摘要
本发明涉及一种无人机系统备件配置量和检修间隔期协同优化方法,属于无人机保障技术领域。本发明方法包括:基于无人机系统备件配置量和定期检修间隔期的多组预设值构成集合,所述集合包括多个子集;基于无人机系统一年的飞行任务和各组预设值以及无人机各机件故障概率分布函数,分别得到各组预设值对应的维修保障综合代价;以维修保障综合代价最小为目标,以无人机系统的使用可用度为约束,分别对各子集的各组预设值进行迭代更新,确定所述集合的最小综合代价和相应的预设值,以得到无人机系统的最优备件配置量和定期检修间隔期。本发明方法解决了现有技术对于无人机系统缺乏有效的协同优化方法解决备件和检修配置方案的问题。
技术关键词
无人机系统
协同优化方法
备件
概率分布函数
机件
无人机保障技术
粒子群算法
风险
材料老化
机制
参数
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深度学习算法
排放量
协同优化系统
决策
数据采集模块
优化调度方法
高斯混合模型
电压越限概率
线性化技术
分段
协同优化方法
数字孪生模型
深度强化学习
计算机可执行指令
协同学习系统
分布式语义
协同优化方法
局部注意力机制
大语言模型
信道
负荷预测误差
电力系统备用容量
正态分布模型
发电量
样本