魏嚴(yán)鋒 喬琳君
摘 要:民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)作為主制造商為客戶提供航材的必要媒介,其搭建的合理性有利于提高主制造商服務(wù)品質(zhì)和客戶的運營能力?;贙riging方法,本文提出了一種定性與定量相結(jié)合的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡方法,對選址因素進(jìn)行梳理和分類,獲取選址定量分析數(shù)據(jù)需求,運用所提方法進(jìn)行民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡,進(jìn)而對選址因素進(jìn)行重要度評價。通過所提方法與響應(yīng)面法、蒙特卡洛法的對比進(jìn)行有效性和適用性驗證。結(jié)果表明,所提方法可有效進(jìn)行選址因素重要度評價,為民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)的搭建奠定基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞:民用飛機(jī);航材支援網(wǎng)絡(luò);因素權(quán)衡;Kriging模型;重要度評價
中圖分類號: V267? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
Abstract:The civil aircraft spare parts support network is a necessary medium for the main manufacturer to provide customers with aviation materials. The rationality of its construction is conducive to improving the service quality of the main manufacturer and the customers operational capability. Based on the Kriging method, this paper proposes a qualitative and quantitative combination of qualitative and quantitative methods for weighing the location factors of the civil aircraft spare parts support network. The location factors are sorted and classified, and the data requirements for quantitative analysis of the location are obtained. The aircraft material support network site selection weighs, and then the importance of site selection factors is evaluated. The validity and applicability are verified by comparing the proposed method with response surface method and Monte Carlo method. The results show that the proposed method can effectively evaluate the importance of site selection factors and lay a foundation for the construction of civil aircraft aviation materials support network.
Key words:Civil aircraft; spare parts support network; factor weighing; Kriging model; importance evaluation
0? 引? 言
隨著我國研制和生產(chǎn)民用飛機(jī)的能力的加強(qiáng),包括MA60、ARJ21-700及C919等客機(jī)在內(nèi)的具備自主知識產(chǎn)權(quán)的民用飛機(jī)應(yīng)運而生[1-3]。民用飛機(jī)主制造商不僅是飛機(jī)單個產(chǎn)品的提供者,還是飛機(jī)產(chǎn)品所對應(yīng)的客戶支援的服務(wù)者??蛻糁г械暮讲闹г?wù)在保障民用飛機(jī)安全可靠運營方面具有極強(qiáng)的重要性,主制造商為客戶提供的航材支援服務(wù)的及時性在一定程度上影響了客戶運營的經(jīng)濟(jì)性和安全性。民用飛機(jī)主制造商提供充分的航材支援服務(wù)需要基于健全的航材支援網(wǎng)絡(luò)[4-6]。因此,有必要合理權(quán)衡民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)的選址影響因素,為航材支援等客戶支援服務(wù)建立堅實的基礎(chǔ)。
對于航材支援網(wǎng)絡(luò)中的倉庫選址,波音公司開發(fā)了全球航空庫存網(wǎng)計劃(Global Airline Inventory Network, GAIN),空客公司建立了華歐航空支援中心。相較于國外民用飛機(jī)制造商成熟的航材服務(wù),中國商飛和西飛民機(jī)在航材支援方面起步較晚,但也正在開發(fā)航材支援中心管理系統(tǒng),以增強(qiáng)國產(chǎn)飛機(jī)進(jìn)入國際的市場競爭力。在理論研究方面,已有眾多學(xué)者展開了相關(guān)的研究。如辛昱等[7]提出一種基于層次分析法和模糊物元分析法的后方航材倉庫選址方案的優(yōu)度評價方法;萬玉成等[8]考慮了航材倉庫選址影響因素,建立了單目標(biāo)局勢決策模型;王靜靜[9]提出了基于層次分析法的綜合決策模型,用于解決航空公司的最優(yōu)航材配送中心選址問題;劉歡[10]從供應(yīng)鏈管理、海航航材業(yè)務(wù)及內(nèi)外部環(huán)境等多角度入手,對海航航材公司選址決策提出了相關(guān)建議并進(jìn)行了分析;Singh等[11]根據(jù)不同倉庫位置選擇標(biāo)準(zhǔn),采用模糊層次分析法進(jìn)行倉庫的最佳位置選擇,以提高供應(yīng)鏈的有效性;?zcan等[12]針對物流倉庫選址問題,比較了多種多準(zhǔn)則決策方法在該方法中的應(yīng)用結(jié)果。上述研究運用了多種方法進(jìn)行航材倉庫的選址決策,解決了相關(guān)問題,但是由于所提方法大多聚焦于定性指標(biāo)的專家決策,具有主觀不確定性。
為了合理進(jìn)行民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)的選址決策,有必要建立基于定量分析的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡方法。因此,在分類梳理民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素的基礎(chǔ)上,本文基于Kriging法,提出具有定量分析思想的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡方法,通過航材支援的實際活動對該方法進(jìn)行適用性驗證,并進(jìn)行所提方法的有效性比對。
1? 航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素分析
航材支援作為客戶服務(wù)航材保障中的必要組成部分,負(fù)責(zé)航材支援活動的航材支援倉庫及其航材支援鏈組成了民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)。為了保證航材的快速支援,民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)的選址決策至關(guān)重要,其合理的選址既需要實現(xiàn)航材在多地區(qū)的安全儲存和運輸,還需要滿足運營商的多種航材需求。而這些影響因素相互沖突、相互制約。因此,民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素的梳理和分析是選址決策的必要前提。結(jié)合民用飛機(jī)多地區(qū)實際運營的特點,如表1所示將民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素分為決定性因素和影響性因素。
1.1 決定性因素
民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址的決定性因素來源于客戶運營的地理環(huán)境、政策法律和航材支援活動的性質(zhì)要求,該類因素對選址決策具有“一票否決制”的性質(zhì),將其作為備選地址是否可用于權(quán)衡的依據(jù)。即當(dāng)民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)備選地址不滿足該類因素中的任一因素時,此備選地址不予考慮。
(1)政府政策及相關(guān)法律法規(guī)
在進(jìn)行民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址時,需要考慮預(yù)設(shè)地的政府政策。若當(dāng)?shù)卣畬υO(shè)置航材支援網(wǎng)絡(luò)倉庫持支持態(tài)度,其政策中會提供各種激勵措施,免稅措施和投資便利態(tài)度,反之亦然。此外,還需要考慮與地方政府當(dāng)局的政策和實施并行的工業(yè)法規(guī)法律,其影響了在當(dāng)?shù)卦O(shè)置航材支援網(wǎng)絡(luò)倉庫的任務(wù)范圍。
(2)通信基礎(chǔ)
在客戶提出航材支援因素時,主制造商、航材支援網(wǎng)絡(luò)與客戶需要通過通信進(jìn)行航材支援任務(wù)的溝通。通信基礎(chǔ)的好壞確定了是否可以在信息傳遞過程中,客戶提供的信息經(jīng)處理或復(fù)制后在內(nèi)容上不發(fā)生變化地交給航材支援任務(wù)對接人員。并且,對于跨國航材支援任務(wù),通信基礎(chǔ)需要保證為用戶提供高質(zhì)量的電路,其中最基本的指標(biāo)是無阻斷且較高的接通率??煽亢蛢?yōu)質(zhì)的通信基礎(chǔ)服務(wù)意味著敏捷交付以及完好無損交付航材。
(3)治安環(huán)境
航材支援網(wǎng)絡(luò)預(yù)設(shè)地的治安情況是航材正常保障的基礎(chǔ)。由于航材支援網(wǎng)絡(luò)不僅是滿足國內(nèi)客戶的因素,同時也需要對跨洲地區(qū)的客戶提供航材支援服務(wù)。若將民機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)倉庫設(shè)置在動亂地區(qū),航材支援的任務(wù)不僅無法執(zhí)行,還會造成民機(jī)主制造商的巨大損失。良好的治安環(huán)境會使得航材配送過程中受到的不可預(yù)見的因素干擾越少,更有利于航材運輸?shù)母咝耘c可靠性。
(4)自然環(huán)境
自然環(huán)境其中包括氣象因素、地質(zhì)因素、水文因素以及地形因素。航材支援網(wǎng)絡(luò)的選址應(yīng)當(dāng)充分考察候選區(qū)域的形狀和面貌,充分掌握該區(qū)域在歷史上的水文資料和變化情況,避免因地形地貌的不利影響而造成不必要的損失。航材支援網(wǎng)絡(luò)所在地的地貌及地形嚴(yán)重影響著航空材料的運輸時間、可靠性、安全性、便利性等方面。根據(jù)經(jīng)驗,航材支援網(wǎng)絡(luò)一般應(yīng)該選擇地勢較高且地形較平坦的地方,像山地和盆地這樣復(fù)雜地形不應(yīng)該作為選擇對象。航材支援網(wǎng)絡(luò)是大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施,應(yīng)該選取具有一定承重能力的地面作為候選地址,而不是選擇松土層、流沙層等承重能力較差的地質(zhì)條件。城市的溫度與濕度條件將影響航材支援網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)與運營成本。航材支援網(wǎng)絡(luò)的候選城市的降雨、降霜、降雪情況一方面對航材運輸?shù)难b卸、存儲有直接的影響,另一方面也會對各種交通運輸方式產(chǎn)生較大的不利影響,增加了航材運輸時間,影響航材支援網(wǎng)絡(luò)的保障效率。
1.2 影響性因素
在滿足民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址的決定性因素后,使得客戶的體驗最好、效益最高、響應(yīng)最快以及輻射性最強(qiáng)是民機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址最重要的目標(biāo)。民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址影響性因素分為成本、運輸基礎(chǔ)及支援時間。
(1)成本
國產(chǎn)民用飛機(jī)作為國際航空業(yè)中較晚進(jìn)入市場的“后來者”,要做到在行業(yè)中具有強(qiáng)大的競爭力,必須注重在飛機(jī)交付后的客戶服務(wù)中做到低成本高質(zhì)量服務(wù)的必要性。在民機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址中,成本包括建設(shè)成本/租用成本、人工成本、運輸成本以及經(jīng)營成本。
(2)運輸基礎(chǔ)
航材的運輸方式涵蓋水路、公路、鐵路、航空運輸。民機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址需要考慮上述四種運輸方式路線的數(shù)量、里程及極限貨運量。除此之外,從航材供應(yīng)商到分銷商或者航空公司主運營基地的運輸必須經(jīng)過不同運輸方式的接駁。運輸方式接駁的難易直接影響航材運輸?shù)某杀九c運輸時間,所以有必要考慮不同運輸方式間的接駁難易情況。
(3)支援時間
高質(zhì)量的航材支援服務(wù)中具備敏捷支持特性,其含義是當(dāng)客戶提出航材因素時,主制造商快速做出航材支援指令,安排航材的運送。航材運輸?shù)目炻P(guān)系著客戶的因素是否能夠得到快速響應(yīng),從而影響客戶的運營好壞。運輸時間中包括公路運輸時間、鐵路運輸時間、水路運輸時間及空運運輸時間及更換運輸方式的接駁時間。
基于影響性因素的分析,有必要梳理如下表所示的民機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址數(shù)據(jù),為開展民機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址奠定基礎(chǔ),對選址因素在航材支援網(wǎng)絡(luò)的預(yù)設(shè)地進(jìn)行切實的反映。
2? 航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡模型
2.1 分析流程
民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)預(yù)設(shè)地作為民用飛機(jī)主制造商儲存航材和分發(fā)航材的主要場所,是航材支援快速響應(yīng)和敏捷支持的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其選址的合理性是航材支援客戶服務(wù)開展的必要前提。因此,在民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)預(yù)設(shè)地已符合所梳理的決定性因素的基礎(chǔ)上,本文提出了一種如圖1所示的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡模型,以定量的方法明確影響性因素在選址決策中的重要度,為民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)的搭建提供有效的指導(dǎo)。
2.2? 模型建立
民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)權(quán)衡模型建立的第一步是抽取選址樣本,即假設(shè)所梳理的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址輸入?yún)?shù)滿足高斯分布,采用拉丁超立方抽樣(Latin hypercube sampling, LHS)方法對選址輸入?yún)?shù)進(jìn)行抽樣,LHS的抽樣原理決定了其產(chǎn)生的樣本具有隨機(jī)性和相對均勻性,可有效避免樣本過度集聚。
選址輸入?yún)?shù)所對應(yīng)的輸出響應(yīng)為選址優(yōu)劣度,假設(shè)選址輸入?yún)?shù)對選址決策為積極影響,則為正相關(guān),反之為負(fù)相關(guān),則輸出響應(yīng)為一次多項式。將上述樣本集分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集,其中,訓(xùn)練樣本集用于建立民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡模型,測試樣本集則對所建立的模型進(jìn)行有效性測試。
民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)權(quán)衡模型可以近似表達(dá)為下式[13-16]:
式中,gK(X)為未知的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡模型;f(X)={f1(X), f2(X), …, fp(X)}T是隨機(jī)輸入樣本的基函數(shù),提供了全局近似模型;β={β1,β2,…,βp}T為回歸函數(shù)的待定系數(shù);p表示基函數(shù)的個數(shù);z(X)為一隨機(jī)過程,是在全局模擬的基礎(chǔ)上創(chuàng)建的期望為0且方差為σ2的局部偏差。
對于任一輸入樣本x,gK(x)服從一個高斯分布,即gK(x) ~ N(ugK(x), ),其中均值與方差可表示為:
2.3? 選址重要度評價
基于所建立的模型,民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡目標(biāo)對象的極限狀態(tài)函數(shù)為:
當(dāng)時,所權(quán)衡的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址問題處于有效域內(nèi),反之處于失效域內(nèi)。已知模型輸入?yún)?shù)的均值矩陣和方差矩陣分別為u= [u1, u2, …, uM] 和D= [D1, D2, …, DM],其中M為輸入?yún)?shù)的個數(shù)。因此,可得所建立的極限狀態(tài)函數(shù)的均值與方差如式(5)所示。
運用Monte Carlo法對民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡模型進(jìn)行重要度評價,選址失效概率Pf和選址有效概率Pr為
式中,f(x)為隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度函數(shù),F(xiàn)為失效域,E[·]為數(shù)學(xué)期望,Nf為可靠樣本數(shù)。
民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址重要度定義為選址失效概率Pf對輸入隨機(jī)變量Xi的第k個分布參數(shù)(i=1,2,…,n;;k=1,2,..,mi,其中mi為第i個輸入變量Xi的分布參數(shù)的總數(shù))的偏導(dǎo)數(shù),即:
采用Monte Carlo法對式(7)所示的選址重要度進(jìn)行求解,可得其估計值為:
式中,IF(x)為選址失效域指示函數(shù),N為樣本個數(shù)。
3? 航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡
3.1? 選址因素權(quán)衡分析
根據(jù)民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址影響性因素,考慮其數(shù)據(jù)在實際航材支援業(yè)務(wù)中具有隨機(jī)性,令建設(shè)/租用成本C1、工人平均月工資C2、預(yù)設(shè)地水電費C3、運輸方式單位路程運輸價格C4、運輸方式的數(shù)量N1、運輸方式的里程N(yùn)2、運輸方式的極限貨運量N3、運輸方式的單位運輸時間T1和運輸方式的接駁時間T2作為隨機(jī)輸入變量,假設(shè)相關(guān)變量服從正態(tài)分布且相互獨立,其數(shù)值特征見表3。
基于民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址的隨機(jī)輸入樣本數(shù)值特征,采用LHS法進(jìn)行抽樣并獲取100組輸入樣本數(shù)據(jù)。將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行基于層次分析法的選址優(yōu)劣性評價,從而構(gòu)成100組樣本數(shù)據(jù)。從中取前70組數(shù)據(jù)作為選址因素權(quán)衡模型的訓(xùn)練樣本,后30組數(shù)據(jù)作為模型驗證樣本。民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡原理,可建立如下式所示的選址因素權(quán)衡模型。
在所建立的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡的基礎(chǔ)上,構(gòu)建極限狀態(tài)函數(shù),并結(jié)合Monte Carlo算法對極限狀態(tài)函數(shù)進(jìn)行10 000次的抽樣模擬計算,可得如圖2和圖3所示的抽樣歷史和頻率直方圖。
其各項影響性因素的重要度如表4所示。由圖4可得出,在民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡中,運輸方式的單位運輸時間在民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡中影響程度最大,預(yù)設(shè)地水電費重要度最小。注意:圖4中的選址優(yōu)劣度值有正負(fù)之分。正負(fù)分別表示影響因素的優(yōu)劣程度正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。即:正號表示優(yōu)劣程度隨著影響因素值的增大而變好,減小而變壞;符號表示優(yōu)劣程度隨著影響因素增大而變壞,減小而變好。
3.2? 方法驗證
為驗證所提出的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址權(quán)衡方法的建模特性,結(jié)合模型訓(xùn)練樣本,從預(yù)測精度與建模時間兩方面入手,將此方法與響應(yīng)面法(Response surface method, RSM)、Monte Carlo數(shù)字模擬法進(jìn)行比較,如表5所示。
由民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡模型特性分析可得,相較于其他定量分析方法,由于所提出的方法在上述方法中建模時間最短,因此具有較高的建模效率。除此之外,所提方法的預(yù)測精度提高幅度最大,其預(yù)測精度提高了8.08%。
4? 結(jié)? 論
本文提出了一種用于民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址的權(quán)衡方法,在考慮決定性因素的定性決策的基礎(chǔ)上,為選址影響因素的重要度評價提供了可靠客觀的定量分析路線,該方法同時也可以用于復(fù)雜應(yīng)用場景的影響因素權(quán)衡;相比于其他定量分析方法,所提的權(quán)衡方法在建模效率上提高了30.3%,預(yù)測精度方面改善了8.08%,可驗證本文所建立的民用飛機(jī)航材支援網(wǎng)絡(luò)選址因素權(quán)衡模型具有較好的建模特性。
參考文獻(xiàn):
[1]孟銳征, 賈佳. C919 大型客機(jī)國內(nèi)市場銷售策略初探[J]. 民用飛機(jī)設(shè)計與研究, 2012, 2012(1): 44-46.
MENG Ruizheng, JIA Jia. A preliminary study on sales strategy of C919 large airliner in domestic market[J]. Design and research of civil aircraft, 2012, 2012(1):44-46
[2]肖靜. ARJ21:中國民航適航審定的挑戰(zhàn)——訪民航總局適航審定司趙越讓副司長[J]. 中國民用航空,2007(5):18-20.
XIAO Jing. ARJ21: Challenges of Airworthiness Accreditation of CAAC -- Interview with Zhao Yuerang, Deputy Director General of Airworthiness Accreditation Department of CAAC [J]. China Civil Aviation, 2007(5): 18-20.
[3]王東. MA60 高原機(jī)場和航線的運行適航性分析[D]. 中國民用航空飛行學(xué)院 2011.
WANG Dong. Operation airworthiness analysis of MA60 highland airport and air route[J]. Civil Aviation Flight College of China, 2011.
[4]吳清亮, 董輝, 張政, 等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對航材備件需求率的預(yù)測分析[J]. 兵工自動化, 2009, 28(1): 54-55.
WU Qingliang, DONG Hui, ZHANG Zheng, et al. Predictive Analysis of Requirement Rate of Aviation Material Spares Based on Neural Network[J].? Ordnance Industry and Automation, 2009, 28(1): 54-55.
[5]趙淑舫, 吳桐水. 航材需求預(yù)測模型研究[J]. 中國民航學(xué)院學(xué)報, 2002, 20(3): 20-23.
ZHAO Shufang, WU Tongshui. Aircraft Spare Part Demand Forecast Model[J]. Journal of Civil Aviation University of China, 2002, 20(3): 20-23.
[6]喻拿侖. 基于某貨運航空公司的航材管理研究[D]. 南京航空航天大學(xué), 2017.
YU Nalun. Research on Air Material Management Based on a Cargo Airlines Company[J]. Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2017.
[7]辛昱, 鄭金忠, 張梁, 蔣斌. 基于AHP-FMEA的航材倉庫選址合理性評價研究[J]. 兵工自動化, 2016, 35(6): 80-83+93.
XIN Yu, ZHENG Jinzhong, ZHANG Liang, JIANG Bin. Rationality Evaluation of Air Materiel Warehouse Location Selection Based on AHP-FMEA[J]. Ordnance Industry and Automation, 2016, 35(6): 80-83+93.
[8]萬玉成, 孫倩, 曹陽. 基于單目標(biāo)化局勢決策的航材倉庫選址研究[A]. 中國運籌學(xué)會不確定系統(tǒng)分會.第十二屆中國青年信息與管理學(xué)者大會論文集[C].中國運籌學(xué)會不確定系統(tǒng)分會:清華大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)系,2010, 7: 108-114.
WAN Yucheng, SUN Qian, CAO Yang. Location selection of aviation material warehouse based on single objective situation decision[C]. Uncertainty Systems Branch, Chinese Society for Operations Research, Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University, 2010, 7: 108-114.
[9]王靜靜. 航材配送中心選址模型的研究與應(yīng)用[J].民航管理, 2016(5): 77-80.
WANG Jingjing. Research and application of location model of aviation material distribution center [J]. Civil Aviation Management, 2016(5): 77-80.
[10]劉歡. 海航H航材公司發(fā)展戰(zhàn)略研究[D]. ??冢?海南大學(xué), 2017.
LIU Huan. Research on the Development Strategy of HNA H Aviation Material Company [D]. Hainan University, 2017.
[11]SINGH RK, CHAUDHARY N, SAXENA N. Selection of warehouse location for a global supply chain: A case study [J]. IIMB Management Review, 2018, 29: 343-356.
[12]?ZCAN T, ?ELEBI N, ESNAF ?. Comparative analysis of multi-criteria decision making methodologies and implementation of a warehouse location selection problem [J]. Expert Systems with Applications, 2011, 38: 9773-9779.
[13]KLEIJNEN J P C. Regression and Kriging metamodels with their experimental designs in simulation: A review [J]. European Journal of Operational Research, 2017, 256(1):1-16.
[14]BERBARDINI E, SPENCE S M J, WEI D, KAREEM A. Aerodynamic shape optimization of civil structures: A CFD-enabled Kriging-based approach[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics: The Journal of the International Association for Wind Engineering, 2015, 144:154-164.
[15]喬建領(lǐng), 韓忠華. 基于代理模型的低聲爆優(yōu)化設(shè)計方法[C]//2016 年度全國氣動聲學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集. 2016.
QIAO Jianling, HAN Zhonghua. Low - noise optimization design method based on agent model[J]. In Proceeding of 2016 National Aeroacoustics Academic Conference, 2016.
[16]COELLHO G F, PINTO L R. Kriging-based simulation optimization: An emergency medical system application[J]. Journal of the Operational Research Society, 2018, 69(12): 2006-2020.
作者簡介:
魏嚴(yán)鋒(1977-),男, 碩士研究生,高級工程師。主要研究方向:飛機(jī)運行支持技術(shù)。
喬琳君(1978-),女, 碩士研究生,副教授。主要研究方向:電氣工程與自動化,人工智能。