关于民机可靠性需求的捕获方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118586111A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410820997.9

    申请日:2024-06-24

    Abstract: 本发明涉及飞机可靠性分析技术领域,具体涉及一种关于民机可靠性需求的捕获方法,包括:获取各个型号民机的市场需求;获取可靠性利益攸关方;获取主要利益攸关方,以及主要利益攸关方在民机全生命周期的运行场景下的需求交互模型;获取需求交互结果,以及可靠性设计要求和指标要求;获取在民机全生命周期的不同运行场景下的可靠性需求捕获结果。本发明有效捕获可靠性需求,对后续各类型号飞机可靠性正向设计需求捕获提供方法支持,为后续民机可靠性设计提供满足利益攸关方的飞机级指标基础。

    一种基于DQN的飞机大修车间实时调度方法

    公开(公告)号:CN111160755B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN201911362387.4

    申请日:2019-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于DQN的飞机大修实时调度方法,属于机器学习与智能制造领域;通过物联网技术获取飞机大修车间实时信息,并以此为基础,建立关于飞机大修车间调度问题的马尔科夫决策模型。利用实时信息对DQN方法进行训练,使其具有自适应的飞机大修车间实时调度能力。同时使用两个具有相同结构的Q网络和经验回放策略来提高DQN方法的训练速度和训练效果。利用该方法进行飞机大修车间实时调度,能够有效缩短飞机大修完工时间。

    一种基于DQN的飞机大修车间实时调度方法

    公开(公告)号:CN111160755A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911362387.4

    申请日:2019-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于DQN的飞机大修实时调度方法,属于机器学习与智能制造领域;通过物联网技术获取飞机大修车间实时信息,并以此为基础,建立关于飞机大修车间调度问题的马尔科夫决策模型。利用实时信息对DQN方法进行训练,使其具有自适应的飞机大修车间实时调度能力。同时使用两个具有相同结构的Q网络和经验回放策略来提高DQN方法的训练速度和训练效果。利用该方法进行飞机大修车间实时调度,能够有效缩短飞机大修完工时间。

    一种基于遗传算法的飞机部件装配车间总体布局优化方法

    公开(公告)号:CN108564232A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810417652.3

    申请日:2018-05-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的飞机部件装配车间总体布局优化方法,涉及飞机数字化装配技术领域,首先,获取飞机装配车间及装配站位的面积信息,建立基于总物流成本最小的布局优化模型;其次,运用遗传算法对问题进行求解,得到最优解;最后,对最优解进行仿真评估验证,形成飞机部件装配车间总体布局优化方案。本发明相比传统的基于人员经验的布局评价方式提供了一种定量化的装配车间布局评价标准,提高了计算的效率和计算结果的准确性,有效缩短了飞机装配车间布局规划工作的周期,提供了一系列与生产过程相关信息,能够更有效的指导生产作业。

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