CN109636086B - 一种伽玛型单元备件损耗数量的计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种伽玛型单元备件损耗数量的计算方法,包括初始化步骤、循环计算步骤和输出结果步骤,计算准确、误差小,计算快速方便,与传统采用的存在贮存失效风险的备件保障过程仿真模拟结果较为接近,满足工程应用要求。

Description

一种伽玛型单元备件损耗数量的计算方法
技术领域
本发明涉及备件需求量计算领域,尤其涉及一种伽玛型单元备件损耗数量的计算方法。
背景技术
在实际工作中,仓库里的备件是有可能贮存失效的。本文把备件在使用前的贮存失效称之为损耗。准确计算备件损耗数量,能从经济成本的角度,定量描述装备的保障性优劣程度。
损耗的备件是一种浪费,是真正意义上的成本。在计算备件需求量的过程中,一般需要从收益和成本这两个角度去评价备件的保障效果。一般采用备件保障概率、使用可用度等指标来量化收益,采用备件采购费用、备件利用率等指标来量化成本。备件利用率是指在保障任务期间,使用的备件数量与备件初始数量的比例。“备件始终是“良品”,不会贮存失效”是当前所有备件需求量计算方法的一个常见假定。此时,由于某次保障任务结束后的剩余备件仍然可以用于以后的保障任务,并不会造成事实上的浪费。因此,无论是备件采购费用还是备件利用率,实际上没有准确的反映成本,更多反映的是备件保障资金的周转程度,例如与过度保障相对应的巨额备件采购费用(较低的备件利用率),其直接后果其实是大量备件保障资金沉淀、积存在备件仓库里,而没有流动起来。不考虑备件损耗去评价备件的保障效果,既不符合实际情况,也不能准确反映备件保障的成本。
伽玛分布常用来描述类似“冲击”引起的故障,假若单元能经受若干次外界冲击,但当单元受冲击次数累积到一定次数时就产生故障。例如电网中存在着电涌现象,一些电子器件当承受的电涌冲击次数超过一定数量时会发生故障。伽玛型单元指寿命服从伽玛分布的单元,寿命X服从伽玛分布记作X~Ga(α,b),其中α>0为形状参数,b>0为尺度参数,X的密度函数为
Figure BDA0001840313610000011
其中Γ(α)为伽玛函数,且
Figure BDA0001840313610000021
发明内容
有鉴于此,本发明提出了一种计算准确、误差小的伽玛型单元备件损耗数量的计算方法。
在本文中假定:伽玛型单元的贮存寿命服从伽玛分布Ga(α1,b1),工作寿命服从伽玛分布Ga(α2,b2);伽玛型单元在工作期间为连续工作模式,当该单元出现故障时,需要备件进行换件维修,此时对备件仓库进行清点,找出可用的备件、剔除贮存失效的备件;当保障任务结束时,会对备件仓库进行清点,剔除贮存失效的备件;保障任务开始时刻同时也是备件开始贮存的时刻,且贮存寿命和工作寿命二者相互独立。
本发明的技术方案是这样实现的:本发明提供了一种伽玛型单元备件损耗数量的计算方法,包括以下步骤,
S1,令当前备件数量Snow=Sn,Nf=0,i=1,其中,配置的备件数量为Sn,备件损耗数量为Nf,i为清点仓库的次数;
S2.1,计算第i次清点仓库的时刻cTi
Figure BDA0001840313610000022
Tw为保障任务时间,α2为备件工作寿命伽玛分布形状参数,b2为备件工作寿命伽玛分布尺度参数;
S2.2,若i>1,则令Tzc=cTi-cTi-1;否则令Tzc=cT1,Tzc为阶段性贮存时间;
S2.3,计算贮存失效概率Pz0
Figure BDA0001840313610000031
α1为备件贮存寿命伽玛分布形状参数,b1为备件贮存寿命伽玛分布尺度参数;
S2.4,更新Nf、Snow,令Nf=Nf+Snow×Pz0,令Snow为(Snow-1)×(1-Pz0)和0之间的较大值;
S2.5,令i=i+1,若i≤Sn,则转步骤S2.1,否则转步骤S3;
S3,输出Nf为最终的备件损耗数量。
本发明的伽玛型单元备件损耗数量的计算方法相对于现有技术具有以下有益效果:
(1)计算准确、误差小,计算快速方便,与传统采用的存在贮存失效风险的备件保障过程仿真模拟结果较为接近,满足工程应用要求。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式,对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式,而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。
实施例1
某伽玛型单元的贮存寿命服从伽玛分布Ga(2.3,3000),工作寿命服从伽玛分布Ga(1.6,1800),保障任务时间Tw=5000h时,配置的备件数量Sn为4,试计算备件损耗数量Nf步骤如下:
S1,初始化步骤
令当前备件数量Snow=4,Nf=0,i=1;
S2,循环计算步骤
S2.1,计算第i次清点仓库的时刻cTi
Figure BDA0001840313610000041
S2.2,计算阶段性贮存时间Tzc
因为i=1,所以令Tzc=cT1=2562.9;
S2.3,计算贮存失效概率Pz0
Figure BDA0001840313610000042
2.4,更新Nf、Snow
令Nf=Nf+Snow×Pz0=0.58,令Snow=max([(Snow-1)×(1-Pz0)0])=2.56;
2.5,令i=i+1=2,由于i≤Sn,因此转步骤S2.1,重复以上步骤;
当i=i+1=5时,由于i>Sn,因此转步骤S3;
S3,输出结果步骤
输出最终结果Nf=1.22。
实施例2
某伽玛型单元的贮存寿命服从伽玛分布Ga(2.3,3000),工作寿命服从伽玛分布Ga(1.6,1800),保障任务时间Tw=5000h时,配置的备件数量k为4,存在贮存失效风险的备件保障过程仿真流程步骤如下:
1)初始化单元的已工作时间simTw=0;
2)产生1个随机数t0,用于模拟装备中该单元的工作寿命,t0服从伽玛分布Ga(α2,b2);令simTw=t0
3)产生k个随机数t1m(1≤m≤k),用于模拟备件的贮存寿命,t1m服从伽玛分布Ga(α1,b1);
4)产生k个随机数t2m(1≤m≤k),用于模拟备件的工作寿命,t2m服从伽玛分布Ga(α2,b2);
5)比较simTw与Tw的大小情况
若simTw>Tw,则本次模拟结束,转6);
若simTw<Tw,则产生一次备件需求,清点仓库,如果不能找到贮存寿命大于simTw的备件,则本次模拟结束,转6);如果能找到一个贮存寿命大于simTw的备件(记其工作寿命为t2'),则令simTw=simTw+t2',然后把该备件从备件库中剔除,转5);
6)清点仓库,查找所有贮存寿命小于Tw的备件,这些备件为贮存失效备件,其数量为损耗数量。
按照上述流程,可多次模拟保障任务,对得到的所有备件损耗数量仿真结果进行统计,其均值即为模拟的备件损耗数量。
以下表1列出了实施例1的计算过程中,Sn=1~6时,其对应的备件损耗数量计算结果和实施例2的模拟结果。
表1备件损耗数量的模拟结果和实施例1计算结果的对比情况
Figure BDA0001840313610000051
表1的结果表明,尽管步骤S2.4会导致计算误差,本发明结果仍然与模拟结果较为接近,满足工程应用要求。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种伽玛型单元备件损耗数量的计算方法,其特征在于:包括以下步骤,
S1,令当前备件数量Snow=Sn,Nf=0,i=1,其中,配置的备件数量为Sn,备件损耗数量为Nf,i为清点仓库的次数;
S2.1,计算第i次清点仓库的时刻cTi
Figure FDA0001840313600000011
Tw为保障任务时间,α2为备件工作寿命伽玛分布形状参数,b2为备件工作寿命伽玛分布尺度参数;
S2.2,若i>1,则令Tzc=cTi-cTi-1;否则令Tzc=cT1,Tzc为阶段性贮存时间;
S2.3,计算贮存失效概率Pz0
Figure FDA0001840313600000012
α1为备件贮存寿命伽玛分布形状参数,b1为备件贮存寿命伽玛分布尺度参数;
S2.4,更新Nf、Snow,令Nf=Nf+Snow×Pz0,令Snow为(Snow-1)×(1-Pz0)和0之间的较大值;
S2.5,令i=i+1,若i≤Sn,则转步骤S2.1,否则转步骤S3;
S3,输出Nf为最终的备件损耗数量。
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随机需求下多层级装备备件库存方案优化方法;毛德军等;《北京联合大学学报(自然科学版)》;20101231;第24卷(第03期);全文 *

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