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。     

基于SVR的飞行学员培养效果仿真

研究了飞行学员培养效果与训练内容、训练时次的关系是进行课程优化的前置工作,针对实际工作很难对训练计划的阶段训练效果进行预测,缺少必要的工具对飞行学员经过阶段性培养后应达到的水平进行定量化描述,在运用层次分析法对近3年飞行学员能力评定的基础上,利用支持向量机回归预测方法,构建了飞行学员培养效果预测模型,并利用MATLAB进行了验证,可为飞行学员训练效果预测提供技术参考和研究方向。实例表明,与常用的BP神经网络预测方法相比,所提出的支持向量机回归预测方法在训练效果预测精度上具有明显优势。     

基于BP神经网络的军民融合维修保障任务区分

针对军民融合维修保障任务区分问题,通过构建军民融合装备维修保障能力评估指标体系,利用证据合成理论对维修保障能力指标进行评估,设计BP神经网络模型,通过MATLAB运算得到军民双方维修能力评估值,结果分析表明,BP神经网络具有较强的解决非线性问题的能力,能够作为军民融合维修保障任务区分问题决策的依据。     

基于Bayes混合先验分布的兵棋推演规则建模方法

针对兵棋推演胜负裁决规则建立难的问题,军事专家利用经验数据总结战争胜负规律,数学家、工程师利用军事运筹分析方法计算战争胜负规律,为了综合利用两种方法,利用Bayes混合先验分布将历史战争规律总结法与军事运筹分析法合理有效融合,对胜负裁决规则进行建模研究;通过在贝塔分布中引入继承因子,将兰彻斯特方程生成的军事运筹分析数据作为先验信息,与历史战争的经验规律数据作为后验信息进行结合。引入的混合贝塔先验分布方法,有效避免了两种方法互相淹没信息的问题;建立的胜负概率裁决模型,有效地提高了兵棋推演中胜负裁决概率的准确度及可信度,使其更加符合战争规律。     

装备保障仿真实体聚合模型

分布式仿真技术是解决装备保障方案评价问题的重要手段.由于装备保障方案是由一整套不同层次的综合保障要素方案组成,因此,对于不同层次的装备保障方案其仿真模型分辨率需求往往也不尽相同.为解决装备保障方案多层次建模问题,引入了装备保障仿真实体的概念,从属性、行为、保障关系和交互4方面出发定义了装备保障仿真实体元模型.在此基础上,提出了装备保障仿真聚合实体的概念,研究了实体属性聚合、行为聚合、保障关系聚合和交互聚合的方法,有效解决了装备保障仿真系统中的不同层次模型转化问题.最终以某旅前进保障群实体为例进行说明,并在联合作战装备保障仿真系统中进行了应用,证明了装备保障仿真实体聚合方法的有效性和可行性.     

基于改进极值理论的装备维修器材间断性消耗预测方法

针对装备维修器材消耗呈现间断性的特点,提出了基于改进极值理论(Extreme Value Theory,EVT)的维修器材消耗预测方法。首先,依据维修器材前期的消耗特征建模估计极值指数,计算间断区间上维修器材的消耗量,实现最大限度地利用有限数据预测维修器材消耗量的目的;然后,通过实例将改进EVT方法、支持向量机、自回归移动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)、灰色神经网络4种预测方法的预测结果进行比较,结果表明:改进EVT方法具有更好的预测结果。     

跨专业次第支援方案维修时间建模

为有效缩短整体维修作业时间,将维修业务按装备类型和维修业务属性划分为不同专业和不同工种2个层面,并在工种层面确定不同专业的内部相似性,界定了标准维修工时、维修任务量和基本维修单元,给出了不同专业间维修支援工时转换率的计算方法,根据不同专业间维修支援工时转换率,基于维修任务量与标准维修工时之间的基本关系建立了跨专业次第支援方案的整体维修时间模型,提出了跨专业相互支援的维修方案,为缩短整个维修作业时间提供支持。