基于Anylogic 的飛機維修保障資源運用過程仿真*

李京峰，項華春，陳云翔，嚴雅榕

（空軍工程大學裝備管理與無人機工程學院，西安 710051）

0 引言

伴隨新一輪軍隊規模結構調整，航空兵部隊的裝備管理體制也發生了相應變化。對于部隊級裝備管理環節，調整后航空兵部隊裝備管理體制運行效率的高低直接影響本級和更高層級的裝備完好率及作戰效能的發揮。在航空兵部隊裝備管理體制運行效率的眾多影響范圍內，本文僅以軍用飛機維修保障資源運用過程為例進行仿真。

軍用飛機的使用維修保障［1-2］是指為了保持和恢復飛機完好的技術狀態，保證飛機能正確操作使用，以便充分發揮其作戰性能所進行的一系列技術和管理活動，以及為保證這些活動有效地實施所必需的維修保障資源。軍用飛機的使用維修保障包括使用保障、維修工程、保障工程3 個部分。本文研究的軍用飛機維修保障資源運用過程屬于使用保障部分。運用仿真技術模擬軍用飛機維修保障資源運用過程，可以準確反映動態與隨機的系統特性，節約研究時間與費用，近年來已成為相關學者的研究熱點。文獻［3］應用Anylogic 仿真軟件建立了基于網絡離散事件的裝甲裝備維修保障過程仿真模型，進行了基于指標權重的維修保障資源評價；文獻［4］利用Petri 網對戰術裝備維修保障指揮過程進行建模，根據假設的實例數據對比分析了現有和簡化后的指揮過程的平均延遲時間，從而為戰術裝備維修保障指揮過程的優化提供依據；文獻［5］將一般的面向對象思想擴展為隨機服務資源管理對象（SSRMO）來對裝備維修保障系統（EMSS）物理層仿真建模，先給出了基于UML 動態建模技術的EMSS 業務建模方法，然后將業務流程分解為每個SSRMO 的業務規則來實現EMSS 的業務流程模型。

本文針對某航空兵部隊飛機維修保障資源運用過程，運用Anylogic 仿真軟件進行仿真［6-8］，通過變化裝備資源數量的參數及飛行計劃強度，發現在不同裝備管理體制且資源配置不同的情況下各自的資源利用率、資源滿足率及平均保障時間，為優化飛機維修保障資源配置，提供科學的可視化支撐。

1 飛機維修保障資源運用過程分析

在執行作訓任務時，飛機的維修保障資源運用是一個較為復雜的工作，必須根據飛行計劃、氣候特征、資源配置、維修環境等因素制定方案，進行人員分工、專業協調和設備請領等活動，這是一個動態的相互影響過程，在進行仿真之前務必要把飛機維修保障資源運用過程描述清楚。具體過程如圖1所示。

由圖1 得知，通常，在建立飛機維修保障資源運用過程的模型之前要先明確當天的飛行計劃［9］，以便機務人員根據相關任務進行準備，請領、調度資源。其次，在任務下達之后，要明確仿真對象的資源配置狀況，以便在模型中設置參數時盡量真實地還原現實狀況，達到科學合理的效果。最后，要清晰地描述開飛前飛機的直接機務準備過程，這是建模過程中的一個重要問題，只有符合實際，建立的模型才有參考意義。本文的初始仿真對象規模以軍隊規模結構調整前團級的基本狀況為參考。

圖1 飛機維修保障資源運用過程

1.1 飛行計劃

航空兵部隊的飛行計劃是根據飛機基本信息及訓練內容等所制定的任務計劃，是開展相關維修保障工作的依據。按照飛行計劃的安排內容可以分為高強度計劃、中強度計劃和低強度計劃，飛行計劃強度的大小將影響資源利用率的高低以及保障時間的長短等指標。

在使用Anylogic 軟件仿真的過程中，會依次對比不同強度的飛行計劃在不同資源配置狀況下各自的資源利用率以及保障時間，從而得到使航空兵部隊飛機維修保障效率最高的優化方案。其中，高強度計劃中安排18 架飛機5 個起落、中強度計劃中安排15 架飛機3 個起落、低強度計劃中安排12架飛機2 個起落的訓練內容。

1.2 資源配置

在對航空兵部隊飛機維修保障運用過程仿真時，必須明確仿真對象的規模結構及相關資源配置概況，以便在飛行計劃下達后及時地調度資源，滿足計劃需求。保障資源的利用情況將直接影響作戰訓練的實施和效能。

通常，每個飛行團由一個機務大隊（包括一個修理廠）進行機務保障，除此之外還有油料股、航材股、軍械股、四站等單位參與保障，同時需要機場、停機坪、塔臺等機場設施，以及加油車、氮氣車、地面電源車、氧氣車等保障車輛。

在使用Anylogic 軟件仿真時，初始資源配置設置為該模擬機場具有飛機24 架，其中返廠3架，電源車12 輛，氮氣車2 輛，加油車12 輛，氧氣車2 輛。

1.3 保障流程

按照飛行計劃的內容，機務人員會在飛機起飛前開展直接機務準備工作。依據實際工作的流程，針對飛機維修保障運用過程的仿真內容提取如下：

1）在準備相關工作之后調用氮氣車檢查氮氣壓力并充氮，檢查發動機及相關系統；

2）加注燃油，檢查燃油質量，了解其他專業檢查情況；

3）接通地面電源及地面通風，進行相關系統通電檢查；

4）氧氣系統檢查，該部分檢查與1）中的氮氣檢查同時進行，除此之外，還有相關儀表、系統的檢查。

2 基于Anylogic 的飛機維修保障資源運用過程建模

Anylogic 軟件［10-11］是俄羅斯XJ Technologies 公司研發的復雜系統仿真軟件。軟件以UML-RT、Java語言和微分方程為基礎，提供了不同領域的專業庫，在使用這一建模工具時，用戶可以利用快速“拖-拉式”來構建模型。AnyLogic 軟件充分支持任意基于Java 語言的算法以及二維、三維空間環境，主要用于離散、連續和混合行為的系統仿真，可將基于Agent 建模、離散事件建模和系統動力學的方法結合起來使用。

由此可以看出，運用Anylogic 軟件仿真快捷、靈活、方便，符合本文模擬飛機維修保障資源運用過程的需求。通過分析，飛機維修保障資源運用過程屬于典型的離散事件，因此，本文主要采用Anylogic中的離散事件建模方法。

2.1 參數設置及模型假設

首先進行模型相關參數的設置，參數內容如表1 所示。

表1 飛機維修保障資源運用過程參數設置

飛機維修保障資源運用過程受到很多因素的影響，為了更好地構建仿真模型，需要在建模之前進行一些假設。

1）在飛機維修保障資源運用過程中，所有保障設備、設施的保障效果是一樣的且均未發生故障或損壞；

2）直接機務準備過程中，相關人員均能正常工作且工作效率一致，沒有意外情況發生；

3）為了模擬現實當中直接機務準備的各個環節完成時間偏差，假設各環節的完成時間服從正態分布，該設置由Anylogic 軟件中的normal（double sigma，double mean）函數實現。其中sigma 和mean的值由歷史數據統計得出；

4）預設所有Service 模塊的隊列容量為最大隊列容量，以保證模型的正常運行。

2.2 Anylogic 仿真模型構建過程

基于上述假設和參數設置，建立仿真模型如圖2 所示。

圖2 Anylogic 仿真模型

在圖2 的仿真模型中，首先在上方模擬機場布局，給出飛機和保障裝備移動路線。接著用離散事件建模方法構建飛機維修保障資源運用過程的邏輯關系。在流程圖中，用sourcePlane 資源模塊根據schedulePlanHigh 時間表每次產生一架飛機，緊接著timeMeasureStart 與timeMeasureEnd 構成一對對象，用于測量它們之間的Agent（智能體）所花費的時間。使用prepare 模塊表示開展直接機務準備前的準備工作，接著由split 產生飛機的副本，分別進入serviceNitrogen 模塊和serviceOxygen 模塊，其中serviceNitrogen 代表從資源池nitrogen 獲取一輛氮氣車檢查氮氣壓力并充氮，serviceOxygen 代表從資源池oxygen 獲取一輛氧氣車進行氧氣系統檢查，之后由delay 模塊表示儀表及系統檢查，這兩部分工作同時進行。氮氣車保障完畢后進入serviceRefuel模塊，表示加注燃油，檢查燃油質量，servicePower 模塊表示接通地面電源等工作內容。而后由combine合并飛機及副本，向起飛線toFlight 滑行，在wait 模塊等待5 s 后，由speedUp 模塊完成加速過程，最后起飛并由sink 釋放飛機，整個流程結束。

3 飛機維修保障資源運用過程仿真

模型仿真單位時間為1 s，整體時間以時間表為準，schedulePlanHigh 代表高強度計劃時間表，schedulePlanMedium 代表中強度計劃時間表，schedulePlanLow 代表低強度計劃時間表，仿真截止時刻以流程圖中不再有飛機運行為準。最終統計指標“資源利用率”、“資源滿足率”和“平均保障時間”分別展示在圖表“Utilization”、“Satisfaction”和“MTOS”當中。

3.1 模型初始設置運行結果

按照上述初始資源配置及參數設置，采用高強度飛機計劃，仿真模型運行結果如圖3 所示。

圖3 Anylogic 仿真結果

從圖3 可以發現電源車和加油車的滿足率均為100%，但利用率偏低，平均保障時間3 447.76 s。

3.2 模型運行結果分析

在航空兵部隊開展作訓任務過程中，保障裝備的利用率固然重要，但由于部隊的特殊性質，要以完成任務為首要目標，因此，裝備實現充分保障更為重要。通過優化，尋找使得4 種車輛滿足率恰好達到100%的資源配置方案。

經過多次仿真實驗，發現3 種強度飛行計劃中滿足率最接近100%的資源配置方案，將其與初始資源配置條件下仿真結果對比如圖4 所示。

將不同方案仿真運行統計的指標匯總以供對比分析，如下頁表2 所示。3.2.1 橫向分析以高強度飛行計劃為例，在初始資源配置條件下，氮氣車和氧氣車的資源利用率明顯較加油車和電源車高，但是二者的資源滿足率分別為88.9%和90.4%，距離100%較遠，沒有滿足充分保障任務完成的需求。調整為最優資源配置后，氮氣車和氧氣車的資源利用率較之前有所下降，但目前值仍然可觀，加油車和電源車的資源利用率則明顯提升，更為重要的是，4 種車的資源滿足率均在98%以上，達到了充分保障任務完成的需求。使用Anylogic 按照高強度飛行計劃循環仿真發現，仿真時間越長，資源滿足率越接近100%。

圖4 多方案仿真結果對比

在平均保障時間方面，最優資源配置條件下的值比初始資源配置短。在資源配置的變化上，氮氣車和氧氣車分別只增加1 輛，會起到縮短平均保障時間的作用，而加油車減少了8 輛，電源車減少了5輛，會延長平均保障時間的作用。從數量的變化上看，加油車和電源車本應起到更重要的作用，但事實是氮氣車和氧氣車的影響更加明顯，整體縮短了平均保障時間，說明氮氣車和氧氣車在保障流程中的位置更為重要。

中強度飛行計劃和低強度飛行計劃的分析可以參考高強度飛行計劃，基本類似。

3.2.2 縱向分析

以最優資源配置為例，在3 種強度飛行計劃條件下，4 種車輛的資源利用率高強度比中強度都要高，按照邏輯關系，中強度的資源利用率本應比低強度的高，但實際上低強度的資源利用率更高。經過分析，得到產生這種現象的原因是中強度飛行計劃在上午10∶35 放飛一架飛機后，直到下午12∶30又安排一架飛機，在此期間沒有任何飛行任務，然而這段時間會影響到資源利用率的指標值，導致數值的下降，經過仿真驗證，截止到中強度飛行計劃上午10∶35 放飛后，4 種車的資源利用率分別為37.1%、54.9%、54.8%、38.5%，均高于低強度資源利用率，驗證了上述猜想。

資源滿足率方面，高強度飛行計劃小于中強度飛行計劃，小于低強度飛行計劃，這是由于任務強度越低，越容易得到滿足所致。

平均保障時間方面，任務強度越高，平均保障時間越短，經過分析認為，任務強度越高，資源利用率越高，資源得到了充分地利用，因此，任務強度高反而平均保障時間短。

通過以上分析主要得到兩點啟示：

1）綜合考慮國際國內環境影響，航空兵部隊應具備完成高強度飛行計劃的能力，因此，相關保障裝備的配置應該充分，但并不是越多越好，應根據實際情況尋找到最優配置。

2）在仿真過程中可以發現，一些資源在維修保障過程中占據關鍵位置，會明顯影響相關參數，對于這樣的資源要合理地配備充足。同時，精簡相關階段的保障時間對于優化資源配置也會有所幫助。

表2 多方案統計指標匯總

4 結論

通過Anylogic 軟件對某航空兵部隊飛機維修保障資源運用過程仿真，得到飛行計劃強度、資源配置對“資源利用率”、“資源滿足率”、“平均保障時間”等指標的影響，發現其中關聯，并得到假設條件下的最優資源配置，為研究如何提高航空兵部隊裝備管理體制運行效率提供實驗支撐，具有一定的實用價值和借鑒意義。

下一步仿真研究工作中，會更加貼近實際的模擬維修保障過程，將模型假設中一些理想化的條件進行改進，融入維修保障過程中設備故障、機務人員能力差異、意外狀況等不確定性因素。