飞机易耗标准件维护需求预测的应用研究

徐 菁，吴 甜，李德芳

（成都飞机工业（集团）有限责任公司，四川成都 610092）

0 引言

航空维护所需备件类别众多，主要消耗品中包含各类别、各规格的标准件，这些标准件的消耗与航空产品的各类故障问题、升级改装、维修维护等相关，较难提前预测。合理的易耗标件需求预测及准备，可以在降低库存管理成本的同时，为外场飞机执行任务提供必要的保障，摒弃外场依靠技术管理人员经验判定，因此有必要探索标准件外场备件的分析及预测方法，为外场保障提供参考。

1 易耗标准件预测方法

飞机的服役阶段为其全生命周期中最为重要的阶段，在此阶段，飞机的日常维护和更新是保证飞机安全运行的重要保障。随着飞机造价愈发昂贵，飞机的日常维护和更新引起了行业的重视。飞机的零件、标件、铆钉与材料是飞机维护和更新过程中的主要消耗品。在执行紧急外场任务时，易耗品必须提前准备，是执行飞行任务前不可缺少的准备工作之一。

标件种类多，消耗数量大，是日常维护和管理的难点。目前，行业对于易耗标准件的预测研究及应用主要涉及3 个方面，分别是可靠性分析、模拟计算和实战统计。

1.1 可靠性分析

为将备件库存成本降低到最小，提出了以可靠性理论为基础的的航空备件需求模型，对各种备件寿命分布情况的相关参数进行分析。

分析时，首先需对装备可靠性进行分析，对MTBF（Mean Time Between Failure，平均故障间隔时间）进行估算，再采用数学模型进行推算及预测，如指数分布、正态分布、威布尔分布等，可靠性分析预测可较为准确地定出某一保障概率的备件数量。但可靠性分析预测模型主要基于产品或备件的平均寿命，对标准件这类本身寿命与易耗源头无法清晰判别的情况并不适用。

1.2 模拟计算

模拟仿真算法对作战条件、作战样式、装备类型、使用环境等影响因素进行分析，建立装备作战模型及备件关系模型，通过计算机仿真进行损伤及备件需求预测。国内外均基于各自产品的实际情况进行了相关建模及研究分析，但此类预测方法需集成的数据量较大，如在某型飞机交付前进行计算预测，可能数据不准确、可信度不足；如在飞机交付后进行，则失去了模拟计算的意义，故应用暂不广泛。

1.3 实战统计

实战统计或基于历史实战原型，或通过记录、分析装备的故障率及损耗数等历史统计数据，通过统计、分析战例中武器装备的损伤情况，找出战损规律。其中代表性的模型是QJM（Quantity Judgement Model，定量判定模型）。该模型虽然确定了较为清晰的QJMA（Quantity Judgement Method Analysis，定量判定模型分析）流程，但是在实际应用中，必须有庞大的数据量支撑，不过这些必要的参数通常难以获取，尤其针对服役年份不多的机型，无法得出最终的记录数据。

2 易耗标准件预测模型的建立

2.1 易耗标准件类别与消耗量

以统计数据为基础，统计分析及计算范围为数架份某型飞机服役3 年排故所消耗的标准件数据。

3 年内数架份飞机排故所消耗的标准件数据如图1 所示。可以看出，消耗量最大的3 种标准件为小冠头双线螺栓、齿轮槽100°沉头螺栓和齿轮槽120°沉头螺栓。

对主要易耗情况进行分析：

（1）消耗类别：外场消耗的标准件类别及消耗量与全机实际用量无特别的对应关系，从统计数据来看，主要消耗是螺栓或螺母，全机制造过程大量使用的铆钉、抽钉等消耗量极少。

（2）消耗原因：影响易耗标件消耗数量的原因较多，如飞机起降和飞行过程中的交变载荷引起的振动，人工操作产生的螺纹损伤，飞行任务数量及飞行时间，维修保障周期影响等。外场消耗主要是螺栓，螺栓多次拆出及拧紧，容易出现螺栓滑丝、破损及螺母槽口变形问题，产生消耗。

（3）消耗阶段：飞机外场改装，排故和日常维护过程中拆卸口盖进行相关工作，口盖连接主要采用螺接。

为了建立更为准确的预测模型，消除因数据量不足产生的计算偏差，此次研究选取众多易耗标准件中消耗量最大的3 种标件作为数据基础。

图1 易耗标件类别和占比

2.2 易耗标准件需求预测模型的构建

消耗量最大的3 类标件在飞机服役起3 年内的消耗量和时间如表1 所示。将表中数据绘制成曲线图，并拟合曲线方程，如图2～图4 所示。

表1 3 年内消耗量累加统计 颗

从图2～图4 可知，3 种标件消耗的拟合曲线较好的符合BiDoseResp 函数模型，BiDoseResp 函数模型如式（1）所示。

式中，y 为随时间推进的标件易耗总数，x 为月份，h1、h2、P为涉及标件消耗的影响参数，x01、x02分别为趋势变化的两个拐点影响参数。

图2 小冠头双线螺栓消耗曲线

图3 齿轮槽100°沉头螺栓消耗曲线

图4 齿轮槽120°沉头螺栓消耗曲线

将3 种标件消耗曲线拟合求得各参数（表2）。

由表2 可知，3 种标件消耗量的拟合曲线与原始数据的确定系数R2均为0.99，可知BiDoseResp 函数模型能够很好地反映易耗标件的使用数量。

影响易耗标件消耗数量的原因较多，如飞机起降和飞行过程中交变载荷引起的振动、人工操作产生的螺纹及槽口损伤、飞行任务数量及飞行时间、维修保障周期影响等。以上影响因素多、复杂且难以统计，但通过消耗数量拟合函数模型分析，可以得出较为规律的消耗趋势。从图2～图4 分析可知，易耗标准件在服役期内（0～36 个月）的消耗趋势可以大致分为3 个阶段。

表2 拟合曲线方程参数

（1）0～12 个月急速增长期：各类出厂带出的故障及工艺缺陷，在此阶段得到排除及解决，造成标件消耗增加。

（2）12～24 个月平缓增长期：大部分自带问题已解决，进入产品正常的使用期，该阶段可能存在问题隐患，但尚未到达故障出现的时机。

（3）24～36 个月的第二次急速增长期：产品飞行及任务执行达到了一定的阶段，前期的隐患得以出现，部分成品在此阶段到寿更换造成标件消耗。

根据趋势可以推测，第36 个月以后可能进入第二次平缓增长期，涉及大型的消耗已经结束，消耗量趋于平缓，消耗原因基本与日常维护及保障相关。

3 需求预测模型的应用与分析

预测模型以飞机服役前36 个月的易耗标件消耗量为数据样本。每月数据为该月份消耗标件数量与之前月份消耗量的总和。对比飞机服役的37～39 个月易耗标件实际消耗数值与预测模型在对应月份计算数值见图5，对比结果见表3。从表3 可以得到：①3 种易耗标件的增长趋于平缓，符合BiDoseResp 函数曲线的收敛特性；②该预测模型的计算数据与实际消耗值接近，3 种易耗标件的预测误差均在5%的范围内，该预测模型的预测结果准确性较高。

图5 实测值与计算值曲线

表3 预测模型数据验证结果

4 结论

飞机任务执行要求的提高，对备件准备的要求也随之严格，合理的易耗标件预测及准备，可以为外场飞机执行任务提供必要的保障。摒弃外场依靠技术管理人员经验判定，有必要开展易耗备件外场备件的分析及预测。本方法与现场实际消耗情况关系密切，根据BiDoseResp 函数模型与实际数据的符合性，可以针对飞机维护和管理给出以下建议：

（1）余量增加：各类别的标准件在预测基础值上，增加5%的备件余量，并以5 的整数倍进行库存。

（2）规格配比：各类别标准件可能有多个规格，可根据前期的消耗比例，按一定百分比余量进行规格配比。

（3）更新周期：从物资管理角度出发，以3 个月为一个周期对现场易耗标件数量进行统计和补充。

未来可继续根据统计数据的累加进行优化，可扩展应用至其他类似机型交付时为用户提出初始的建议，还可扩展应用至其他类型的消耗备件，如卡箍、滤芯等。