基于SSA-LS-SVM的通用航空机队可靠性预测方法

• 作者: 陈农田 陈凯 李梦飞
• 来源期刊: 航空计算技术
• 学科: 工学
• 关键词: 通用航空机队 可靠性预测 最小二乘支持向量机 麻雀搜索算法
• 年，卷（期）: 2024,（4）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 10-13,17
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

通用航空机队的可靠性直接影响通用航空运行单位的安全与经济效益。以某通航单位Cessna 172R机队为研究对象，根据通用航空机队功能结构及故障特点，参考ATA100规范遴选可靠性指标，选取可靠性评估方法并进行可靠性等级划分，按指标分类统计各系统的故障数量，计算各系统的故障频率，建立基于最小二乘支持向量机理论(LS-SVM)和麻雀搜索算法(SSA)的Cessna172R通用航空机队可靠性预测方法，与LS-SVM模型预测结果对比，SSA-LS-SVM模型预测的准确度最高可达到95%,比原模型准确率提高了25%左右，证明了改进模型在通用航空机队可靠性预测上有较好适用性。