通信装备抢修时间优化与备件模型研究

针对战时通信装备备件储备数量确定问题,在抢修器材携带量有限的约束条件下,提出了一个以平均抢修时间最短为目标函数的备件优化模型;并运用线性规划理论对模型进行求解;给出了一个应用示例,求出确定抢修方法下携带抢修器材量的最优解和最短抢修时间,并结合该示例数据进行分析;得出携带抢修器材最大质量与平均抢修时间和最优解的关系。     

战区陆军装备保障体系复杂适应性研究

为科学构建战区装备保障体系,以我军大规模军事转型建设为背景,由复杂适应性系统理论入手,针对战区陆军装备保障体系开展复杂适应性描述,分析其复杂适应性特征和系统演化机制,从突出信息主导、优化体系结构、强化指挥控制3个方面,提出战区陆军装备保障体系适应性发展策略,以期为战区陆军在转型过程中有效提升整体保障能力提供理论支撑.     

武器装备损耗备件预测模型研究

备件消耗标准的预测与制定是装备维修保障有效性和经济性的基础性工作;运用平稳随机过程理论,给出了MA(q),MA(p),ARMA(p,q),3种线性预测模型;考虑了与备件相关的多种因素,对模型进行修正,建立了装备备件消耗标准的预测模型;给出了某基地某特种零部件消耗标准预测的一个应用实例;该模型可用于备件的定货、储存和供应等管理决策。     

通信设备技术保障备件储备策略及费用研究

本文对通信设备三级维修保障系统进行了理论分析，讨论了其备件库存的计算方法以及备件费用的分析方法，具有较强的可操作性。     

通信装备课程实战化教学内容改革研究

为提升我院本科学员实战化通信保障和装备运用能力,分析了通信装备课程教学内容现状,按照"夯实装备理论基础、强化装备实践技能、拓展装备运用场景"的思路,提出"通信装备原理与技术实战化、通信装备操作与使用精准化、通信装备维护与维修战场化、通信装备组织与运用极限化"的教学内容实战化改革措施,给出了该课程教学内容改革实践效果.这为我院相关专业的装备课程实战化教学提供了参考.     

多供应商条件下装备器材采购模型研究

为了提高装备器材质量和服务水平,运用关系管理理论,建立了多供应商条件下装备器材采购模型.该模型在对供应商进行量化评价的基础上,综合考虑成本和市场竞争(价格折扣)等因素,优先考虑向评价好的供应商进行采购;设计了遗传算法对模型进行求解,给出了在指定采购成本上限下的最优采购方案与总成本.实例结果表明,该模型合理、有效、可行,有助于和器材供应商建立长期稳定的合作关系.     

Dijkstra算法在多约束农产品配送最优路径中的研究应用

传统的Dijkstra算法一般通过对路径长度的迭代来得到从源节点到目的节点的最优路径,是一种无法综合考虑路径的各类约束条件,只能基于单一权值最短路径的算法.农产品配送在选择某一配送路线时不能只考虑路线的距离,还要考虑路线的交通状况,以及实际道路的路况,只有综合考虑这些因素,最后才能得出具有实际指导意义的最优路径.为此,我们对传统的Dijkstra算法进行扩展才能应用到多约束最优路径查找.另外,传统的Dijkstra算法在实现时不仅占用大量的计算机内存,并且算法的执行效率也不高.作者结合当地的农产品运输网络具体情况,对算法进行了存储空间优化和对计算时间优化,从而在节省内存的基础上提高了算法的执行效率.     

面向任务的战区级军械装备技术保障力量抽组模型研究

对面向任务的战区级军械装备技术保障力量的抽组问题进行了数学描述,建立了以最大化抽组力量保障能力、最小化每种型号装备保障能力差异为目标,以装备最低保障能力、抽组力量及保障机构现有编制等为主要约束的数学模型,并进行了求解,最后通过实例解算验证了模型的有效性。实例证明,模型给出的抽组结果主要由技术全面、娴熟的人员组成,能够较好地保障任务的顺利完成。     

装备采购多属性谈判模型研究

谈判是装备采购过程的一个关键环节,同样也是目前各类电子军务应用技术研究中薄弱的一环.鉴于多属性谈判中多个属性的不同出价特点,将谈判区间分为2种分别进行分析,并考虑到多个投标方之间以及时间对Agent谈判策略的影响,提出了基于时间约束的多属性谈判模型,并给出了一个算例.     

现行体制下装备联合保障建设问题及对策研究

联合作战是信息化条件下作战的基本样式,装备联合保障是联合作战的客观要求。推进装备联合保障建设创新发展,不仅是当前我军现行装备保障体制下应对多样化军事任务装备准备的迫切需要,也是我军装备保障建设长远发展的战略考虑。在对装备联合保障认识的基础上,从法规体系、运行机制、资源结构、保障信息和保障训练5个方面,提出了当前我军装备联合保障建设存在的问题,并给出了相应的对策措施。     

低慢小目标多装备协同探测分配问题研究

综合运用雷达、可见光、红外、无线电等多种探测装备协同探测是解决低空慢速小目标的探测跟踪难题的主要手段.针对多探测装备协同的目标分配问题,建立了低空慢速小目标和探测装备模型,提出了一种基于粒子群的多探测装备协同目标分配算法,最后给出了实例仿真.仿真结果表明,该算法是可行的,在实际应用中能较好地满足指挥决策和实时性要求.     

多因素影响下基于Bagging-NSGAII的数控铣削稳定性预测与优化研究

数控机床铣削过程中出现的颤振失稳,是限制数控机床加工效率和加工质量的关键因素。铣削稳定性与工艺参数、工艺系统动力学特性密切相关,而工艺系统动力学特性又随加工位置、刀具悬伸量的变化或刀具的更换而变化。因此,针对多因素影响下的铣削稳定性预测和无颤振工艺参数选择问题,本文以数控机床各向移动部件位置、刀具直径、刀具悬伸量和切削参数为变量,提出一种基于引导聚集算法(Bagging)与带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的切削稳定性预测与工艺参数优化方法。该方法首先采用正交实验设计离散数控机床的工作空间,在每个加工位置对不同悬伸量下的刀具进行锤击实验,由此得到各把铣刀对应的刀尖点频率响应函数;然后,在不同工艺参数方案下进行铣削稳定性理论预测,进而引入Bagging算法建立以各向运动部件位置(x, y, z)、刀具直径(d)、刀具悬伸量(h)、主轴转速(n)、切削宽度(ae)、每齿进给量(fz)为输入的极限切削深度(aplim)预测模型;在此基础上,采用该Bagging模型作为铣削稳定性约束,以加工位置和工艺参数{x, y, z, d, h, n, ap, ae, fz}为优化变量,建立最大材料切除率和刀具寿命的多目标优化模型,采用NSGA-II算法求解该模型得到Pareto最优解集,并结合熵权法和优劣解距离法(TOPSIS)选出Pareto解集中的最佳解。以一台三轴立式加工中心展开实例分析,所建极限切削深度Bagging模型的预测误差为2.99%,且铣削加工实验表明获取的{x, y, z, d, h, n, ap, ae, fz}最优配置可实现稳定铣削,验证所提方法的可行性和有效性。