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基于Arena 的飞行前机务准备流程仿真与优化研究

2023-10-31侯龙博史贝贝邓永红邢鸿盼中国飞行试验研究院

航空维修与工程 2023年10期
关键词:库所机务变迁

■ 侯龙博 史贝贝 邓永红 邢鸿盼/中国飞行试验研究院

0 引言

飞行前机务准备工作是试验机外场机务保障的重要内容,保障效率的高低会影响飞行试验的效率和机场利用率,部队试飞时则严重制约部队的作战效能指标。因此,研究飞行前机务准备的优化方法,对于提高飞机出动强度、充分发挥其作战效能具有重要的意义。

在飞行前机务准备过程中,各项工作的发生时间和完成时间是离散不确定的,属于离散事件,因此飞机的飞行前机务准备建模仿真属于离散事件建模仿真。OOPN 具有模块化的建模能力、SPN 具有较强的分析能力,能够较好地对离散事件进行描述[1];可视化集成仿真环境 Arena 将专用仿真语言、通用过程语言和仿真器的优点有机结合在一起,采用面向对象技术、层次化的系统结构,兼备建模灵活性、易用性的优点[2]。流程优化有系统化改造法和全新设计法两种方法。系统改造法具有速度快、费用节省的优点,逐渐积累经验,相比于全新设计法更易取得实在的成效,同时风险低,所以本文选用系统改造法进行流程优化[3]。

1 建模仿真理论

1.1 随机 Petri 网

SPN 是在 Petri 网中引入时间约束,即在每个变迁可实施和实施间定义一个随机的延迟时间[4]。

SPN 是一个七元组,SPN=(S,T,F,K,W,M0,λ),其中:

1)(S,T,F,K,W,M0) 是一个 P/T 网系统;

2)λ=(λ1,λ2,…,λm) 为 变 迁平均实施速率集合。λi为变迁ti∈T的平均实施速率,表示在可实施的情况下变迁ti单位时间内平均实施的次数。

1.2 面向对象Petri 网

面向对象Petri 网将Petri 网的分析能力和面向对象的模块化建模能力结合在了一起,许多文献对面向对象的Petri网(OOPN)进行了定义[4],基于面向对象Petri 网的定义是OOPN=(O,R),其中O 为基本对象和复合对象的集合,复合对象用于描述系统中的层次关系:R 是关系集合,表示为 R=(G,MPin,MPout, Fs),G 为各对象子网间的门变迁的集合,MPin是输入消息库所集合,MPout是输出消息库所集合,Fs 是门变迁与相应消息库所之间的流关系集合。OOPN 在传统Petri 网的基础上加入了许多更具描述力的元素(如时间概念、调度规则、禁止弧等),这些元素的加入增强了模型的描述能力。

2 实例分析

2.1 飞行前机务准备流程分析

飞机的外场专业划分为:A、B、C、D。有A 的师一名、A 的员一名、B 的师一名,B 的员一名,C 一名、D 一名(分别用tj1、tj2、th1、th2、tr1、tl1 表示)。

tj1 的工作为:进行飞机准备工作、检查机身开关按钮状态,时间分布为 Tr(2.5,3.5,4),用ttj11 表示;检查飞机状态、盖好进气口盖,时间分布为Tr(2,3,5),用ttj12 表示;全机系统复查,时间分布为Tr(11.5,13,14),用ttj13 表示:准备放飞,时间分布为Tr(0.5,1,1.5),用ttj14 表示。

tj2 的工作为:助降装置及起落装置检查、滑油系统检查,时间分布为Tr(2,3,4),用ttj21 表示;添加燃油,时间分布为Tr(5,6,7.5),用ttj22 表示。

th1 的工作为:外观检查,时间分布为Tr(3,3.5,4),用tth11 表示;通电检查,时间分布为Tr(5,6,8),用tth12 表示;

th2 的工作为:外观检查,时间分布为Tr(4,4.5,5),用tth21 表示;通电检查,时间分布为Tr(15,16,18),用tth22 表示;

tr1 的工作为:外观检查,时间分布为Tr(3,3.5,4),用ttr11 表示;通电检查,时间分布为Tr(10,11,15),用ttr12 表示;

tl1 的工作为:外观检查,时间分布为Tr(4,4.5,5),用ttl11 表示;通电检查,时间分布为Tr(6,7,10),用ttl12 表示;

需要注意的是:1)加油和通电不能同时进行;2)不考虑故障的发生;3)假设所有辅助设备已经就位。

2.2 飞行前机务准备模型构建

采用OOPN、SPN 进行建模,建立的模型包括OPN(对象 Petri 网)和OCN(对象间的联系网),前者具有模块化和可重用的特性;后者对对象间的复杂逻辑关系能够进行结构化描述。首先构建每个对象的OPN 模型,飞机飞行前机务准备模型中的对象有 tj1、tj2、th1、th2、tr1、tl1。限于篇幅,只对tj1的OPN 模型进行介绍。

图1 为tj1 的OPN 模型,图中ptj11为库所,表示“飞机准备工作、检查机身开关按钮状态”,其中有一个托肯;ttj11 为变迁,表示“tj1 进行飞机准备工作、检查机身开关按钮状态”,其变迁时间为 Tr(2.5,3.5,4) ;其余同理,不再赘述。ptj1o1 为对象tj1 的输出接口;ptj1i1 为其输入接口。

图1 tj1 的OPN模型

图2 为飞行前机务准备OCN 模型,g1 ~g8 为门变迁。对象通过门变迁联系在一起。tj1 完成除准备放飞外的工作、tj2、th1、th2 完成本专业工作、tj1、tj2 完成本专业工作后通过门变迁g7 发信号给对象th2,th2 完成本专业工作后通过门变迁g4 发信号给对象th1,th1 完成本专业工作后通过变迁门g6 发信号给对象tl1,tl1 完成本专业工作之后通过变迁门g5 发信号给对象tr1,tr1完成本专业工作之后通过变迁门g3 发信号给对象tj1,然后tj1 进行准备放飞工作;在模型中加入门变迁 g1、g2 表示加油和通电不能同时进行。以门变迁g2 为例,与g2 相连的是库所ptj22b 和pth22a,变迁ttj22 发生需要库所ptj22b中有一个托肯,变迁tth22a 发生需要库所pth22a 中有一个托肯,但是在这两个库所中只有ptj22b 有一个托肯,ttj22、tth22 先到达者占用托肯,假如ttj22 比tth22 先到达,则ttj22 占用托肯,tth22处于等待状态,ttj22 实施后,释放托肯,然后tth22 占用托肯,此时tth22 可实施。当th1 完成飞机通电检查后,通过门变迁g6 发信号给tl1,tl1 完成通电检查后通过变迁门g5 发信号给tr1,这样tl1 和tr1 才能进行联试飞机通电检查;门变迁g8 表示tj1 通电与th1 通电不能同时进行。

图2 飞行前机务准备的 OCN 模型

2.3 飞行前机务准备仿真

结合上述构建的模型,在Arena 中建立飞机飞行前机务准备的仿真模型。Arena 是由美国 System modeling 公司于1993 年开始研制开发的,是一种新一代可视化通用交互集成仿真环境。Arena采用面向对象技术、层次化的系统结构,兼备易用性、建模的灵活性优点,如需要还能与 Visual Basic、C/C++ 通用程序语言相集成[2]。

利用离散事件仿真软件Arena,建立仿真模型,包括两个模块:仿真策略模块(Simulation Strategy)和统计接收模块(Receiver)如图3 和图4 所示。

图3 Simulation Strategy模块

图4 Receiver模块

对仿真模型仿真运行,得到结果,飞机飞行前机务准备最短时间为0.7983h,平均准备时间为0.8796h,最长时间为0.9550h,与主机厂所实际飞行前机务准备时间相近,所以文中建立的模型是正确的。

对主机厂所的飞行前机务准备流程进行建模仿真,得到飞行前机务准备时间最短时间为0.8756h,相比缩短了4.6min;平均时间为0.9559h,相比缩短了4.6min;最长时间为1.0295h,缩短了4.5min,见表1。

表1 仿真报表数据汇总

3 总结

利用OOPN 和SPN 建立了飞机当前飞行前机务准备的模型,在过程仿真软件Arena 中对建立的模型进行仿真并对仿真结果进行了分析,充分证明我院在该型机人员配置的合理性。分析表明,该型飞机人员配置在飞行机务准备时间较主机厂所的准备时间明显缩短,人员之间的工作量均衡问题得到明显改善(如图5 所示)。

图5 人员工作量均态利用率仿真结果统计表

根据该模型所得出的人员工作量均态利用率,可为两架或两架以上飞机进行机务保障的人员配置提供参考。例如,两架飞机进行机务准备时,根据该模型的工作量均态利用率数值可得出人员配置表(见表2)。

表2 人员配置表

因此,针对机型种类多、人员配置多变复杂的情况,该模型的数据对机务保障人员配置具有实际辅助及参考意义。

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