由于航空公司机队运行环境和季节性等因素的影响,一段时期航空公司会出现发动机的拆换率高峰,此时各航空公司的发动机往往都不够用。另一段时期,又会出现发动机的拆换率低谷,出现大量的发动机闲置库存,造成资金积压。如果只从单机出发,由于没有照顾到全机队的备用发动机(以下简称备发)资源状况及机队拆换率的不均衡等情况,容易因缺少发动机(以下简称缺发)导致飞机停飞、拆换率不均衡及备发数量过大等问题,造成经济和信誉度的双重损失。针对单机维修决策的局限性,本文以机群为考察对象,研究机群的调度优化和视情维修决策理论与方法。主要内容如下:第一,研究了基于性能参数的航空发动机寿命预测方法。通过引入性能可靠性概念将可靠性和实际性能联系起来,建立了基于机群退化数据的平均寿命预测模型,得到了动态环境下机群平均寿命和性能可靠性控制方法。同时,结合两种时序分析方法,研究了基于单机退化数据的在翼剩余寿命预测方法,实例分析表明基于ARIMA模型的预测方法的精度优于基于HOLT算法的航空发动机在翼剩余寿命预测方法。第二,调度计划涵盖了发动机使用、送修和库存等全方位信息,因此,本文从调度计划方法研究着手,综合考虑了大修成本、排序规则、梯次技术和发动机在翼寿命、备用发动机数量、计划期长度和保障率等多种成本驱动因素,建立了机群维修保障成本评估模型。与其它机群使用维修保障评估方法相比较,该方法更全面、更系统、更能体现航空公司安全与经济两大运营目标,可以用来指导航空公司的具体发动机维修管理活动。以此为基础进一步研究了基于带约束并行机调度遗传算法的航空发动机调度优化方法、SSPT拆换率平滑方法和最优备发数量确定方法,分别实例说明了各种方法的有效性。第三,根据单机的功能故障时间点和风险,不能做出机队全局费用最优的下发时机决策。本章针对单台航空发动机维修决策的局限性,从工程实际需求出发,提出了基于状态的民航发动机机群维修的概念,建立了民航发动机机群维修决策的随机多目标函数模型,通过运用粗糙集理论和免疫粒子群方法优化了多台发动机在翼寿命以及时寿件的成组维修决策问题。第四,在借鉴国内外调度的相关方法和软件的基础上,结合上海航空公司实际工程需求,运用机群维修决策理论和方法,开发了航空发动机调度系统。