Окоро О. Ч. Оптимізація процесів технічного обслуговування для підтримання льотної придатності повітряних суден в Нігерії

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0824U000802

Облікова картка дисертації

0824U000802.pdf

Здобувач

Спеціальність

  • 272 - Авіаційний транспорт

14-02-2024

Спеціалізована вчена рада

Разова спеціалізована вчена рада №2761

Національний авіаційний університет

Анотація

Етап експлуатації життєвого циклу літака є найбільш дороговартісним. Це коштує у 10-20 разів більше, ніж етап проєктування та виробництва. Наприклад, у Нігерії, незважаючи на те, що внутрішні та міжнародні пасажирські перевезення значно зросли, щорічні темпи зростання після пандемії COVID-19 склали 43,41% та 57,61% відповідно, витрати на технічне обслуговування літаків, як і раніше, значно вищі, ніж у середньому по світу. Експлуатанти ПС витрачають 75% від прогнозованих щорічних витрат у один мільярд доларів у Західній Африці. Це виправдовує необхідність відійти від традиційних дій з технічного обслуговування, які мають коригуючий чи превентивний характер. Завдання коригуючого ТО (КТО) пов'язані зі стратегіями ТО повністю, тоді як роботи з Превентивного ТО (ПТО) виконуються як частина фіксованого інтервалу заміни, ремонту або відновлення. Вони передбачають роботи, що виконуються відповідно до стратегії відновлення/ремонту з фіксованим інтервалом і проводяться на основі графіка часу або машинного режиму, який виявляє, запобігає або пом'якшує деградацію. На жаль, цим традиційним стратегіям ТО ПС не вистачає прогнозуючої здатності, і тому часто ТО виконується занадто рано, тобто до закінчення терміну служби машини, або занадто пізно, тобто після дороговартісної відмови. Тому авіаційна промисловість має потребу у реалістичності математичних моделей та формулюванні завдань оптимізації. Надійність системи, процеси ТО та вартість необхідно враховувати на етапі проєктування життєвого циклу ПС. Недавні дослідження показують, що алгоритми статистичної обробки даних можуть бути використані для підвищення ефективності польотів ПС з урахуванням діагностичних змінних та параметрів надійності у якості вихідних даних. Ці алгоритми можуть бути розроблені з використанням статистичних даних, отриманих на етапі експлуатації життєвого циклу ПС, які генерують безліч даних у реальному часі, що збираються, передаються та обробляються за допомогою 70 миль дротів та понад 18 мільйонів рядків коду. Отримані алгоритми можуть оцінювати час можливої відмови з метою його прогнозування на основі правильних та своєчасних оперативних дій. До того ж, підхід прогностичного ТО (ПрТО) на основі даних, заснованих на методах Четвертої промислової революції, призведе до зниження витрат на ТО, дозволить уникнути непотрібних дій з управління проєктами та зменшить кількість непередбачених збоїв. Комбінація ПТО та ПрТО призводить до скорочення незапланованих простоїв на 18,5% і зменшення кількості дефектів на 87,3%, що дозволяє більше покладатися на прогностичне ТО ніж на превентивне.

Читати повністю

Публікації

1. Okoro O.C., Zaliskyi M., Dmytriiev S., Solomentsev O., Sribna O. Optimization of Maintenance Task Interval of Aircraft Systems. International Journal of Computer Network & Information Security. 2022. Volume 14. No 2. P. 77–89.

2. Okoro O.C., Zaliskyi M., Serhii D., Abule I. An approach to reliability analysis of aircraft systems for a small dataset. Scientific Journal of Silesian University of Technology. Series Transport. 2023. Volume 118. P. 207–217.

3. Zaliskyi M., Okoro O.C., Dmytriiev S., Fayoyiwa O.S. Software Support for Simulation and Prediction of Failures and Faults During Aircraft Operations. Lecture Notes in Networks and Systems. 2023. Volume 736. P. 247–259.

4. Zaliskyi M., Yashanov I., Okoro O.C., Shcherbyna O. Analysis of Learning Efficiency of Expert System for Decision-Making Support in Aviation. Advanced Computer Information Technologies (ACIT): Proceedings of IEEE 12th International Conference, Ruzomberok (Slovakia). 26-28 September 2022. P. 172–175.

5. Okoro O.C., Chukwu C.N., Zaliskyi M., Holubnychyi O. A Method for Planning Spare Parts Inventory During Aircraft Operation Advanced Computer Information Technologies (ACIT): Proceedings of IEEE 12th International Conference, Ruzomberok (Slovakia). 26-28 September 2022. P. 168–171.

6. Okoro O.C., Zaliskyi M., Dmytriiev S., Qudus S. Data-Driven Approach to Optimal Aircraft MaintenanceTheInternational Council of the Aeronautical Sciences: Proceedings of 33rd Congress, Stockholm (Sweden). 4 – 9 September 2022. P. 7114–7124.

7. Okoro O.C. Reliability Analysis of Aircraft Fleet in Nigeria. Proceedings of National Aviation University. 2020, Volume 83 (2). P.49–53.

8. Окоро О. Ч., Дмитрієв С. О., Заліський М. Ю., Осіпчук А. О. Моделі для аналізу надійності авіаційних компонентів, систем та конструкцій повітряних суден. Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. 2022. Том 4 (№ 70). С. 16–21.

9. Окоро О.Ч., Дмитрієв С. О., Заліський М. Ю., Осіпчук А. О. Статистичні імітаційні моделі оптимізації технічного обслуговування повітряних суден. Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. 2022. Том 3 (№ 69). С. 8–12.

10. Okoro O.C. Optimization of Aircraft Maintenance Processes Using Regression Analysis. Current Security Problems in Transport, Energy, and Infrastructure: Proceedings of Conference, Kherson. 2021. P. 244.

11. Okoro O.C., Zaliskyi M., Dmytriiev S. Statistical simulation regression models for efficient aircraft operations. Aviation in the XXI-st century - Safety in aviation and space technology: Proceedings of The Tenth World Congress, Kyiv. 28 – 30 September 2022. P. 1–5.

12. Zaliskyi M., Okoro O.C., Dmytriiev S. Statistical Simulation of Failures of the Systems and Structures of S-76 C++ Helicopters in Nigeria. Cyber Hygiene & Conflict Management in Global Information Networks: Proceedings of 2nd International Conference, Kyiv-Lviv. 30 November 2020. P. 1–10.

13. Okoro O.C., Zaliskyi M., Dmytriiev S. Statistical Simulation Models for the Optimization of Aircraft Maintenance Processes. Problems of Transportation Organization and Air Transport Management: Proceedings of International Scientific-Practical Conference, Kyiv, NAU, 20 October 2021. P-3.

14. Okoro O.C., Zaliskyi M., Dmytriiev S. Models for Optimizing Aircraft Maintenance Processes. Condition-based Maintenance in Aerospace: Proceedings of 1st International Conference, Delft (Netherlands). 24 – 25 May 2022. P. 1–10.

15. Okoro O.C., Zaliskyi M. Models and Algorithms for Optimizing Aircraft Maintenance Processes. Air Transport Research Society: Proceedings of 25th World Conference, Antwerp (Belgium). 24 – 27 August 2022. P. 1 – 5.

16. Okoro O.C., Zaliskyi M. Optimizing Aircraft Maintenance Processes – An Operations Data-Driven Methodology. Ontario Aircraft Maintenance Conference; The Future of Aircraft Maintenance – Performance, Professionalism and Pride: Proceedings of Conference, Toronto, (Canada). 2-3 November 2022. P.1-18.

17. Okoro O.C., Zaliskyi M., Dmytriiev S. An Approach to Optimizing Aircraft Maintenance. In: Karakoc, T.H., Atipan, S., Dalkiran, A., Ercan, A.H., Kongsamutr, N., Sripawadkul,V. (eds). Research Developments in Sustainable Aviation. ISSA SARES 2021 (Proceedings of International Symposium on Sustainable Aviation, Bangkok, Thailand). Sustainable Aviation. 2023, Springer, Cham, pp. 263–269.

Читати повністю

Файли

autoreferat-Анотація Окоро.docx

Дисертація_Окоро.pdf

Схожі дисертації

0821U100580

Бабенюк Ганна Миколаївна

Картографічне забезпечення кореляційно-екстремальної навігації за геомагнітним полем