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摘要
为了解决装备RMS指标论证过程中保障资源指标订立可能存在不合理的问题，以维修过程中常见的现场更换维修为背景，对备件利用率和备件满足率这对典型保障资源指标进行重新解读，借鉴机器学习领域中的性能度量理论，结合典型寿命分布条件下的备件需求量预测模型，提出了不同备件分类条件下的保障资源指标综合权衡方法。利用实际案例对该模型进行应用解析，并给出了参数分析结果。结果表明：基于机器学习性能度量理论的保障资源指标综合权衡方法在指标论证方面具有理论优势和工程可实践性，可提高保障资源指标论证工作的效率。
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单位四川航天系统工程研究所
