，分配给任务的飞机将会执行对应的活动网络图工作。

RichSims中的保障资源包括了人员、备件、工具设备、设施等。资源是RichSims中除了飞机以外的最重要的导致排队请求的实体。由于资源的稀缺性，导致飞机的任务能力将远远低于仅考虑固有可靠性的情况。

在活动网络图的执行过程中，某个活动被选中处理时，如果活动的资源能被满足，活动将被执行，资源被活动占用。否则，活动被放在队列中等待分配和执行。为了解决资源冲突，RichSims使用了一个有效的常用的资源冲突解决策略，例如使用替换件、加快部件修理、抢占低优先级的任务和串换件。

保障资源，尤其是人力资源，在真实的使用中往往不能24h都能提供。人员每天的工作时间是有限的，在不同的时间段，人员就要换班以休息。RichSims中设计了一个资源轮换器，允许多个策略同时运行。根据策略，在某个轮换周期中，资源将被增加或者减少。

3 仿真分析案例

3.1 模型初始条件

假定24架飞机部署在一个机场。飞机由发动机、航电、液压等42个主要分系统构成。分系统分别包含了238种LRU备件。

执行30天的短期作战任务，飞行任务安排为每天每架飞机平均出动4次，平均的出动飞行时间为1.5h。

采用3级维修保障模式，外场执行拆换件工作，定检修理厂执行部分LRU的修复工作，定检修理厂不能修复的就返回生产厂家维修。

7台ATE部署在修理厂。它们分别能够测试以下机载设备：计算机、微波、显示、通信导航识别、指示和控制、天线A、天线B。每个ATE包含多个测试模块，测试模块在测试使用过程中也有可能发生故障，坏的测试模块可以在修理所进行修理或者返厂维修，每个测试模块都有一个备件。

3.2 仿真运行结果

以下为机群的平均出动架次率指标在30天的变化情况（如图4所示）。

图4 平均出动架次率指标在30天的变化情况

3.3 结果分析

随着飞机的高强度出动，不断的有部件随机的发生故障。前期的故障件可通过库存备件换件修理，并有部分故障件在修理厂进行修复。因此，前20天能将飞机的出动架次率保持在较高的水平上。后10天由于库存消耗的速度比修复的快，加上部分故障件发生返厂维修，在30天内无法返场，因此，出动架次率下降比较明显。

总体来看，平均的出动架次率达到每架次每天3次，基本满足作战任务的需求。

4 结论

基于概率活动网络的仿真系统RichSims已经用于我军保障效能指标计算、二三级维修体制论证和飞机转场保障需求测算等。通过在各个飞机型号综合保障仿真建模可知，概率活动网络能够有效的描述我军装备的使用和维修保障工作，在概率活动网络基础上执行的仿真分析结果比较接近真实的情况。RichSims不仅能够为研究装备保障提供一种全新可行的途径，还可以成为装备保障指挥人员进行装备保障作战的辅助决策工具，具有广阔的应用前景。

（编辑：劳边）

TP319

C

1003–6660（2014）06–0036–03

10.13237/j.cnki.asq.2014.06.010

[收修订稿日期] 2014-09-12