[发明专利]一种基于比例维修模型的维修作业时间估计方法

说明书

本发明公开了一种基于比例维修模型的维修作业时间估计方法，根据各个维修性定性属性对维修作业时间的影响关系分析，利用比例维修模型的思想建立维修性定性属性与维修作业时间的映射模型，为设计阶段有效估计产品维修性定量指标提供一种可行的方法。本发明具有以下特点：一是建立了维修性定性属性与维修性定量指标的关系模型，设计阶段根据维修性定性属性评价值即可估计产品维修作业时间，减少设计阶段维修时间估计对历史经验数据的依赖；二是综合考虑相关维修性属性对维修作业时间的影响，对标准维修作业时间进行修正以符合实际维修情况，提高了设计阶段维修时间指标估计的精度。

技术领域

本发明涉及维修性工程技术领域，特别是一种在产品设计阶段维修性指标预计的新方法，可用于设计阶段估计维修作业时间，预计产品维修性定量指标。

背景技术

维修性定量指标是设计阶段维修性评估的核心内容之一，其作为产品使用方和订购方衡量产品维修性水平的主要尺度，是维修性设计决策的重要依据。目前维修性定量指标估计方法大致可以分为两类：基于数据统计的定量指标评估方法和基于设计属性分析的定量指标评估方法。

基于数据统计的定量指标评估主要是以现场统计数据或历史经验数据库为基础，通过一定的模型或方法计算确定系统维修性指标。MIL-HDBK-472《MaintainabilityPrediction》和GJB/Z57-94《维修性分配与预计手册》提供的维修性指标预计方法大多属于这一类。然而，目前相关标准和方法中提供的基础数据大多为理想状态下的维修作业时间数据，与实际维修过程中真实作业时间相差很大，导致设计阶段利用这些数据难以准确估计维修性定量指标。另外，基于预定时间标准的维修时间估计方法也属于这一类，其从人机功效的角度出发，在流水线作业的操作时间估计中应用广泛，但对于相对复杂的维修操作适用性较差。

基于设计属性分析的定量指标估计方法主要是根据维修性定性设计属性与维修性定量指标之间的关联性，建立两者之间的关系模型用以估计维修性定量指标。当维修性基础数据缺乏或难以获取时，这类方法可用于设计阶段估计维修性定量指标。目前，这类方法的评估模型多是针对特定对象利用回归分析方法建立的。建模时要求大量类型相同但结构不同的产品作为试验样本或具备相关统计数据，在实际中往往难以具备这些样本或数据条件。

发明内容

针对工程实际中历史数据不完备以及标准数据偏差大的问题，为克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于比例维修模型的维修时间估计方法，采用比例维修模型描述维修性定性属性对维修性指标的影响机制，根据相关维修性设计属性修正维修作业时间基本数据，结合维修过程模型采用时间累积估计产品维修性定量指标，确保设计阶段维修性定量指标估计的精度和效率，达到在产品设计阶段客观、准确、系统地预计维修性定量指标的目的。

为此，本发明采用如下技术方案：

一种基于比例维修模型的维修作业时间估计方法，包括以下步骤：

S1确定影响维修作业对象的维修性定性属性，选定一类维修作业对象，并针对该类维修作业对象设计不同维修性定性属性状态下的维修操作作业试验；

S1.1确定影响维修作业对象的维修性定性属性为可达性、人素工程、维修拆装性和维修安全性，其中维修拆装性包括装配连接方式以及装配连接尺寸，维修拆装性是维修作业对象本身固有的结构属性；可达性包括可视性和操作空间，人素工程包括操作姿态和操作力量，可达性、人素工程和维修安全性是维修过程中具体操作对象的附属属性。

S1.2选定一类维修作业对象；

所选定的一类维修作业对象是指所有具有相同的装配连接方式但具有不同的装配连接尺寸的维修作业对象的总称；

S1.3针对所选定的一类维修作业对象设计不同维修性定性属性状态下的维修操作作业试验；