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摘要 — COVID-19 疫情最近加剧了运输行业的激烈竞争。航空业受到的打击最大，因为国际边界的关闭迫使飞机运营商暂停其国际航线，飞机停在地面上而无法产生收入，同时仍需要进行充分的维护。为了保持运营的可持续性，在成本削减措施和安全标准履行（包括其维护程序）之间找到良好的平衡至关重要。本文提出了一种人工智能辅助预测性维护方案，该方案综合了预测建模和基于仿真的优化，以帮助航空公司确定其最佳的发动机维护方法。所提出的方法使航空公司能够利用其诊断测量和操作设置来设计更加定制的维护策略，并将发动机运行状况考虑在内。我们对所提方法的数值实验在不影响安全标准的前提下显著节省了成本。实验还表明，针对故障模式和操作设置量身定制的维护策略（我们的框架支持）比通用的最佳维护策略节省了 13% 的成本。我们提出的框架的通用性允许扩展到其他智能、安全关键的运输系统。
优化且具有安全意识的维护框架 - arXiv
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