为确保使产品具有良好的维修性,针对现有拆卸序列规划方法存在无法高效得到最优解,甚至得不到最优解的问题,对拆卸序列规划问题特征进行了研究。确定了适用于拆卸任务排序的编码规则,设计了一种分层次的拆卸优先图,用分层次约束矩阵保证了拆卸中的优先约束,建立了随机序列合规化处理方法;定义了适用于此问题的遗传算法交叉算子和变异算子,结合全局搜索能力较好的遗传算法与局部搜索能力较好的粒子群算法,提出了适用于拆卸序列规划的遗传-粒子群算法;最后,以液压泵为例,建立了其拆卸模型,在MATLAB软件上进行了算例验证,并与文献中不同算法对此问题的求解结果进行了对比和分析。研究结果表明:此算法最优解适应度、得到最优解的迭代次数及运行时间均低于以往算法,即可以更加高效得出适应度值更优的拆卸序列,显示其有效性及优越性。

针对民机系统维修大纲（MRBR）制定过程中的维修间隔确定问题，基于可靠性分析和经济性分析的方法确定维修间隔。首先采用极大似然估计（MLE）方法，进行随机右截尾情况下的威布尔分布参数估计，推断出维修项目在不同故障影响类别下的可靠寿命。对于安全类维修任务，可直接将可靠寿命作为维修间隔。对于非安全类维修任务，还需要进行经济性分析，综合考虑可靠寿命安全门槛值和经济寿命参考值制定维修间隔。最后，以气源系统为研究对象，确定中间压力（IP）引气单向活门维修任务的间隔，说明本方法的合理性。