基于重要度的航材备件库存综合优化模型

航材备件的精确保障必须将装备的使用情况和备件库存控制问题结合起来,才有利于保障人员进行正确的决策。从飞机的可用度着手,根据不同的费用标准,结合飞机的可用度和边际效用分析得到相应的最优库存模型;当费用较少时,综合考虑备件的重要度和飞机的实际使用情况,用两两赋值法求出备件的重要度权系数,重新计算可用度并调整各备件的存储量,对库存进一步进行优化;最后,给出了所提方法的计算步骤。实验结果表明,所提方法在备件库存优化中既能保证重点又能兼顾一般,既能发挥装备的最大军事效益又能节约国防成本。     

军事信息系统中台建设

随着国防信息化建设的快速推进,大量军事信息系统被开发,在开发过程中产生了诸如数据不统一、不标准以及服务重复建设等问题,既浪费了大量的建设和维护资源,也导致技术难以得到沉淀,数据不能被充分利用。中台在大型企业的成功应用,包括在电子政务发展中的规划,以及美军的全球信息栅格与军事云建设,都在着力解决类似问题。本文认为,军事信息系统中台具有巨大的潜在价值和较强的可行性,不仅可以提升数据与服务的共享能力和开发效率,还可以提供数据驱动创新来源和精细管理能力。相比企业和政府信息系统中台,军事信息系统中台由于其使用条件的特殊性,需要考虑更多的需求和技术因素,因此,目前只能给出军事信息系统中台的构想。     

基于群组AHP法的装备维修保障能力模糊综合评估

首先构建了装备维修保障能力指标体系；然后,应用层次分析和群组决策相结合的方法计算出装备维修保障能力指标体系中的各个指标的权重；最后运用多级模糊综合评判法建立了装备维修保障能力评估的数学模型,并给出了实例验证,结果表明该模型的可行性和实用性,为部队改进维修保障方案提供了客观依据.     

基于蝙蝠算法的多目标战备物资调运决策优化

战备物资的调运是部队后勤工作中十分重要的一环,面对复杂多变的战场环境,战备物资调运必须进行科学合理的决策优化。然而现有战备物资调运模型的优化模型较为复杂,如果涉及较多供应点和目标要求则不易实现。针对涉及多个调运点的多目标战备物资调运问题,提出一种新的决策优化模型,利用启发式蝙蝠算法进行优化计算,发挥出蝙蝠算法易于实现、性能优越的特点,较好地解决了涉及较多供应点的多目标战备物资调运决策优化问题,并结合一个仿真算例,证明该方法相对于其他方法更具简易性和有效性。     

航材库存规划策略研究

现有的航材库存管理信息利用不充分,导致航材保障针对性不强、库存成本较大。以供应链库存管理理论为依据,在对航材分类的基础上,提出了航材库存规划策略,包括周转库存、安全库存与航材使用监控等方面,最后采用模糊综合评价方法对供应商进行评价。能够有效缓解航材供需矛盾,提高库存资金使用效力。     

基于LSSVM和信息熵的航材备件组合预测方法

为了实现航空装备的精确化保障,需要对航材备件数量进行预测,现有方法难以在小样本的条件下,准确地预测航材备件数量,为此提出了一种基于最小二乘支持向量机和信息熵的组合预测方法.首先,将基于最小二乘支持向量机的一元预测方法和多元预测方法相互结合,提出了一种组合预测模型；然后,使用信息熵理论对组合预测模型的权重系数进行优化；最后,给出了所提预测方法的计算步骤.实验结果表明,所提方法在预测航材备件数量时,具有较高的准确性.     

修正FAHP方法的装备保障指挥效能评估

专家评判值缺失是装备保障指挥效能评估实践中常见的问题之一.在模糊一致性的基础上,提出了一个不完全判断矩阵缺失值的估计和补偿算法,用该算法对传统FAHP方法进行了修正,并以该修正算法为基础,对其在装备保障指挥效能评估中的应用方法和步骤进行了分析,最后以某单位的装备保障指挥控制系统为对象,进行了具体的案例研究.     

航空装备预防性维修工作确定与优化

现代维修理论制定预防性维修工作的方法是以可靠性为中心的维修分析(RCMA),为进一步完善预防性维修工作,提出基于使用维修和故障信息基础上的新的分析方法,分析了航空装备维修工程的特点,建立维修-故障作用力模型,结合主成分分析法,得出顶防故障的主要维修工作.通过计算预防性维修工作的功能,优先执行功能最大的预防性维修工作.设计了一种新的预防性维修工作优化算法,为合理、适时安排不同的预防性维修工作提供依据.     

灰色理论和模糊数学相结合的装备保障能力评估模型

军事装备保障能力的评估研究.对于战斗力的形成和保持有着重要意义.以灰色理论和模糊数学为基础,提出了一种新的装备保障能力评估模型,它是由AHP、灰色聚类分析,模糊评判综合集成而成的,既能体现装备保障能力评估的模糊性,又能充分利用信息,避免了使用单一模糊数学方法的不合理之处,为全面系统评估军事装备保障能力提供了一种新的途径.     

关联规则挖掘在发动机故障分析中的应用

大部分关联规则挖掘算法仅以出现频率作为阈值来产生关联规则,然而在发动机故障数据分析领域,很多关键故障的出现机率较低,采用传统的挖掘算法无法适应航空发动机故障分析的需要.提出一种新算法,称为权重式多重支持度关联规则挖掘算法,此算法可针对不同重要度的故障定出不同的支持度阈值,由此产生的关联规则,可以解决高重要度但出现较少的故障不易被挖掘的问题.