武器系统贮存费用的灰色预测方法

贮存费用是长贮武器系统寿命周期费用的主要组成部分．合理估算贮存费用可为该类装备的贮存管理提供科学依据。基于贮存费用复杂多变、数据量很少、难于用一般方法准确预测的特点，提出用灰色预测方法进行费用预测．建立CM（1，1）预测模型进行费用预报．以提高预测精度。考虑贮存费用的信息特点和要素特征。建立贮存费用结构模型，并用实际数据例进行模型验证。表明文中预测方法用于武器系统贮存费用的估算具有较好的预测精度。     

基于组合神经网络的装备研制费用预测研究

利用组合神经网络预测法.对装备研制费用进行预测研究.采用了两层预测系统第一层用灰色模型和神经网络分别对装备研制费用进行预测,第二层用BP网络对第一层的输出进行组合预测.通过对某型装备研制费用的预测分析,证实了本模型的科学性与正确性.     

基于偏最小二乘回归分析的试验装备修理成本预测

为了科学预测试验装备修理成本,提高维修经费决策质量,引入偏最小二乘回归分析（Partial Least Squares Regression,PLSR）对试验装备修理成本进行预测。针对试验装备修理成本小样本、贫数据、特征量相关性强的不利条件,构建预测模型;基于以往数次大修相关数据,预测试验专用装备使用期的某次大修成本。同时,为保持模型的稳健性,提高模型解释能力和预测精确度,尝试利用变量投影重要性分析对模型进行优化,取得了较好的效果。实例证明,该方法不仅能在多变量间存在严重多重相关性情况下建立模型,而且能够有效筛选与因变量关系不大的自变量,简化输入样本集。     

基于模糊贴近度的导弹装备费用预测的BP网络模型

在研导弹装备费用的合理评估，可以为装备发展决策提供重要建议．针对在研装备费用指标存在模糊性的特点，基于模糊贴近度理论，结合BP神经网络确定了一种预测装备费用的方法．     

军械装备质量监控与决策支持系统的设计与开发

提出了军械装备质量监控与决策支持系统的设计思想和方法，根据这种设计方法，开发了军械装备质量监控与决策支持系统，对军械装备的基本信息、修理信息、各种统计表等实现了计算机管理，并提供了辅助决策的依据。     

基于场合故障率的修理装备功能划分算法

从武器装备在不同使用条件下故障率不同的视角,对修理装备功能划分问题进行研究。考虑修理装备配置种类、使用场合和容积等因素,以装备主用场合下故障率总和最大为目标,建立了修理装置到修理装备的指派模型;证明了不考虑修理装备容积限制情况下可按照修理装置的主用场合进行修理装置到修理装备初始指派,考虑容积限制时以修理装置的场合故障率差为基础对修理装备中的修理装置进行指派修正;提出了武器装备需两种修理装备情况下的模型求解算法,并通过实例验证了提出的模型与求解方法的科学性。     

基于RBF神经网络的装备使用保障费用预测

使用保障费用的估算是寿命周期费用管理的重要组成部分,通过分析使用保障费用估算存在的问题,利用RBF神经网络构建了时间序列的预测模型,并应用于装备使用保障费用预测研究.通过对某型装备使用保障费用的预测分析,实例表明该模型具有较好的预测精度,可用于装备使用保障费用的预测和估算.     

基于LS-SVM的装备研制费用建模与分析

应用最小二乘支持向量机原理建立基于最小二乘支持向量机的装备研制费用预测模型,利用LS—SVM方法对装备研制费进行预测步骤包括样本数据准备、模型训练学习、训练结果评估等循环过程,然后应用实例进行预测与分析。结果表明采用最小二乘支持向量机进行装备研制费用预测,所需样本量少、预测精度高、泛化能力强。     

一种手持式雷达维修辅助设备的设计与实现

为了提高雷达装备野外维修效率,采用基于嵌入式系统的虚拟仪器技术,将仪器模块、头盔摄像机和交互式电子技术手册模块有机结合,集成最新的点对点通信技术实现远程信息交互,建立了基于局域网的雷达维修远程支援系统,并重点说明基层级手持式维修辅助设备的研制思路。该系统能实现信号的检测、信息查询和音/视频等功能的一体化,减少装备修理时间和停机时间,降低装备维修的培训要求以及保障费用,满足了当前雷达装备的远程维修需求,具有一定的军事推广应用价值。     

基于EXTEND的复杂维修流程仿真

采用EXTEND仿真软件对复杂维修流程进行了建模仿真,某大型修理厂对装备的维修需要经过5道工序,如装备清洗、故障检测、常规故障修复、非常规故障修理、总装测试。其中非常规故障修理工序中,分3条流水线并行进行修理．在此基础上,分析得出随机性维修任务对维修流程的影响,另外利用作业成本法,估算出维修费用,为此问题的研究提供一种可行的技术途径。     

美国海军陆战队装甲战车发展计划

当前，美国海军陆战队急需的是对现有装备进行修理和改进，而不是无期的转型计划。其装甲战车发展的重点是对战争损坏的装备进行修理并加速实施近向年来一直在投资的计划。     

改进BP网络在装备维修费用预测中的应用

提出了一种BP神经网络理论的改进算法,在此基础上建立了时间序列对象的预测模型,根据预测模型,对某型装备使用维修费用进行预测,并与实际使用维修费用进行了对比.结果表明此模型准确,并具有应用泛化能力,该算法为费用预测提供了一条新途径.     

新型地空导弹装备使用保障费用预测模型

分析了地空导弹装备使用保障费用的影响因素和特点,在考虑通货膨胀和资金时间价值等因素的基础上,运用类比法建立了新型地空导弹装备使用保障费用预测模型,并通过实例验证了模型的有效性,该模型对新型地空导弹装备使用保障费用的预测具有重要意义．     

基于装备修理时机的装备损坏率估计

预防性修理装备损坏率及其分布包括依据运行时间制定修理时机、依据行驶里程制定修理时机、依据射击发数制定修理时机和装备损坏率及其分布.故障后修理装备损坏率及其分布则使用统计方法实现.综合以上2种修理,对部队每年的装备损坏情况需作以统计,可得出某段时间的装备损坏率及其分布.     

大数据驱动的装备健康管理研究

介绍了基于大数据支持的装备健康管理研究的方法.通过建立隶属度函数和设立预警值,对装备进行状态监测;采集装备的数据信息,利用大数据处理技术,实现装备的故障预测;基于预测结果,对装备进行健康评估,提出保障决策,实现装备的维护保障.     

基于工作流的装备修理业务管理系统的设计

为了实现对装备修理业务的有效管理,增强修理机构的柔性和快速反应性,设计了基于工作流的装备修理业务管理系统;根据军区级修理机构的实际情况,梳理了三条主要的修理流程,结合数据库和Java语言开发设计了基于工作流的业务修理管理系统;实际使用证明了该修理业务管理系统能很好的提高装备修理的效率,同时该管理系统的设计理念和方法对同类系统的开发和使用具有很好的参考价值。     

战时装备保障分队生存能力评估

针对当前战时装备保障分队生存能力评估较少或不足的问题,综合考虑了各种因素的作用,提出了战时装备保障分队生存能力评估指标体系,并运用AHP法和模糊综合评判相结合的方法对装备保障分队生存能力进行了有效评估,得出了应对修理营的机动性和修理效率进行重点改进的结论,同时给出了相关建议。     

电子装备加速实验中的故障预测方法

现代电子装备结构复杂,故障规律难以掌握。而通过对装备组成单元故障规律的研究可推导出装备整体故障规律并进行故障预测。本文着手于对装备组成单元故障规律和故障预测方法的研究。首先利用加速试验来缩短装备组成单元试验时间,获取大量故障规律信息;对加速试验的数据进行了处理;然后基于灰色预测理论,将加速试验中获得的故障规律外推,推测出装备组成单元在正常应力水平下的故障规律并进行故障预测;最后利用相似度和“年老”隶属函数给出了预测结果的可信度。     

空空导弹修理级别分析技术

修理级别分析是保障性分析的重要分析技术,决定了装备发生故障后是否修理、如何修理、在哪里修理的问题。结合我国空空导弹的修理现状和空空导弹的特点,对空空导弹修理级别分析的方法和过程进行分析,完善和修正了现有的维修保障体制。     

12150L发动机预防维修分析法的研究与实施

建立装备适当的预防维修系统,把计划外故障和修理降到最低限度,并最大限度地提高装备的可靠性和延长其寿命.这一方针不仅会提高装备的利用率和效率,而且将导致备件可预见性的和正常的利用.本文运用RCM(即以可靠性为中心的维修)理论,根据12150L发动机的具体特点,进行预防维修分析,制定初始的预防维修计划.这不仅延长了该机寿命,节省了费用,而且为综合后勤保障提供了依据.