摘要：针对民机研制阶段直接维修成本(Direct Maintenance Cost,DMC)优化问题进行研究,建立可靠性、维修性协同优化(Collaborative Optimization,CO)模型。模型以DMC最小化为目标,以可靠性参数MTBUR、MTBF和维修性参数MTPM为设计变量。为了求解模型,将遗传算法与反向传播神经网络组合,通过BP神经网络预测输出,再采用遗传算法寻求最优解。根据设计变量确定网络结构为3-5-1,采用实数编码,通过选择、交叉、变异求解最优解及对应设计变量值。最后以冲洗包和压缩机为例通过Matlab仿真研究,验证协同优化在民机研制中的可行性。

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