發(fā)布時(shí)間：2018-10-08 21:01

【摘要】：機(jī)隊(duì)作為航空公司運(yùn)輸能力的主體,其可靠性狀態(tài)直接影響到航空公司的經(jīng)濟(jì)效益。在分析航空公司機(jī)隊(duì)可靠性日常數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、采集方式以及管理的基礎(chǔ)上,綜合考慮維修可靠性方案和日常運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控方案等,應(yīng)用Delphi法,選取了使用困難報(bào)告(SDR)、機(jī)隊(duì)可利用率、非計(jì)劃停場(chǎng)率、日利用率、不正常千次率、故障率和部件非計(jì)劃拆換率這7個(gè)參數(shù)作為航空公司機(jī)隊(duì)可靠性指標(biāo),并確立了指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)航空公司機(jī)隊(duì)可靠性指標(biāo)具有模糊性、隨機(jī)性和復(fù)雜性的特征,應(yīng)用屬性區(qū)間識(shí)別理論,建立了航空公司機(jī)隊(duì)可靠性狀態(tài)屬性區(qū)間識(shí)別模型。為了克服指標(biāo)權(quán)重的主觀性問題,運(yùn)用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)。最后分別應(yīng)用屬性灰色貼近度、屬性置信度準(zhǔn)則、灰色聚類和模糊模式對(duì)航空機(jī)隊(duì)可靠性進(jìn)行危險(xiǎn)狀態(tài)等級(jí)識(shí)別和結(jié)果分析。實(shí)例分析表明,熵權(quán)屬性區(qū)間灰色貼近度識(shí)別方法更為簡(jiǎn)單、可靠和客觀,為航空公司機(jī)隊(duì)可靠性狀態(tài)識(shí)別提供了一種科學(xué)識(shí)別方法。
[Abstract]:As the main body of airline transportation capacity, the reliability of the fleet directly affects the economic benefits of the airline. On the basis of analyzing daily data statistics, collecting method and management of airline fleet reliability, the maintenance reliability scheme and routine operation condition monitoring scheme are considered synthetically, and the Delphi method is applied. This paper selects seven parameters as the reliability index of airline fleet, such as the utilization ratio of the (SDR), fleet, the unplanned stoppage rate, the daily utilization rate, the abnormal 1000 times rate, the failure rate and the unplanned replacement rate of the components. And established the index classification standard. Aiming at the fuzziness, randomness and complexity of airline fleet reliability index, an interval recognition model of airline fleet reliability state attribute is established by applying attribute interval recognition theory. In order to overcome the subjective problem of index weight, the entropy weight method is used to determine the index weight coefficient. Finally, the classification and result analysis of aviation fleet reliability are carried out by using attribute grey closeness, attribute confidence criterion, grey clustering and fuzzy model respectively. The analysis of examples shows that the identification method of entropy weight attribute interval grey closeness is more simple, reliable and objective, which provides a scientific identification method for airline fleet reliability state recognition.
【作者單位】： 中國民用航空飛行學(xué)院航空工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60832012) 民航飛行技術(shù)與飛行安全科研基金(F2011KF09)~~
【分類號(hào)】：F562;TB114.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2258246