基于Delphi-FCE的通用车辆EMSC评估

通用车辆装备维修保障是现代化后勤建设中的重要组成部分，通用车辆装备的维修保障能力是否满足平时和战时的要求，都需要对通用车辆装备的维修保障能力进行评估。于是提出一种基于Delphi-FCE的通用车辆装备维修保障能力评估方法。先提出基于Delphi法的通用车辆装备维修保障能力评估指标体系构建方法，以解决当前评估指标体系的构建不够科学的问题。然后建立通用车辆装备保障能力的综合评估模型，以期获得更加科学化和合理化评估结果。最后通过实例验证所提方法的正确性，结果表明该方法建立的评估指标客观有效、科学合理，所得的评估结果更加精确。研究工作为指导车辆装备维修保障能力提升有重大意义。     

战时装备保障仿真及评估系统建模

现代高技术战争中,装备保障的作用愈加重要.计算机仿真是衡量战时装备保障效能和保障方案合理性最有效的评估手段.该文对战时装备保障的基本过程进行了分析,利用面向对象的方法抽象了战时装备保障的仿真模型.着重对保障机构描述模型、毁伤分析模型、保障指挥模型和保障行动模型进行了研究,并对基于仿真结果的评估模型进行了设计.该文为战时装备保障仿真及评估提供了一种有效的建模思路,是对复杂巨系统进行仿真研究的积极尝试.     

一种基于蚁群优化的装备保障任务调度方法

针对现有装备保障任务调度过程复杂、效率低下的问题,提出一种装备保障任务调度方法。基于装备保障任务的执行过程,建立原子保障任务相关度模型,采用三元组实现装备保障的形式化,将装备保障任务调度问题等效为多阶段决策过程,根据优先级将任务序列分解为多个子序列。针对每个子序列计算相关矩阵并构造加权无向图,采用蚁群优化方法对子序列进行求解,并合成为最优任务序列。仿真结果表明该方法具有较好的鲁棒性。     

基本作战单元预防性维修保障过程建模仿真

为分析评价基本作战单元预防性维修保障方案,计算分析预防性维修时间,根据系统工程建模思想描述了基本作战单元的预防性维修过程,提出了故障发生比、更换比和报废比参数,建立了仿真模型,并根据Monte Carlo仿真原理给出仿真算法,为型号工作人员和装备使用人员进行保障性分析提供了理论方法和技术手段,最后以某型飞机组成的基本作战单元为例,对其预防性维修保障方案进行仿真试验验证,分析了预防性维修过程的改进对保障资源和维修时间的影响.     

基于改进模糊聚类法的维修专业设置方法研究

针对当前数字化部队存在维修保障专业冗余、维修人员闲置、维修保障资源使用冲突的问题,对功能相似的维修专业进行合并重组提高维修保障效率。在现有基于装备功能组成的维修专业设置的基础上,运用改进的模糊聚类法对现行二级维修专业进行分类聚合,构建基于装备技术构成的维修专业设置模型。该模型对功能相似的冗余维修专业进行合并,可以减少维修专业冗余和维修人员的闲置,避免维修保障资源使用的冲突,为数字化部队维修专业设置提供可行方案。     

新型装备中的软件保障问题研究

软件是现代战争的灵魂，软件保障问题已成为装备保障发展过程中的重点与难点。该文针对软件保障总是这个难点，描绘了软件保障整体方案，针对传统软件维护模型的局限性，构建了一个基于过程软件保障模型，为软件堆护提出了题解有效的途径；研究了软件维护性评估等关键软件保障技术，目的在于减少软件寿命周期费用、提高软件质量，最终解决武装备中软件难于保障的问题。     

面向LRM体系的测试性验证指标体系研究

针对现有测试性验证试验指标体系与外场可更换模块体系下装备的测试性验证需求不够匹配的问题,提出了面向LRM的测试性验证试验指标体系。首先,针对外场可更换模块体系引起的装备两级维修保障体制变革,分析了该体系下的测试性验证需求;然后从LRM体系装备测试性设计特点和两级维修保障体制的任务目标出发,构建了测试性验证指标评估体系;最后,建立了Topsis优化的基于该指标体系的模糊层次评估模型,实现了测试性综合评估。实例分析表明,该指标体系简便且有效,为面向LRM体系的装备测试性验证提供了思路。     

基于梯形云模型的装备保障训练效果评估研究

装备保障训练效果评估是检验和提高装备保障能力的重要手段,针对装备保障训练效果综合评估工作中定性定量指标转化计算的问题,提出了基于梯形云理论的评估方法,云理论是一种用于处理不确定性和模糊性的数学工具,从知识水平、岗位能力、装备效能情况等方面建立评估体系对维修保障人员训练效果进行分析研究,运用Delphi法建立了装备保障训练效果评估指标体系,在指标选取原则的基础上,运用AHP与指标属性重要度的综合方法进行指标权重的确定,然后通过运用云模型云发生器、云合并算法和云相似度算法等,较好地解决了装备保障训练效果评估中指标的定性描述与定量综合计算的问题,最终通过实例比较表明,所提出的云评估模型所得出的等级评价结果客观而全面,对定性综合评估研究具有参考价值.     

基于测试数据的装备健康状态评估方法

针对当前装备健康状态评估方法无法反映健康状态变化过程的问题,提出了一种基于测试数据的装备健康状态评估方法。该方法通过对待测部件进行测试,观察测试数据变化规律并对比测试数据的正常范围,分别计算测试部件的基本健康度、健康度变化率和健康度变化幅度,得到了装备动态变化过程中的健康度数学模型,并建立了串联、并联系统的武器装备健康状态评估方法。利用该方法分别对某型潜射导弹发动机、伺服机构液压源的测试数据进行实例分析,结果表明该方法可准确真实反映装备健康状态的变化过程,提供使用者科学有效的故障预测和维修决策依据,更加符合装备基于状态的维修要求,提高了装备完好率和任务完成率,具有较强的可操作性。     

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。     

面向动用计划的车辆装备备件预测研究

针对动用计划下的车辆装备备件的消耗特点,研究了车辆装备维修备件消耗量和库存控制两个预测优化问题。考虑动用计划期内车辆装备的预防性维修和修复性维修,实现定时定程维修和自然随机故障维修下装备维修备件的消耗量的预测。在此基础上,根据备件库存检查方式的特点,建立基于定期检查策略的联合补货库存控制模型,根据模型的结构特点确定决策变量界限,并利用多类种群位置更新方式改进了果蝇优化算法。仿真结果表明,改进的果蝇优化算法具有良好的求解效率,本文所提出的优化方法可为车辆维修保障资源优化提供决策依据。     

雷达对抗装备软件测试系统的设计

专业化的软件测试评估平台是该类装备软件测试的重要支撑。为了对雷达对抗装备的显控、信号处理软件等进行全面、系统、准确的测试考核,在复杂电磁环境下雷达对抗装备及其配属软件试验/测试方法的基础上,研究建立雷达对抗装备软件测试系统,来提信号逼真、供可调可控的测试环境以及专业化、精确化的信号输入。通过复杂环境、软硬约束、特定方法等的分析研究,提出雷达对抗装备软件测试系统的主要设计思想,进行功能、性能设计,并给出该系统的主要组成和初步设计方案。利用提出的设计思想和方案,开展相应系统的研制,该系统提供包括测试环境模拟生成方法、被测件运行驱动方法、测试执行与数据采集方法和测评过程管理方法的测试应用,为全面地考核复杂电磁环境下雷达对抗装备软件提供更为有效的测试方法和更加丰富的技术手段。     

认知不确定性条件下轨道交通信号系统关键设备维修方案决策

基于Vague集的模糊决策在处理不确定及不精确信息时考虑了方案满足目标的不可能性因而优于传统的Fuzzy集。本文针对轨道交通信号系统中的无线闭塞中心系统设备的复杂性与故障相关信息的不确定性和模糊性问题,提出了一种认知不确定性条件下基于Vague集的设备维修策略决策方法。该方法以立即停车维修、优先安排维修、视情维修、定期维修和延迟维修等5种典型维修方案作为无线闭塞中心关键设备维修的对策集;在兼顾安全性和经济性的基础上,给出了安全性、可靠性、维修性、经济性以及可监测性等5个定性的决策评价语言变量集及相应的Vague数转换方法;构造了维修策略的Vague决策局势效果向量,并以接近正负理想Vague局势效果向量的相对贴近度为决策依据进行最优维修策略的决策。决策实例说明了该方法的具体实现过程,并验证了其有效性。     

基于状态监测的岸防武器系统保障性评估指标研究

目前海军岸防武器系统保障特性评估还存在诸多空白,针对如何客观、准确的评估装备保障特性、及时掌握装备技术并适时开展装备保障、快速形成保障能力的问题,提出了利用状态监测技术进行保障特性评估的方法,利用状态监测技术获取并掌握目标对象的技术状态,快速、精确地响应各类保障需求,适时、主动优化装备性能,充分发挥岸防武器系统的作战效能,为科学、准确地评估装备保障特性提供理论与方法支撑;为实现由事后维修和预防性维修向基于状态的修理模式转变奠定基础。     

基于状态监测的装备保障特性评估系统研究

装备保障特性评估,是评定保障性目标的重要监督方法,状态监测是及时获取并掌握装备状态,支撑保障特性评估的重要在线手段。状态监测与保障特性评估可以实时或周期性的对装备运行状态进行监控和评估,预测装备的衰退趋势以及最佳维修时机。基于状态监测的岸防装备保障特性评估系统,通过研究岸防装备状态监测与评估体系,设计状态监测、健康管理与评估系统,支撑岸防装备保障特性评估技术研究与验证,并以某部队岸防装备为对象验证了系统的有效性,可对岸防装备的状态掌控,以及保障特性的及时、准确的评价和判定提供有效支撑。     

基于用户的Web服务FRC评估选择模型

Web服务非功能属性评佑是服务选择的重要前提,而目前的服务评佑方法没有根据各非功能属性内在特征进行其属性值的评估,也没有考虑用户对多个属性的复杂需求,无法有效地选择出真正满足用户需求的最佳服务。因此从用户角度出发,提出了基于用户的Web服务FRC评佑选择模型,模型考虑了用户对各个属性的需求,并根据非功能属性隶属的不同数学性质,将隶属度的概念、模糊评判理论、概率统计方法和TOPSIS多属性决策法应用于模型,建立了模糊性子模型F和随机性子模型R,最终通过确定性子模型C综合评估来实现服务选择。仿真实验结果表明,该模型能较好地根据用户需求有效实现服务选择。     

A novel approach to equipment health management based on auto-regressive hidden semi-Markov model （AR-HSMM）

As a new maintenance method, CBM （condition based maintenance） is becoming more and more important for the health management of complicated and costly equipment. A prerequisite to widespread deployment of CBM technology and prac- tice in industry is effective diagnostics and prognostics. Recently, a pattern recog- nition technique called HMM （hidden Markov model） was widely used in many fields. However, due to some unrealistic assumptions, diagnositic results from HMM were not so good, and it was difficult to use HMM directly for prognosis. By relaxing the unrealistic assumptions in HMM, this paper presents a novel approach to equip- ment health management based on auto-regressive hidden semi-Markov model （AR-HSMM）. Compared with HMM, AR-HSMM has three advantages： 1） It allows explicitly modeling the time duration of the hidden states and therefore is capable of prognosis. 2） It can relax observations＇ independence assumption by accom- modating a link between consecutive observations. 3） It does not follow the unre- alistic Markov chain＇s memoryless assumption and therefore provides more pow- erful modeling and analysis capability for real problems. To facilitate the computa- tion in the proposed AR-HSMM-based diagnostics and prognostics, new forward- backward variables are defined and a modified forward-backward algorithm is de- veloped. The evaluation of the proposed methodology was carried out through a real world application case study： health diagnosis and prognosis of hydraulic pumps in Caterpillar Inc. The testing results show that the proposed new approach based on AR-HSMM is effective and can provide useful support for the decision- making in equipment health management.     

A factor-based probabilistic cost model to support bid-price estimation

An appropriate bid price is essential for winning a construction project contract. However, making an accurate cost estimate is both time-consuming and expensive. Thus, a method that does not take much time and can approximate a proper bid price can help a contractor in making bid-price decisions when the available bid-estimation time is insufficient. Such a method can also generate a target cost and provide a cross-check for their bid prices that were estimated using a detailed process. This study proposes a novel model for quickly making a bid-price estimation that integrates a probabilistic cost sub-model and a multi-factor evaluation sub-model. The cost sub-model, which is simulation-based, focuses on the cost divisions to save estimation time. At the same time, the multi-factor evaluation sub-model captures the specific factors affecting the cost of each cost division. The advantages of the proposed model are demonstrated by its application to three residential housing projects located in northern Taiwan. The steps for applying this model to other contractors are also provided.