飞机维修保障能力评估：基于BP神经网络的灵敏度分析

"基于BP神经网络和飞机维修保障能力评估的灵敏度分析，张素萍，北京航空航天大学机械工程及自动化学院" 本文主要探讨了利用BP神经网络进行飞机维修保障能力评估的灵敏度分析，这对于提升飞机制造企业的售后服务保障水平至关重要。维修保障能力评估是确保飞机装备战斗力和企业竞争力提升的关键，而通过对这一能力的科学评估，企业能够更好地优化其服务管理。 文章首先建立了维修保障能力评估指标体系，涵盖了企业管理层面和军方对飞机质量的评估标准。这一指标体系的设立旨在全面反映维修保障的各个方面，包括人力、物力、财力、管理效率以及信息技术的应用。 接下来，作者应用BP神经网络模型来实现维修保障要素的灵敏度分析。BP神经网络是一种广泛用于非线性问题建模和预测的工具，它可以模拟复杂系统的输入与输出之间的关系。通过MATLAB仿真软件，作者进行了实际的计算和分析，以量化各个关注指标对维修保障能力的影响程度。 在灵敏度分析阶段，文章对各项指标进行了定量分析，揭示了它们对维修保障能力的敏感性。这样的分析有助于识别哪些因素对维修保障效果最为关键，为企业提供改进方向和策略制定的依据。例如，如果发现人力资源管理或信息技术的使用对维修保障能力影响显著，那么企业可能需要在这方面投入更多资源或优化相关流程。 此外，文章指出当前飞机维修保障能力评估存在的问题，如过于依赖主观评价，缺乏科学的定量分析和综合评估。因此，采用BP神经网络和灵敏度分析方法可以提高评估的客观性和准确性，为企业提供更有力的数据支持，以提升整体的维修保障服务水平。 文献综述部分提到了其他研究，如使用AHP方法评估装甲装备维修保障系统效能和多元复合算法在军事装备评估中的应用，这些方法为飞机维修保障能力评估提供了不同的视角和方法论。 本文的研究对于飞机制造企业提升售后服务保障能力具有实践指导意义，通过科学的评估方法和灵敏度分析，企业可以更有效地定位问题，优化资源配置，以适应现代高技术战争对飞机装备保障能力的高要求。