伴随着科技的发展和进步,航空航天装备技术革新以及转换频率也在飞速提升,新时代战场需要航空军队拥有快速的执行能力和强大的打击能力,这需要航空装备保障维修进一步的升级达到所需要求。在航空装备维修保障中,合理的安排航空装备维修资源,航空装备有寿件的寿命预测以及相关航空装备信息管理都是至关重要。航空装备有寿件破损更换预测是一个十分复杂的难题。航空装备有寿件的寿命受到多种因素的影响,有寿件的破损更换预测有很大的随机性。同时,对航空装备备件进行预测同样具有诸多因数的影响。这些使得航空装备破损更换预测不准确,加大了工作人员的工作难度和任务量。针对这些问题,本文提出了遗传算法、神经网络的方法来解决航空装备有寿件的破损更换预测。解决了相关人员对日常航空装备的维修与保障工作繁琐,处理不及时等问题。使其能够准确地预测装备有寿件的使用情况,在出现事故前对其进行更换,不仅会减少事故的发生,保障了部队日常的训练与任务安全完成,也大大的减少了工作人员的任务量。首先对数据进行处理,通过遗传算法让处理后的数据进行选择,交叉和变异操作,得到初始化的权重和阈值,然后利用神经网络依据装备有寿件的使用时间、使用次数、摩擦系数以及温度等因素对航空装备有寿件的破损情况进行预测。通过相关数据对航空装备备件数量进行预测。最后,通过仿真实验进行验证,证明使用遗传神经网络使得航空装备有寿件破损更换预测比较准确。针对航空装备的设计与预测问题,对航空器进行仿真。为了更好的优化和预测航空装备的破损情况,本文提出了数字孪生技术,可以对仿真进行运营优化,缓解风险和提高效率。数字孪生可以更准确的预测航空装备有寿件的寿命和检测异常。针对当前航空装备保障维修所面临信息管理工作繁重,工作程序流程复杂等问题以及要满足航空装备系统的规范制度及章程,本文开发了航空装备保障维修预测系统,用来确保工作人员可以实时的了解航空装备维修保障信息,并且能够及时的预测航空装备所要维修或更换的部件,以加快维修速度,缩短维修周期,使得维修保障工作更有效率的开展,航空装备更合理、更充分的利用。对航空装备有寿件进行及时的更换,保障了装备的可靠性,从而满足部队的作战能力和响应能力。