伴随着近年来我国民航事业的快速发展,民用航空器制造商对于飞机维修的需求也将进一步地提升。同时,随着飞机系统逐渐向自动化、多功能化和结构复杂化方向发展,以往的民机系统初始预防维修计划方案已然不能满足航空公司如今多样性的维修需求。作为公司运营成本与经济效益的重要影响因素之一,初始预防性维修计划文件的制订与实施也决定着民用航空器制造商能否在全球销售市场中提高自身竞争力。本文针对民机系统预防维修任务的组合优化问题进行了深入研究,并建立相应的优化模型算法。以民机部件维修成本最小化为目标,可靠度为约束条件,构建了不完全预防性维修任务优化模型,从而获得各部件最优预防性维修任务策略。并以此为基础,引入机会维修思想,以部件机会维修可靠度阈值作为目标模型优化变量,将民机系统内各维修任务按照之间的时间相关性和结构相关性进行组合优化,构建了以单位时间费用率最小化与可用度最大化为目标的机会预防性维修单目标和多目标优化模型。模型采用将自适应惯性权重因子和变异算子引入传统粒子群算法中对其进行改进后的自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization,AM-PSO)对上述具有多变量、非线性全局寻优问题的目标模型进行更精确的优化求解。运用民机某型发动机反推控制和指示系统实际维修数据对文中所建立的单目标与多目标优化模型进行可行性验证与结果对比分析,并制订出符合相应目标要求下的民机系统初始机会预防性维修计划方案。本文针对民机系统所构建的维修成本与可用度优化模型和根据维修任务组合制订合理的初始预防性维修策略方法,为民用航空器制造商对于民机系统维修任务成本控制与资源配置等问题的研究和应用提供了一定的理论方法支持。