申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2022-07-29

公开（公告）日：2022-11-01

公开（公告）号：CN115271120A

主分类号：G06Q10/00

分类号：G06Q10/00;G06F17/18;G06F17/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.11.18#实质审查的生效;2022.11.01#公开

摘要：本发明涉及飞机维修数据处理领域，具体公开了一种基于Bayes‑Bootstrap法的通航飞机维修周期确定方法。包括以下步骤：测量每架飞机的水平测量要素的特征参数；构建样本数据集，并进行正态分布检验和有效样本点集Xx1,x2,…,xn构建；创建含有n个数据点的集合确定虚拟增广所依据的概率密度函数fx；计算和并将数据点存入所述增光样本点集合XZ中；引入参数ai、bi，计算增广样本点重复步骤S6次，获得扩充后用于Bayes‑Bootstrap法的数据点集计算样本均值在置信度1‑α＝0.95的情况下的置信区间μl,μu；计算预警失效率ρ；综合飞机服役年限及预警失效率ρ，查询飞机失效曲线表确定飞机下次维修时间，有效减少飞机维修不及时所造成的隐患的同时降低大规模维修所耗费的人力物力。

主权项：1.一种基于Bayes-Bootstrap法的通航飞机维修周期确定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：测量每架飞机的水平测量要素的特征参数，在固定坐标系中测量飞机关键位置的坐标点，根据数字化水平测量计算出每架飞机的水平测量要素的特征参数；S2：利用步骤S1测量得到的所述特征参数构建样本数据集，对样本数据进行正态分布检验，计算得到样本均值μ和标准差σ，根据拉伊达准则剔除粗大误差得到各个参数的有效样本点集Xx1,x2,…,xn；S3：根据Bayes-Bootstrap法和步骤S2有效样本数据量确定增广数据量n，创建含有n个数据点的集合其中单个增广样本点概率为定值S4：根据步骤S2得到的正态分布样本均值μ、标准差σ和步骤S3得到的单个增广数据点概率，确定虚拟增广所依据的概率密度函数fx；S5：根据步骤S4中的概率密度函数fx和单个增广样本点概率构建首对增广点的增广公式，计算和并将数据点存入所述增光样本点集合XZ中；S6：引入参数ai、bi，以概率密度函数fx为被积函数，令ai为积分下限、单个数据增广点概率为积分值，构建增广迭代公式，反求积分上限bi，根据ai、bi和所述步骤S2中的样本均值μ计算出增广样本点然后更新ai+1＝bi；S7：重复步骤S6次，得到含有n个样本点的增广样本点集并与步骤S2的所述样本集X融合获得扩充后用于Bayes-Bootstrap法的数据点集S8：采用Bayes-Bootstrap法计算出样本点集的样本均值估计样本标准差估计从而计算出样本均值在置信度1-α＝0.95的情况下的置信区间μl,μu；S9：计算出飞机水平测量要素的各个特征参数样本的95％置信区间μil,μiu超出该特征参数的失效预警区间τi1,τi2的比率ρi，然后按权值法计算出预警失效率ρ；S10：综合飞机服役年限以及所述预警失效率ρ，通过查询飞机失效曲线表确定飞机下次维修时间。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于Bayes-Bootstrap法的通航飞机维修周期确定方法

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