Opportunistic maintenance (OM) reduces maintenance costs by combining the maintenance of multiple components. It has recently been widely used in complex systems. However, few studies have considered that advance maintenance results in the insufficient utilization of reliability. Besides, the applicable conditions for advance and postpone maintenance are ignored in existing literature. In this paper, the economic benefits and failure risk of advance and postpone maintenance are evaluated to fully utilize component's reliability. In addition, all maintenance types (preventive maintenance, corrective maintenance, and replacement) and programs (advance and postpone maintenance) for critical components and non-critical components are discussed based on the degree of overlap of the components' maintenance windows. Then, an operational reliability (OR) model based on system availability is established to reflect the operating state of the system under damage and maintenance. In order to maximize OR and minimize maintenance costs, a multi-objective optimization model for an OM strategy based on adaptive maintenance window is proposed. Finally, a case study of a propeller aircraft system is conducted to verify the proposed model. It proves superior to the traditional OM and other models in terms of cost and OR.

This article addresses the resilient rendezvous problem for leader–follower multiagent systems (MASs) in the presence of adversarial attacks. A novel leader–follower attack-tolerant (LFAT) algorithm is developed to ensure that the healthy followers reach rendezvous on the reference value propagated by healthy leaders. Compared with the existing weighted mean-subsequence-reduced algorithm, the proposed LFAT algorithm includes a necessary state initialization step for leader and follower agents and an improved threat elimination step, so that more effective information can be retained for state updates. The necessary and sufficient condition on the network topology is further derived to ensure resilient rendezvous for leader–follower MASs. Compared with the existing resilient algorithms, the proposed LFAT algorithm enables MASs to achieve leader–follower resilient rendezvous under relaxed graph robustness conditions, so that the network redundancy is mitigated. Several numerical examples are given to illustrate the superior performance of the LFAT algorithm and the scalability to larger-scale and time-varying networks.

Contaminated particles are important factor affecting the reliable operation of aircraft hydraulic systems. The complex movement mode of contaminated particles in the hydraulic fluid makes it difficult to analyse system failures. This paper proposes a topology network model that can describe the movement of contaminated particles within the hydraulic system. Firstly, the motion state of contaminated particles inside the hydraulic pipelines is analysed, and a particle motion model based on drag force is established. Then, the hydraulic system pipeline and component flow model is constructed. A cascading model of contaminated particles propagation is constructed based on the flow in pipelines and components. Finally, taking the A380 civil aircraft as an example, the number of contaminated particles in each key component is calculated, and the variation patterns of contaminated particles in the hydraulic system is revealed.

In this paper, drive effect analysis and performance testing of a bionic jellyfish robot driven by SMA-based materials are carried out. Firstly, the design ideas of the driver and the overall structure are presented. The effect of eddy currents at the end of bionic tentacles on the swimming performance of a jellyfish robot during its movement is investigated. The constructed bionic jellyfish robot model is subjected to two-way fluid-solid coupling simulation. The effect of eddy currents at the end of bionic tentacles on the propulsive effect of a jellyfish robot during paddle propulsion is investigated. It is demonstrated that jellyfish robots exhibit passive energy recovery capabilities analogous to those observed in real jellyfish. A prototype bionic jellyfish robot is produced. A test platform is constructed for the purpose of underwater swimming performance testing. The performance of the jellyfish robot is evaluated in terms of its ability to navigate in a straight line and to perform turns while swimming at different operating frequencies.

An essential part of gear pump performance study is the simulation of the fluid flow field in an aviation fuel gear pump. However, there are issues with model complexity, computation accuracy, and burden because of the gear pump's intricate structure and variable operating conditions. This work proposes the lumped parameter approach to calculate the flow rate and internal flow field pressure. First, flow relationships are used to segment the flow field. After that, a mathematical model with lumped parameters is created, taking the fluid flow circumstances into account. Ultimately, a gear pump internal flow field simulation model is built. The output findings significantly shorten the simulation time and demonstrate the model's accuracy.