舰船维修器材保障点选址决策模型及算法

传统的最大覆盖选址模型没有考虑对服务半径外的需求点的满足和服务时间的响应,而在舰船维修器材保障中,不论需求点到保障点的距离是否大于服务半径,都应对其进行保障服务,且在保障过程中要满足保障时间控制在不影响舰船正常维修任务时间内。针对此问题,运用广义最大覆盖选址模型和时间满意度函数,构建基于时间满意的广义最大覆盖选址模型,并运用一种混合算法———基于遗传模拟退火算法的BP算法对模型进行求解。最后,运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

基于二元决策图的多阶段任务系统可靠性分析

分析了多阶段任务系统(PMS)可靠性分析中传统二元决策图(BDD)建模方法的不足,提出了一种将多阶段任务失效事件分解为互不相容的阶段失效事件,然后分别建立可靠性BDD模型的新方法。通过该方法建立的PMS可靠性BDD模型不但可以计算总体任务失效概率,同时也能计算任务在各阶段发生失效的概率。最后,给出了一个算例,验证了该算法的有效性。     

本体驱动的多分辨率联邦一致性维护方法

传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。     

基于使命和方法框架的武器装备体系结构建模

针对武器装备体系的特点,提出一种基于使命和方法框架(M iss ions and M eans F ram ew ork,MM F)的武器装备体系结构建模方法。MM F模型包含使命的确定、方法的分配和使命完成的评价。采用使命-方法框架对武器装备体系进行组织和描述。在自上而下的规划和决策过程中,实现了使命的确定和方法的分配,以数据要素的形式完成对武器装备体系结构模型的构建。并以"超地平线登陆"作战装备体系为例,验证了该方法的可行性。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素，制约装备使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化的装备保障方案评估和优化问题，考虑站点维修能力对备件维修过程的影响，结合METRIC建模方法和动态排队理论，建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上，以保障费用为优化目标，装备可用度为约束条件，建立了任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值，分析了各项资源的边际效益值，采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明，评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度；保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。     

随舰备件需求分析中维修策略问题

分析了面向任务保障性工程理论指导下的舰船随舰备件配置问题,就最大、最小两种维修策略下随舰备件配置问题进行了研究,给出了面向任务的随舰备件需求分析仿真模型框架,结合算倒,研究了最大维修策略与最小维修策略的适用时机:在任务确定且任务结构函数明确条件下,应采用最小维修策略;否则采用最大维修策略.     

装备维修社会化研究

新型装备的科技含量不断提升，战场透明度不断增大，装备的损坏率也在不断提高，如何快速抢修损坏装备，恢复其保障能力，是事关战争胜负的一个关键环节。针对装备维修力量如何满足未来信息化战争装备保障需求，分析了装备维修社会化的必要性与可行性，提出了装备维修社会化的模式构想。     

提高建筑消防设施完好率探讨

分析了建筑消防设施现状及完好率低的原因,提出改变消防管理模式,建立塔式管理的建议,并从严把消防产品质量关、加强施工队伍管理、发挥消防中介机构作用、强化消防设施维护保养、提高技防水平等方面给出了提高建筑消防设施完好率的措施。     

基于察打任务的无人机作战效能评估

首先根据时敏目标打击的特点,分析了察打任务模式下的察打一体无人机的作战使用。然后对评估体系中察打一体无人机的侦察能力与打击能力相关性进行了分析,同时将任务可执行度作为无人机效能评估的一项动态权衡标准,建立了基于察打任务的无人机效能评估模型,并基于效能指标体系建立了各分项模型。最后通过算例验证了模型的可行性。     

Application of Markov renewal theory and semi-Markov decision processes in maintenance modeling and optimization of multi-unit systems

In this paper, a condition-based maintenance model for a multi-unit production system is proposed and analyzed using Markov renewal theory. The units of the system are subject to gradual deterioration, and the gradual deterioration process of each unit is described by a three-state continuous time homogeneous Markov chain with two working states and a failure state. The production rate of the system is influenced by the deterioration process and the demand is constant. The states of the units are observable through regular inspections and the decision to perform maintenance depends on the number of units in each state. The objective is to obtain the steady-state characteristics and the formula for the long-run average cost for the controlled system. The optimal policy is obtained using a dynamic programming algorithm. The result is validated using a semi-Markov decision process formulation and the policy iteration algorithm. Moreover, an analytical expression is obtained for the calculation of the mean time to initiate maintenance using the first passage time theory.