某型近程导航装备使用保障费用分析

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.根据对使用保障费用类型的分析,建立了某型近程导航装备费用分解结构,描述了每类费用,并指出影响费用的因素.采用类比法详细分析了使用保障费用,依据敏感性分析的一般步骤,对费用进行敏感性分析,并给出了分析结果.该分析既指导该型装备年度使用保障费用的计划,又为降低费用提供途径,也为新装备费用的合理确立提供了参考方法.     

完善我军武器装备全寿命费用管理的对策建议

武器装备全寿命费用管理是指运用系统理论和系统工程方法,对装备从立项论证到设计、制造、生产、使用、保障,直至报废的寿命周期过程实施科学的管理决策。在这种管理模式下,装备采办决策和管理部门从新装备研制立项时就全面考虑科研、生产和使用保障等各阶段的目标,综合权衡费用、综合性能、进度和后勤管理等要素,从而得到较理想的效费比。武器装备全寿命费用管理,     

武器装备LCC估算的不确定性问题研究

由于武器装备及武器装备采购市场的特殊性，使得武器装备LCC估算面临许多不确定性，影响估算装备寿命周期费用时的准确性和精确性。文章多角度地分析了武器装备面临的不确定性及其对武器装备LCC估算的影响，探讨了运用减少、简化、技术处理三步法对不确定性进行处理，以提高武器装备LCC估算的准确性和置信性。     

基于LCC评估的武器装备定价决策支持系统

长期以来,我国在评价武器装备的质量时,往往只着眼于战术性能指标,强调武器装备的战斗效能,而对装备的费用问题未足够重视.在对我国军品价格管理现状分析的基础上,运用全寿命周期费用法对军机的寿命周期各个阶段的费用进行预算、细化、建立估算模型等,结合我国目前实现的合同制采办管理方法,设计一个基本的定价决策支持系统结构,通过合理分配各阶段的费用,有效地辅助军机的定价决策.     

武器装备的费用估算方法

本文首先总结了武器装备的寿命周期费用(LCC)估算方法,并对它们的优缺点进行了比较,指出了它们各自应用场合和条件。本文应用可视化开发L具VB5.0完成了武器装备费用估算的参数分析法计算机程序,并对一个飞机研制的实例进行了初步的计算分析。     

论推行综合寿命周期费用控制法

为了走出一条投入较少,效益较高的军队现代化的路子,解决我军武器装备发展与有限国防经费之间的矛盾。根据装备的全系统全寿命管理的一般原理和国外装备寿命周期费用方法,结合国情与军情,首次提出了一套综合寿命周期费用控制法,以便对我军装备的费用进行有效的管理与控制。同时提出了为推广该法当前急需做好的几项工作。     

武器装备全寿命费用宏观控制的系统动力学模型

以武器装备作战能力差距为牵引,以全寿命周期阶段对作战能力的影响为主要依据,建立了基于系统动力学的武器装备全寿命费用控制分析模型,客观、合理地描述了全寿命周期各阶段之间的相互影响,并对武器装备全寿命费用宏观费用控制问题进行了仿真实验分析。     

无人机效能指数/费用模型初探

效能指数是衡量武器装备发展技术水平的一个重要标志,它与装备的研制与制造费用之间有着非常直接的关系。通过探讨根据效能指数来估算无人机系统研制费和购置费用的新方法,详细介绍了建模过程,并给出了计算实例。它对研究无人机系统寿命周期费用有重要意义。     

灰色预测模型在非致命武器经济寿命预测中的应用

针对目前非致命武器经济寿命方面的研究相当缺乏的现状，结合非致命武器的自身特点，在全面分析装备全寿命周期费用的基础上，引入灰色理论，运用GM（1，1）模型对非致命武器的经济寿命周期费用进行估算和预测。通过分析，灰色预测模型具有较高的建模精度，预测方法和结果对非致命武器的经济寿命预测具有很强的实用性。     

武器装备经济寿命分析与研究

主要针对武器装备的经济寿命进行分析,以寿命周期费用的量值为权衡判据,综合考虑资金的时间价值,采用年均费用法,建立武器装备的经济寿命数学分析模型。通过经济寿命分析,可提高装备的综合效率和武器装备方案决策的科学性。提出的经济寿命数学分析模型具有一定的实用性,对武器装备的经济性分析具有一定的参考价值。     

试论武器装备的效费比分析

运用价值工程(VE)方法分析武器装备,称效费比为价值。按照杜佩(Dupuy)的方法,把武器装备的效能转化为“战斗效能值”(OLI),又计算出了武器装备的全寿命费用,然后将2者加以对比,获得效能—费用的最佳组合,同时提出了选择武器装备系统的定量分析方法。这些对于提高我国国防经济效益,具有一定的指导和借鉴意义。     

战时交通运输路径优化研究

以战时交通运输路径优化问题为研究对象,分析问题特点,考虑多式联运,以运输时间代价、运输费用代价、路段和运输节点的危险性代价为优化目标,建立起广义运输代价最小的运输路径优化模型,并设计了蚁群算法来求解问题模型。给出的算例表明,文中模型符合战时交通运输的特点和实际需要,可为确定战时运输路径提供决策支持,而采用的蚁群算法是求解该问题的一种有效方法。     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

利用排队模型优化保障设备数量

就如何将排队论法应用于确定保障设备数量的方法进行了分析和研究,得出一种可行的确定保障设备数量的方法,对研制过程中科学地规划保障设备的数量提供了借鉴,对提高装备的保障力和战斗力以及降低全寿命周期费用具有重要意义.     

装甲装备使用可用度与维修保障费用的优化模型

维修保障费用是影响装甲装备使用可用度的重要因素之一。要在有限的保障经费下实现高可用度要求,就必须建立装甲装备的使用可用度与维修保障费用的优化模型。根据装甲装备实际维修特点,在分析装甲装备预防性维修过程中故障类型多样的基础上,构建了装甲装备在给定维修周期内的使用可用度模型和维修保障费用模型,进而建立了使用可用度与维修保障费用的优化模型,提出了模型的解法和模型的改进建议。     

基于模糊动态层次分析法的军车全寿命费用模型

为研究军车最优的效费比，提出了控制军车装备费用增长的有效途径——全寿命费用管理方法，并通过模糊动态层次分析法建立了分析决策模型，将定性与定量的分析有机结合起来研究军车全寿命费用的变化趋势，有利于提高军车装备的可靠性和决策的科学性，具有较好的应用价值。     

多级可修备件库存的生灭过程建模与优化

针对VARI-METRIC模型在低可用度下结果不准确的问题,建立基于生灭过程的任意等级、任意层级可修件库存优化模型。通过对各级站点、各类备件需求率与到达率的预测,对每个部件建立其生灭过程模型,并提出基于生灭过程的装备可用度计算方法。以整个保障系统的装备可用度为约束指标,以备件总购置费最低为目标,利用边际算法得到最优备件配置方案,并建立仿真模型对所得优化方案进行评估与调整。结合算例,以仿真结果作为检验标准,选取权威的VMETRIC软件与该解析模型在优化性能、计算精度及适用性上进行对比和说明。结果表明,无论是解析模型还是VMETRIC软件,均存在一定的适用范围,而采用解析与仿真相结合的方法无疑具有更强的适应性。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰，提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容，并以干扰度最低为目标函数，使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数，作为粒子群位置和速度参数进行初始化，将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素，利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。     

GM(1,1)模型预测火炮研制费用的应用

随着科学技术的发展,寿命周期费用日益受到重视,尤其是寿命周期费用中研制阶段的费用对寿命周期费用起到决定作用.利用GM(1,1)灰色理论对自行火炮寿命周期费用中的研制费用进行分析,建立了基于GM(1,1)灰色理论的自行火炮研制费用分析通用时间序列模型,并以某自行火炮研制费用为实例,利用SPSS统计软件对文中建立的灰色预测模型进行了分析计算.其计算和检测的结果表明模型可靠、精度较高,为自行火炮研制费用分析提供新的理论分析方法.     

一种装备维修效益分析方法

运用装备寿命周期费用计算有关知识,为装备维修管理人员提供一种装备维修效益分析方法