基于粗糙集的装备维修信息属性约简算法

分析了装备维修信息的概念和组成,将粗糙集理论应用到装备维修信息处理中,结合信息熵和互信息的定义,界定了一种新的属性重要度,并将其作为启发信息,提出了改进的基于属性重要度和互信息的属性约简算法,并通过对装备维修信息约简,进行了算法验证。实验结果表明:所提出的算法精度较高,得到的结果比较符合实际,能够为装备维修保障提供决策依据。     

基于复杂网络的武器装备重要度评估方法

针对现有武器装备重要度评估方法存在的缺点和不足,基于复杂网络中改进的节点重要度评估指标和方法,建立了武器装备重要度评估模型。该方法不仅描述了武器装备在装备体系中的重要程度,也反映了武器装备失效后的修复情况。最后通过一评估示例,说明了方法的有效性和适应性。     

模块化油料装备单元新型连接接头设计

模块化油料装备具有运用方式灵活、功能模块扩展能力强的优点,既能使油料装备的保障能力显著增强,又方便设计、制造、使用和维修,但各模块单元之间不易实现干式快速连接与分离。为实现油料装备模块单元快速连接、拆卸且无油料漏出,创新设计一种干式快速自封连接接头。该接头用于油料装备模块单元连接时,管路系统能自动接通;各模块单元分离时,管路系统能自动封闭,使各模块单元或组合体形成一个密封体,始终无漏油现象。该干式快速自封连接接头用于模块单元连接或分离,具有简便、快捷且无油料渗出等特点。     

基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型

装备的抢修性是装备设计时赋予装备的一种固有属性,直接影响到战场抢修工作。抢修性模型是抢修性研究的重要内容。针对抢修性量化模型难度大的特点,尝试采用具有自学习能力的神经网络对抢修性进行仿真预测,同时为提高神经网络的性能,运用遗传算法对其优化,从而得到基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型。最后仿真结果表明该模型可较好地用于抢修性的仿真预测,能为新研制装备的抢修性设计提供有益参考。     

【专题】基于深度学习及FPGA的装备目标检测研究

本文应用深度学习技术实现海天背景下基于可见光、红外方式成像的舰船及角反、烟幕干扰的目标检测,这也是反舰导弹作战使用的关键技术之一。采集的可见光与红外成像目标检测数据集涵盖实施典型干扰下的态势场景,贴近实战;结合四种不同的目标检测机制,选取YOLOV3、Faster R-CNN、SSD及CenterNet四种典型模型分别进行训练与验证,通过对比分析进一步提高弱小目标、复杂干扰态势的的检测,可以实现端到端的高精度装备目标检测模型。在确保精度的前提下基于现场可编程门阵列（FPGA）进行软硬件协同设计,通过对比分析选定基于Vitis AI的实施方案,经过模型的量化、编译与优化,可在保证检测效率的前提下快速实现模型的小型化部署,便于进行装备移植。研究结果表明,该研究内容可有效提高现役反舰导弹目标检测的准确率。     

【专题】智能化装备检测能力建设研究

装备检测是装备性能监测、故障预测和诊断、健康管理、战斗力评估和再生的基础和前提。随着大数据、云计算、智能算法、智能芯片等智能化技术的突破性发展,军事智能化时代已经在全球兴起,并驱动装备体系向信息化、智能化方向发展。针对信息化、智能化装备综合性强、技术性高、战斗力强及结构复杂等特点,本文首先给出了装备检测的意义,然后分析了智能化装备检测面临的问题,最后从构建科学化规范化装备检测标准、智能化检测系统、多样化检测方法、智能化数据处理和智能化检测人才队伍建设五个方面给出智能化装备检测能力建设的意见和措施,以期为未来军队智能化装备检测能力建设提供一定的科学理论支撑。     

【专题】装备保障数据中心体系结构设计

数据中心作为支撑装备保障指挥、管理、维修、供应及训练等业务运行的重要基础,是数据交换的枢纽和各级数据的总汇,也是信息服务的中心,对深化装备保障信息需求、实现保障信息有效管理和强化保障信息综合应用至关重要。本文面向装备保障数据中心建设需求,分析了装备保障数据中心的内涵及其在数据汇聚存储、数据共享交换、保障决策支持及综合信息服务等方面的重要作用,从总体架构、物理结构和数据结构三个方面开展了数据中心体系结构设计;同时,立足装备保障数据中心建设与应用,针对应该重点把握的数据标准规范建设、配套数据采集手段、加强安全保密建设、完善运维管理体系及建立专业分析团队等问题进行了阐述。研究成果可为实际开展装备保障数据中心建设提供 参考。     

面向航天装备大数据的知识图谱体系

近年来,航天装备大数据平台建设已经取得了长足进步。然而,航天装备数据深层次价值仍然未被有效发掘,关键原因在于现有大数据业务数据存在无法跨专业贯通、缺乏全局数据资源智能分析及管理。知识图谱技术作为大数据时代的推理和分析利器,与航天装备大数据完成无缝对接具有天然的优势和内在动机。本文从研究面向航天装备数据知识图谱的/组织管理、关联分析、数据挖掘、知识可视化等开放式共享服务出发,通过大数据、人工智能方法挖掘航天数据的应用潜力,并引入数据化决策模型和监控体系,建立航天装备数据全息画像,实现业务数据的跨业务贯通,并提供网格化的高速检索,以求通过提升数据管理的规范化、标准化、精益化水平指导航天装备的优化和升级。     

单一来源同类装备价格形成机制存在的问题及对策

近年来,随着国防和军队全面深化改革的深入推进和装备建设的快速发展,装备价格管理工作的重要性不断提升,但军队目前承担的装备审价任务日趋繁重,存量不减、增量日增等新情况和新问题给装备价格管理工作带来了新挑战。本文以单一来源同类装备为研究对象,借鉴《军品定价议价规则(试行)》中竞争议价和征询议价不审价的原理,从单一来源同类装备价格的形成主体、装备审价任务量、装备价格的测算方法、装备价格的形成过程以及装备价格的影响因素等五个方面分析了价格形成机制存在的问题,并从主观因素和客观因素两方面探讨了存在问题的原因,提出应在明确价格形成主体的职能权限、科学确定价格的测算方法、完善价格法律法规、建设价格数据平台、加强价格人才队伍建设等方向优化单一来源同类装备价格形成机制的对策建议。     

面向装备论证的大数据应用架构

本文围绕装备论证大数据的管理和应用,论述了装备论证大数据的基本概念和应用现状,探讨了大数据应用的重要意义,并结合实际应用需求构建了装备论证大数据应用总体框架,阐述了平台基础层、数据层、存储管理层、服务支撑层和应用层的内涵和组成,介绍了大数据应用框架遵循的标准规范体系、运维管理和安全管控措施。本研究着重分析了支撑装备论证大数据平台的通用服务和专用服务,阐述了各类服务的主要组成和基本功能,设想了装备论证大数据平台提供的装备评估研究、装备运用研究、装备仿真实验和装备数据信息查询等服务应用,分析了平台建设涉及的多源异构数据融合、装备大数据综合处理、多维数据可视化等关键技术。希冀该研究结果能够为装备论证大数据建设与应用研究提供一定理论支撑。