油料装备信息化模式的系统构想

简述了油料装备信息化的意义和内涵,提出了由基础层、系统层和决策层等3 层构成的油料装备信息化模式的系统构想;分析了系统各部分的组成及功能,指出在3个层次之间进行信息的采集和传输的接入技术和网络技术是实现油料装备信息化的关键支撑技术;阐明了油料装备信息化模式的主要基础支撑技术,并对相关系统进行了说明。     

油料装备信息化的网络架构设想

网络化是实现油料装备信息化的关键。在分析后勤信息网络现有问题的基础上,提出为了充分利用现有的资源和技术,实现与现有网络的无缝融合,油料装备信息化应当基于分布式开放网络的架构,由TCP／IP以及HTTP提供基本的网络连接条件和所需地址。为满足油料装备信息处理的特殊要求,应在标准Internet协议基础上定义油料装备通信协议以处理相关信息的发现、描述、传输和控制需求。     

油料装备信息化的接入模式分析

给出了油料装备信息化中几种常见的信息接入方式:嵌入式系统、条码、射频标签,并对其进行了分析和比较。通过比较,认为嵌入式系统方式、射频标签方式具有较好的环境适应性、保密性和信息可读写性,大型油料装备的信息接入可采用这两种方式;二维条码因成本较低、具有一定的信息容量,可作为油料化验箱等小型装备器材的信息接入方式。最后对被覆线、卫星和短波电台3种信息传输方式的性能进行了比较。     

油料装备计算机辅助开发系统研究

油料装备是现代战争中实施油料保障的重要手段,是战斗力的重要因素,其性能的好坏在很大程度上关系到战斗或战役的进展及成败。研制开发了一套油料装备计算机辅助开发研究系统,实现了从用户需求到三维立体模型的设计全过程的计算机集成,运用本系统进行新型油料装备的开发,能有效提高开发质量,减少开发出错,缩短产品的开发周期,降低设计及制造成本等。     

贺“油料装备战备管理信息系统”项目获2012年度军队科技进步二等奖

"油料装备战备管理信息系统"项目由我院牵头,与军事经济学院合力完成。该研究成果由全军油料装备数据仓库、全军油料装备数据采集软件和全军油料装备战备可视化管理系统等3部分组成。项目采用分布式数据库技术、地理信息技术和数据挖掘技术,设计了装备信息、单位信息、铁路交通信息和战技指标信息等4个主题数据库,建立了包含储备单位、配     

油料装备智能维修决策系统研究

在分析油料装备维修管理特点的基础上，提出油料装备智能维修决策系统体系结构，论述模型库与知识库的构建方法，描述维修推理机工作原理。针对油料装备故障诊断信息具有模糊性的特点，建立油料装备故障智能模糊诊断模型，论述故障诊断模糊规则、模糊推理步骤、模糊算子定义及其推理方式。对维修策略决策的主要影响因素进行分析，以使油料装备稳定性及经济性、维修周期达到最佳为维修策略目标，构建油料装备维修策略模型，论述维修策略原则和模型工作流程。油料装备智能维修决策系统的研究，对提高油料装备维修科学化和智能化水平，加强油料装备保障力度具有重要意义。     

大数据技术在油料装备管理中的应用

针对现有油料装备管理系统种类繁多、功能不一，数据源未统一规范、信息分散、展现方式不直观，缺乏对数据的分析挖掘等不足，采用大数据技术与油料装备管理业务相结合，克服单一架构的局限，构建基于Hadoop+MPP混合架构的油料装备大数据平台。从分析油料装备各级管理人员的业务需求出发，对油料装备管理的数据来源及具体应用进行了详细分析，研究大数据技术在油料装备管理中的具体应用，研究成果可以为油料装备或相关领域大数据建设提供参考。     

面向信息化油料装备研发的网络化协同设计及其关键技术研究

分析了信息化油料装备研发的主要内容及其涉及的相关领域,阐明了产品网络化协同开发系统的基本内涵。提出了基于信息化技术、管理技术、设计技术、协同工作技术和支撑技术的油料装备网络化协同研发系统的技术体系。最后,对该技术体系中涉及的装备设计数据信息交换与数据管理技术,装备设计任务的分解与分配技术以及冲突与协商机制等关键技术进行了较为全面的论述。     

基于Web下的战时油料装备故障远程诊断技术初探

结合现阶段我军的实际情况构建了战时油料装备故障远程诊断和维修系统的总体框架,提出了框架中的各个功能模块,传感器数据采集、装备远程诊断维修、信息集成以及远程诊断中心,然后对每个模块的关键技术进行了初步探讨,并分析了系统实现的客观需求,旨在为提高我军战时油料装备故障的诊断和维修效益提供一定的借鉴和参考。     

PLM系统在油料装备信息化建设中的应用研究

油料装备的信息化建设涉及战争需求、设计、制造、配送、服役、维护、退役等诸多方面,提出运用油料装备PIM(ProductLifecycleManagement)系统实现其全生命周期管理。着重探讨了油料装备PLM系统的体系结构和关键技术。     

石油库站油料筹措中的灰色存储论综合模型及应用

将灰色系统理论、存储论、数理统计理论综合运用,建立综合数学模型,并将该模型运用于石油库站油料管理中,以提高库站油料管理者的决策水平。建立的多阶段油料订购模型可制定最佳油料订购方案,该模型具有通用性,具有简洁、实用、拟合精度高等特点。     

神经网络技术在智能BIT故障诊断系统中的应用

论述了智能BIT的智能设计、智能检测、智能诊断和智能决策,构建了基于神经网络的某高炮装备随动系统的智能BIT故障诊断系统。用Multisim进行电路仿真,提取输出信号的均值、峭度、偏斜度构成三维向量,以它作为特征向量利用神经网络进行模拟电路的故障诊断。通过比较BP神经网络、SOM神经网络和小波神经网络的诊断结果,得知利用均值、峭度和偏斜度作为特征,BP神经网络和SOM神经网络能够有效识别故障状态模式。     

基于灰色神经网络的装甲器材需求量预测

分析了装甲器材需求量影响因素,将灰色预测与神经网络预测方法相结合,建立了装甲器材需求量预测的灰色神经网络计算模型。该模型具有灰色系统的少数据建模及神经网络的精度可控性等优点,能较好地解决目前装甲器材需求预测精度不高的问题,可为装甲器材管理部门制定订购、调拨计划提供决策依据。     

带概率因子的最小费用流经济性分析模型研究

装备跨越式更新换代,传统的备件维修保障模式已难适应装备的发展。针对备件维修级别经济性问题,在备件及其维修网络结构分析的基础上,分析各种维修费用,并借助故障树理论,设定四类模型节点:源节点、修理决策节点、转移概率节点和结束节点;分析建立带概率因子的最小费用流经济性分析的模型网络图,结合概率因子分析各种维修费用,由此建立最小费用流的经济性分析模型,并实例论证了该模型的可行性,为解决备件维修级别问题提供了一种新的思路。     

基于粗糙集的武器装备体系贡献度评估方法

有效评估体系贡献度，是武器装备发展论证、作战试验开展和作战使用保障的一项基础性工作。分析了武器装备体系贡献度的概念内涵，构建了武器装备体系贡献度评估指标体系，给出了基于粗糙集的武器装备体系贡献度评估模型与步骤，并进行了算例评估与验证分析。研究工作表明，粗糙集评估法较好地解决了评估数据少、模糊或者不确定的问题，对难以完全量化系统的武器装备体系贡献度评估提供了新的解决思路与具体方法。     

基于物联网的武器装备管理系统

提出一种基于物联网技术的武器装备管理系统的建设方案。将各种信息传感设备如射频识别(RFID)、视频监控、温湿度传感器等种种装置与单位内部局域网结合起来形成一个综合性的装备信息管理网络,系统软件采用Oracle作为数据库管理工具,结构上采用浏览器/服务器(Browser/Server)模式,系统对提高武器装备管理的效率和水平具有重要的意义。