算法分析
基于智能算法的维修生产任务排程研究
蒋陵平1杨阳王洛锋郭政
（中国民用航空飞行学院航空工程学院四川广汉618307）
数事执与或用
摘要：日前，我四通用航空产业至现“爆炸式"增长，“大、中、小"型通航企业数量快造增长，各种通航机型快速引进。与日益激增的飞行器、从业人员以及飞行作业量相比,反观各通用航空企事业单位，日前侬然完全侬靠人工统计飞行时间来进行第二日飞行计划及近期炸修计划的安排。由于人为国素而出现严重的飞行安全隐惠。达种简单的生产计列管理方式耗时、耗力且受人为因素和环境国素影响巨大。不但不能满足高速发展的通航航空的需要，更给航空安全理下了巨大的安全感患。运用遗传算法对生产运行计划的相关数据进行分析处理辅助生产运行计划制定人资含理的进行生产排程，获得最大化的飞行安全和飞行政益。
关键词：维修排程遗传算法中图分类号：V328.2
文献标识码:A
文章编号：1007-9416(2016)05-0118-02
Abstract:At present, China's general aviation indhustry "exploding", *large, medium and small shipping companies* rapid growth in the number of various modek, the rapid introduction of navigation. Compared with the soaring aircraft, practitioners and flight operations amount, in contrast, the general aviation enterprises and institutions, currently still rely entirely on artificial statistical flight time for the second day of the flight plan and recent maintenance plan arrangement. Flight serious security risks caused by human factors. Production planning management in this simple way of timeconsuming, and affected by human factors and environmental factors is huge. Not only can not meet the rapid development of the aviation navigation needs to aviation safety planted a hug security risk. The relevant data is processed by using the genetic algorithm to the production operation plan, operation of auxiliary production planner in reasonable production scheduling, maximize the fight safety and efficiency.
Key Words:maintenance; scheduling; genetic algorithm;
2011年3月《中华人民共和国国民经济和社会发展十二五规划纲要》将通用航空列为具有长期发展前景的成长性带动性行业。目前，我国通用航空产业呈现“爆炸式*增长，“大、中、小“型通航企业数量快速增长，各种通航机型快速引进。截止2012年低，全行业完成通用航空生产作业飞行51.7万小时，获得通航经营许可证的通用航空企业146家，在册航空器总数达到1320架，从业人员过万名。
与日益激增的飞行器、从业人员以及飞行作业量相比，反观各通用航空企事业单位，目前依然完全依靠人工统计飞行时闻来进行第二日飞行计划及近期维修计划的安排。人工统计是基于固定的" 飞行计划和维修计划"提前预计安排，根据设定好的固定提前期计算飞行计划和维修计划时间，但是在天气，飞机故障、训练需求、空域流控等不确定因素的干扰下，计划出机与实际出机经常不一致这在一定程度上增加了制定后续飞行和维修计划的难度，如果不能合理，科学的进行生产调配，就会产生工作冲突。还可能由于人为因素而出现飞机时控件、时控维修项目超寿飞行的严重安全隐患。这种简单的生产计划管理方式耗时、耗力且受人为因素和环境因素影响巨大，不但不能满足高速发展的通航航空的需要，更给航空安全埋下了巨大的安全隐患[]。
本项目拟在深人调研各通航企业生产运行计划制定方法的基础上，以中国民航飞行学院生产运行计划为核心，运用遗传算法对生产运行计划的相关数据进行分析处理，对整个生产过程进行统一计划，辅助生产运行计划制定人员更加科学的生产运行规划。通过最优的飞行计划和维护计划，获得最大化的飞行安全和飞行效益。 1国内外研究现状及发展动态
20世纪70年代，国外先进发达国家的航空公司就已经开始了建设运行控制系统的前期理论分析和客户需求分析，同时进行实践建设，陆续开发出了自已的飞行签派运行控制系统。美国西北航空公
司是最早开始开发、建设并投人使用签派运行控制系统的航空公司，签派运行控制系统投入使用后大大提高了该公司的运行安全管理水平，提升了自身的效益水平。在成本方面，运行控制系统每年可降低大约1500多万美元的直接生产运营成本。在国外军事领域，尤其是美国，各种PHM系统已经逐步得到应用。
欧洲各航空公司于20世纪90年代中期起，开始纷纷建立了自已实际间题参数
编码全群体
计算通值
运算：选择、交叉、变异
群体+1 支满是要求
解码
改善或解决实际间题
N
群体t+1=>群体t
图1遗传算法流程图
Fig.1 The genetic algorithm flowchart
收移日期：2016-03-21
基金项目：中国民用航空飞行学院科研基金(X2014-6)中国民用航空飞行学院成果转化与创新基金项目(CJ2014-01)中国民用航空飞
行学院自然科学面上项目(XM0514;XM1410)。
1作者简介：蒋陵平(1971一)）男，汉族,重庆人,教投,主要从事航空发动机维修与故障诊断研究。 118