近岸岛屿联合作战船艇装备保障力量需求分析

船艇装备保障力量需求分析研究是近岸岛屿联合作战船艇装备保障力量运用的重要前提。结合船艇装备保障的特点和任务对保障力量进行了定性需求研究,分析了海上船艇装备损坏的主要影响因素,重点围绕第1波次输送的不同阶段从战斗损伤和非战斗损伤2个方面对维修任务量、保障人员数量和保障程度的预测进行定量需求研究,并构建计算模型,为船艇装备保障力量的运用研究打下基础。     

装备器材库存结构优化方法研究

器材是装备保障效益实现的物质基础,针对装备器材管理工作的关键环节——器材库存结构优化过程中涉及的相关问题,整理、分析了国内外相关研究现状,重点对节点库存优化与层级库存模式调整方法进行综述,并着眼于系统工程,充分考虑库存结构与器材供应的相互影响,对装备器材库存结构优化方法的下一步的研究重点与趋势进行了展望。     

基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测

准确地预测维修器材需求量是制定装备保障计划的重要依据.针对装备维修器材需求量预测相对不够准确的问题,通过对两种预测方法进行比较,引入了适用于准确预测的指数平滑方法,建立了基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测模型,介绍了确定初始值的方法,并以某种维修器材需求量预测为例进行了分析,为准确预测装备维修器材需求量提供了一种较为科学合理的方法.     

初始保障期内装备维修器材保障决策方法

为解决新服役装备在初始保障期内维修器材保障方案决策问题,分析了两级装备保障体制下维修器材的流动情况。利用贝叶斯估计理论,根据固定时间间隔期内最小顺序统计量与失效数的预测下限来确定服从威布尔分布的装备单元故障时间和故障数量。最后通过实例表明,与支持向量机、灰色神经网络和ARMA等预测模型相比,所建方法能够获得更佳的预测结果。     

导弹装备全寿命周期维修器材消耗管理研究

针对导弹装备复杂程度的不断提高,维修器材的品种和数量不断增加对装备管理提出了更高的要求,如何在有限的保障费用下制定出科学合理的维修器材管理方案成为各级维修保障部门非常重视的问题。本文立足于某型导弹装备维修器材项目的科学管理实际需求,从全寿命周期维修器材内涵出发,分析了影响导弹装备维修器材消耗的相关因素,探讨了导弹维修器材消耗管理计划的制定,细化了各阶段的工作内容。最后,设计了导弹装备全寿命周期维修器材消耗管理系统,阐述了系统设计思路与整体架构。研究成果可为新型导弹装备全寿命维修器材保障项目规划、论证与控制提供指导与借鉴。     

面向售后保障的导弹装备健康管理系统研究

随着战争向信息化、体系化、智能化方向发展,部队用户对导弹装备保障的需求从事后维修、定期维护向视情维修和智能保障转变,对导弹装备故障预测与健康管理提出了更高要求。通过开展导弹装备健康管理系统的需求分析,提出了面向导弹装备保障的系统总体架构、面向军厂复杂应用场景的系统物理架构和基于微服务的系统软件技术架构,采用结构化设计方法开展了系统功能模块结构设计,对系统关键技术进行了阐述和分析,并完成了面向试点型号的系统阶段性建设和应用。应用结果表明了本研究的可行性,可为其他型号装备的健康管理提供参考。     

面向维修的装甲装备预防性器材需求预测

将装甲装备器材需求分为预防性器材需求与修复性器材需求,以基层级保障机构年度预防性器材需求为研究对象,考虑保障机构历史年度预防性器材消耗、装备小修计划、维修范围与维修时机等,构建了面向维修的年度预防性器材需求预测模型,设计了基于遗传算法的OHF Elman(Output-Hidden Feedback Elman)神经网络求解算法,并通过算例和对比分析,验证了模型的合理性与适用性。     

战役级军械维修器材保障决策支持系统设计研究

传统的面向事务的数据处理方法已经无法适应处理大量数据的要求,为解决这一问题,将面向主题的数据仓库技术用于军械维修器材保障决策支持系统的设计,阐述了基于数据仓库的军械维修器材保障决策支持系统需求分析、系统设计和系统实现,讨论了系统设计原则、设计方法、逻辑结构设计、多维数据仓库设计、底层数据库设计、前端用户视图设计等内容,对军械维修器材保障决策支持系统的开发提供了基本思路．     

基于能力的维修装备体系需求分析问题研究

分析了基于能力的维修装备体系需求分析的基本内涵,对基于能力的维修装备体系需求分析过程进行了形式化描述,提出了把分析过程划分为维修装备体系能力需求分析、装备维修活动需求分析、维修装备体系需求分析等3个阶段的思路及步骤,并对各个步骤之间的关联进行了阐述。     

基于灰色预测法的军械维修器材消耗规律

研究并掌握军械维修器材的消耗规律,对做好军械维修器材的保障工作有着重要的意义.基于此,研究了灰色预测法,并针对军械维修器材的实际情况,论述了如何确定影响因子,进而对灰色预测模型进行了改进,用改进后的模型研究军械维修器材的消耗规律,预测结果非常贴近实际值.