一种k/n(G)系统中船只备件需求预测方法

技术特征：
1.一种k/n(g)系统中船只备件需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取k/n(g)系统中影响系统运行的相互独立的相同单元的总数n、保证系统正常运行的最小单元个数k、任务周期长度t0以及目标保障概率p；根据备件需求量n与n、k的大小关系，选择适当的概率模型计算备件需求量为i时对应的概率值p
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；所述的概率模型包括t0周期内不进行维修的概率模型pa、仅进行一次维修的概率模型pb、进行多次维修的概率模型pc；当时，d的值即为满足目标保障概率p的备件需求量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据备件需求量n与n、k的关系，选择适当的概率模型计算备件需求量为i时的维修概率pi，包括：当n＜n-k 1时，此时t0周期内，系统无需进行维修即可保证系统正常运行，此时根据n的取值选择t0周期内不进行维修的概率模型pa，计算概率值p
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；当n-k 1≤n≤2(n-k) 1时，此时t0周期内，系统仅需要进行一次维修即可保证系统正常运行,此时根据n的取值选择t0周期内仅进行一次维修的概率模型pb，计算概率值p
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；当n＞2(n-k) 1时，此时t0周期内，系统需要进行多次维修才可保证系统正常运行,此时根据n的取值选择t0周期内进行多次维修的概率模型pc，计算概率值p
end
。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的t0周期内不进行维修的概率模型pa如下式所示：4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的t0周期内仅进行一次维修的概率模型pb如下式所示：(i＝n-k 1,n-k 2,
…
,2(n-k) 1)。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的t0周期内进行多次维修的概率模型pc如下式所示：

技术总结
本发明涉及一种基于工厂集中维修和海上现场维修的船只中k/n(G)系统备件需求预测方法，首先获取k/n(G)系统中影响系统运行的相互独立的相同单元的总数n、保证系统正常运行的最小单元个数k、任务周期长度T0以及目标保障概率P；然后根据备件需求量N与n、k的大小关系，选择适当的概率模型计算备件需求量为i时对应的概率值p


技术研发人员：刘海涛 张志华 李骥 邵松世
受保护的技术使用者：中国人民解放军海军工程大学
技术研发日：2022.01.14
技术公布日：2022/5/25