СТАТИСТИЧНІ ІМІТАЦІЙНІ МОДЕЛІ ОПТИМІЗАЦІЇ ТЕХНІЧНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ ПОВІТРЯНИХ СУДЕН
Ключові слова:
оптимізація, надійність, технічне обслуговування, прогностичне обслуговування, експлуатація, модель відмов авіаційних систем
Анотація
Програми технічного обслуговування повітряних суден розробляються на основі рекомендацій виробника та виконання директив регулятора з льотної придатності. Однак експлуатанти мають адаптувати свою програму технічного обслуговування у відповідності до конфігурації повітряного судна та індивідуальних вимог свого парку. Результати аналізу надійності дозволяють скоригувати програму технічного обслуговування й тим самим скоротити надмірно дороговартістні дії з технічного обслуговування та час простою. Ця стаття присвячена використанню теорії ймовірності та статистичної обробки для оптимізації процесів технічного обслуговування повітряних суден. У роботі отримана статистична імітаційна модель відмов систем та конструкцій літаків та вертольотів методом Монте-Карло. В якості початкових даних для моделювання були використані параметри надійності систем і конструкцій повітряних суден. Запропонована модель може бути використана для вдосконалення структур систем та конструкцій повітряних суден на етапі проєктування та виробництва.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Global Commercial Helicopters Market (2020 to 2025). Growth, Trends and Forecast – ResearchAndMarkets.com. URL https://www.businesswire.com/news/home/20200909005517/en/Global-Commercial-Helicopters-Market-2020-to-2025--- Growth-Trends-and-Forecast---ResearchAndMarkets.com.
2. Global Helicopter Market Industry Analysis and Forecast (2019-2027) by Product type, by Application and by Region – Maximize Market Research PVT. Ltd. URL https://www.maximizemarketresearch.com/marketreport/global helicoptermarket/15356.
3. Sprong, J. P., Jiang, X., & Polinder, H. (2019). A Deployment of Prognostics to Optimize Aircraft Maintenance - A Literature Review: A Literature Review. Annual Conf. of the PHM Society, 11(1). https://doi.org/10.36001/phmconf.2019.v11i1.776.
4. Ren H., Chen X., Chen Y. Reliability Based Aircraft Maintenance Optimization and Applications. Academic Press. 2017, pp. 1–3. DOI:10.1016/B978-0-12-812668-4.00001-0.
5. Wu H. , Liu Y., Ding Y., Liu J. Methods to reduce direct maintenance costs for commercial aircraft. Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 2004, Vol. 76 No. 1, pp. 15-18. https://doi.org/10.1108/00022660410514964.
6. Nakagawa T.. Maintenance Theory of Reliability. 2005, 269 p.
7. IEC 60300-3-11, Dependability Management – Part 3-11: Application Guide - Reliability centred maintenance, 1999.
8. Zaliskyi M., Petrova Y., Asanov M., Bekirov E. Statistical Data Processing During Wind Generators Operation. International Journal of Electrical and Electronic Engineering & Telecommunications, Vol. 8 (1), 2019, pp 33–38. http://dx.doi.org/10.18178/ijeetc.8.1.33-38.
9. Dhillon B. S. Maintainability, Maintenance, and Reliability for Engineers. New York, Taylor & Francis Group. 2006, 214 p. https://doi.org/10.1201/9781420006780.
10. Okoro O.C. Reliability Analysis of Aircraft Fleet in Nigeria. Proceedings of National Aviation University. 2020, Vol. 83 (2), pp.49–53.
2. Global Helicopter Market Industry Analysis and Forecast (2019-2027) by Product type, by Application and by Region – Maximize Market Research PVT. Ltd. URL https://www.maximizemarketresearch.com/marketreport/global helicoptermarket/15356.
3. Sprong, J. P., Jiang, X., & Polinder, H. (2019). A Deployment of Prognostics to Optimize Aircraft Maintenance - A Literature Review: A Literature Review. Annual Conf. of the PHM Society, 11(1). https://doi.org/10.36001/phmconf.2019.v11i1.776.
4. Ren H., Chen X., Chen Y. Reliability Based Aircraft Maintenance Optimization and Applications. Academic Press. 2017, pp. 1–3. DOI:10.1016/B978-0-12-812668-4.00001-0.
5. Wu H. , Liu Y., Ding Y., Liu J. Methods to reduce direct maintenance costs for commercial aircraft. Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 2004, Vol. 76 No. 1, pp. 15-18. https://doi.org/10.1108/00022660410514964.
6. Nakagawa T.. Maintenance Theory of Reliability. 2005, 269 p.
7. IEC 60300-3-11, Dependability Management – Part 3-11: Application Guide - Reliability centred maintenance, 1999.
8. Zaliskyi M., Petrova Y., Asanov M., Bekirov E. Statistical Data Processing During Wind Generators Operation. International Journal of Electrical and Electronic Engineering & Telecommunications, Vol. 8 (1), 2019, pp 33–38. http://dx.doi.org/10.18178/ijeetc.8.1.33-38.
9. Dhillon B. S. Maintainability, Maintenance, and Reliability for Engineers. New York, Taylor & Francis Group. 2006, 214 p. https://doi.org/10.1201/9781420006780.
10. Okoro O.C. Reliability Analysis of Aircraft Fleet in Nigeria. Proceedings of National Aviation University. 2020, Vol. 83 (2), pp.49–53.
Опубліковано
2022-10-03
Як цитувати
Okoro Onyedikachi Chioma Статистичні імітаційні моделі оптимізації технічного обслуговування повітряних суден / Onyedikachi Chioma Okoro, Maksym Zaliskyi, Serhii Dmytriiev, Alina Osipchuk // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2022. – Т. 3 (69). – С. 8-12. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2022.3.008.
Розділ
Автомобільний, річковий, морський та авіаційний транспорт
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
