基于Agent的战时装备维修保障效能评估方法研究

依据战时装备维修保障系统效能评估的目的、原则和多Agent仿真对效能评估的要求,从效果、效率和效益三个方面构建了战时装备维修保障系统效能评估指标体系,建立了评估模型;在此基础上,以Swarm为平台,建立了战时装备维修保障仿真原型系统,初步实现了装备维修保障仿真,并利用GA/BP的方法对仿真结果进行了评估示例分析.实践证...     

设备维修最优化调度策略方法研究

信息化条件下,战时装备维修优化调度问题是装备维修保障过程中的关键问题。本文根据PSO算法建立模型提出了战时装备维修保障调度策略,最大限度的提高战时维修保障系统的效能,同时对PSO算法进行改进,解决算法中的局部最优化问题,最后与基于FCFS算法的维修保障调度策略进行对比,通过仿真实验证明PSO算法对调度性能有明显改善。     

BP神经网络在装备维修保障能力评估中的应用

文章介绍了神经网络的基本原理和方法,在系统分析装备维修保障能力的各种影响因素的基础上,构建了装备维修保障能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估装备维修保障能力的神经网络模型,并利用Matlab仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性问题的特点,适用于对装备保障固有能力的分析和评估。     

基于UML的战时装备维修保障行动建模研究

针对战时装备维修保障行动建模仿真与优化分析对军事概念模型的需求,提出了一种面向保障力量运用的战时装备维修保障行动概念建模方法,分别从保障指挥行动和保障分队行动两个方面,运用统一建模语言,将组织结构静态建模与行为过程动态建模相结合,构建了战时装备维修保障行动概念模型体系,为下一步开展仿真实验分析奠定了军事概念模型基础。     

集群装备战时维修保障业务优化排序模型研究

文章分析了各种影响维修保障顺序的因素,建立了维修保障业务优化排序模型,通过对某防空兵群装备维修保障业务进行示例分析,对模型的准确性和可行性进行了验证。     

网络通信系统安全保障技术研究

随着网络信息技术的飞速发展,通信装备的维修保障网络化是目前研究的主要课题。基于IPSec的VPN技术构建的通信装备维修保障网络实现了通信装备故障和维修信息共享,快速强大的专家技术支援,为通信装备的正常运行,发挥强大效能提供了强有力的保障。本文从通信装备维修保障的关键支撑技术入手,设计和实现了通信设备维修保障管理系统,对提高通信装备维修保障具有重要意义。     

战时通信装备维修保障IDSS总体设计

现代战争对指挥决策手段的信息化和自动化提出了严峻的挑战和迫切的需要.论文从通信装备维修保障指挥决策的现实出发,提出了战时通信装备维修保障IDSS应采用基于案例推理的设计思想,并在明确系统建设总体目标的基础上,着重对系统的结构进行了总体设计.从不同侧面分别提出了系统相应的总体结构、逻辑结构和物理结构,并对各功能模块进行了较为详细的分析,为战时通信装备维修保障IDSS的研制开发奠定了基础.     

基于战损评估的集群装备维修保障

分析了我军装备战损评估研究现状,剖析了目前装备维修保障效率不高的原因,提出了在单装战损评估基础上进行集群装备战损评估.结合认知理论的认知过程、层次要求及集群装备作战时相互间关系,建立了集群装备战损评估过程模型,将单装部件级损伤/故障信息,融合为单装整体层次、武器系统层次以及集群装备层次综合信息(集群装备战斗力指数、战损等级分布、维修保障态势).在此基础上对实时海量维修保障业务进行优化排序及及任务指派,以达到充分利用现场维修保障资源,最大限度修复损伤装备,最大限度满足作战需要,提高集群装备维修保障效率和效果的目的.     

基于HLA的维修保障仿真系统开发

首先简单介绍了维修保障的概念和高层体系结构（High Level Architecture，HLA）的特点，然后着重分析了我军师、旅、团一级作战单元的维修保障系统的组成和特点，指出了研究师、旅、团一级作战单元的维修保障系统的意义和难点。之后，在分析的基础上提出了建立基于高层体系结构（HLA）的维修保障仿真系统的总体思路，并对仿真系统的联邦成员进行了划分和功能介绍，对仿真系统的对象类和交互类进行了详细设计，最后给出了整个维修保障仿真系统的总体工作流程。     

武器装备战时持续保障能力评估

武器装备持续保障能力评估是战时装备保障的一个重要问题,它涉及的因素很多,目前还没有统一的方法.通过对装备保障及其保障能力评估的有关问题进行讨论,探索一种可行的武器装备持续保障能力评估的思路.首先给出了装备持续保障能力和装备保障效能的概念,对装备保障能力和保障效能进行了区分,然后研究了战时装备持续保障能力评估指标并以此为基础建立了评估模型,最后以某型作战飞机作战过程中的持续保障为例,对武器装备战时持续保障能力评估模型进行了实际工程验证.     

基于模糊层次分析法的通信装备维修任务量建模方法

装备维修保障作为保持和恢复战斗力的重要因素,起着举足轻重的作用。作为提高装备使用效益的直接手段,贯穿于装备全寿命周期。本文结合通信装备维修保障工作实际,通过分析影响和制约通信装备维修保障能力的各项客观因素,建立通信装备维修任务量模型,以此确定满足不同保障单位所需要的总维修保障能力值。为计算不同单位维修任务量提供评估基础,为维修人力编配提供辅助决策。     

基于BP神经网络的战时维修人员编组评估模型研究

简要介绍了装备保障力量编组的基本方式,分析了维修人员编组的主要影响因素,针对维修人员编组方案评估过程中各因素组合的非线性及评估对象结构的复杂性,提出将维修分队成员同一属性的组合看成维修分队整体的一个属性,并利用BP神经网络对维修分队每个组合属性进行评估,最后利用线性加权法求出维修分队人员编组方案的综合评估结果。以某型火炮维修分队为例对该模型进行了运用,结果表明该模型具有客观、准确、简便的特点。研究结果可对维修人员的优化编组提供理论指导。     

Using SVM based method for equipment fault detection in a thermal power plant

Due to the growing demand on electricity, how to improve the efficiency of equipment in a thermal power plant has become one of the critical issues. Reports indicate that efficiency and availability are heavily dependant upon high reliability and maintainability. Recently, the concept of e-maintenance has been introduced to reduce the cost of maintenance. In e-maintenance systems, the intelligent fault detection system plays a crucial role for identifying failures. Data mining techniques are at the core of such intelligent systems and can greatly influence their performance. Applying these techniques to fault detection makes it possible to shorten shutdown maintenance and thus increase the capacity utilization rates of equipment. Therefore, this work proposes a support vector machines (SVM) based model which integrates a dimension reduction scheme to analyze the failures of turbines in thermal power facilities. Finally, a real case from a thermal power plant is provided to evaluate the effectiveness of the proposed SVM based model. Experimental results show that SVM outperforms linear discriminant analysis (LDA) and back-propagation neural networks (BPN) in classification performance.     

合成旅装备保障能力评估体系研究

合成旅装备保障能力评估是检验装备保障训练效果、改进装备保障建设质量的重要手段。本文从分析合成旅装备保障力量、任务和特征入手,从评估理论与指导思想、评估组织机构、指标体系与评估标准、评估模型与方法、信息数据采集系统等方面分析合成旅装备保障能力评估体系内容,设计合成旅装备保障能力评估组织实施流程,可为合成旅装备保障能力评估工作的组织实施提供理论基础和方法支撑。     

基于PHM的舰艇装备视情维修技术研究

针对PHM技术在舰艇装备视情维修中的应用需求,在分析剩余寿命预测机理的基础上,为解决舰艇装备历史数据少、状态变化普遍表现为非线性等难题,建立基于粒子滤波的多步剩余寿命预测模型,通过仿真表明：随着时间的推移剩余寿命PDF图变狭窄,剩余寿命预测误差逐渐降低,证明了预测方法的有效性。在此基础上,考虑装备维修费用最低为目标,建立以费用最低为目标的预防性维修时间确定模型,使得单位时间内的平均维修费用最低,并通过采用建立的基于粒子滤波的多步剩余寿命预测模型,最终确定了最优预防性维修时间,为装备保障人员拟订精确维修保障计划提供依据,也为舰艇装备开展视情维修奠定基础。     

基于关联规则挖掘的路面损坏状况影响因素分析

本文基于路面评价指标中车辙深度指数和行驶质量指数来评价路面的损坏情况,使用关联规则挖掘环境、交通、路面等影响因素与路面状况之间的关联程度.针对关联规则Apriori算法复杂度和耗时的缺点,提出一种不生成候选集的方法来产生频繁集的改进Apriori算法,并通过实验对比证明改进的Apriori算法能够有效提升速度和性能.使用改进的Apriori算法分析路面评价指标及其影响因素之间的强关联规则,得到不同环境路面损坏的主要成因.本文结论能够对路面养护提供科学可靠的支持,可为路面养护部门提供合理的养护建议与数据支撑.     

S4000P规范下装备预防性维修分析方法的研究

在装备多样化以及演习实战化背景下,如何高效且经济的对装备进行保障,已成为影响部队战斗力的重要因素,为此,西方发达国家制定了一系列有关装备保障的国际规范集。首先,阐述了国际规范间的数据关系,重点对有关制定和持续改进预防性维修任务的S4000P进行了介绍,该规范在装备保障工作中起到了承上启下的关键作用。其次,分析了预防性维修任务定义的工作流程以及涉及到的方法,包括确定分析系统、系统故障模式及其影响分析、功能故障层级、预防性维修任务定义分析、维修间隔分析。最后,通过某装备刹车系统为实例对该方法的适用性进行了验证,结果证明了方法的有效性,对国内开展装备综合保障相关工作具有一定的指导意义。     

BP神经网络在维修保障系统能力评估中的应用

维修保障系统能力的高低已逐渐成为影响战争胜负的重要因素,对其能力的评估是实现维修保障目标、形成战斗力的重要和有效的辅助决策手段.该文首先介绍了BP神经网络的基本原理和方法,在系统分析维修保障系统能力各种影响因素的基础上,构建了维修保障系统能力评估指标体系.接着详细设计了用于评估维修保障系统能力的BP神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析.结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对维修保障系统等复杂系统的分析和评价.