装备动力传动系统劣化度与参数表征研究

传统的维修保障计划规定只是关注装备零部件的故障诊断,并根据装备使用的摩托小时来确定。为克服维修保障的盲目性,从装备的整体性能随服役期的变化角度出发,研究装备的劣化程度及其参数表征,并以新一代装甲装备的动力传动系统为目标,通过试验和分析,得出发动机汽缸压缩压力、车辆的各挡最大稳定行驶速度、加速性可作为动力传动系统的劣化程度评价指标。这些参数易测、科学、量化。研究结果对装备保障和使用有重要的指导意义。     

装备再制造性指标分配

再制造性设计是装备再制造工程的重要组成部分,是实现退役装备易于再制造的可靠保证,而再制造性指标分配是再制造性设计的重要内容,它能够保证所要求的指标科学地分配到装备各零部件,实现装备再制造效益的最大化。探讨了再制造性指标分配的相关概念及其再制造性指标分配程序,并提出了几种可行的再制造性指标分配方法,为装备的再制造性设计提供了有效的技术支撑。     

基于可用度的电子装备预防维修周期研究

探讨了修复型预防维修的一种仿真模型,基于可用度的定义,给出了基于最大可用度的修复型预防维修周期决策模型的仿真计算方法,结合数据采集板给出了仿真运算结果。     

基于熵权多目标决策的雷达网战损装备抢修排序方法

分析了熵权的理论基础,给出了一种基于熵权多目标决策的雷达网战损装备抢修排序方法。其中,采用熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定综合权重,使权重的确定更加合理。最后通过实例对该方法的可行性和实用性进行了说明。     

装备维修保障程度计算方法分析

分析了传统的维修保障程度计算方法的弊端,并针对我军装备保障力量的实际,采取多余舍去与能力加权相结合的方法,对传统计算方法进行了调整优化。改进后的计算方法符合实际,并对其它保障程度分析具有借鉴意义。     

基于BP神经网络的装备器材需求预测模型

准确预测装备器材的需求数量,是装备器材保障工作的重要内容和装备器材计划管理的前提。采用BP神经网络算法,通过对装备器材历史消耗数据进行处理,建立了装备器材需求预测模型,并结合实例,对模型进行了探讨和验证。     

基于探索性计算实验的信息化武器装备体系优化方法

针对信息化武器装备体系复杂系统的结构优化问题,以综合集成思想和复杂自适应系统理论为指导,提出探索性计算实验优化方法和面向探索性计算实验的SABI(System of system,Agent,Behavior,Interaction)建模方法。在分析武器装备体系结构优化目标的基础上,依据武器装备体系探索性计算实验自顶向下的探索分析和自底向上的综合集成分析的要求,给出了武器装备体系结构探索性计算实验优化分析逻辑框架和基于多Agent的武器装备体系探索性计算实验优化分析模型。     

基于UML的装备保障指挥控制工作流模型

为优化和描述装备保障指挥控制,提出将UML与工作流技术应用于装备保障指挥控制建模的方法,并从过程视图、组织视图、资源视图和信息视图4个方面给出了装备保障指挥控制工作流模型实例。     

陆军武器装备需求生成程序研究

借鉴美军"联合能力集成与开发系统"的分析流程,以"面向任务、基于能力"的需求牵引观为指导,研究提出我陆军武器装备需求生成程序,确定了每一环节的具体任务和要求,对完善陆军武器装备需求生成机制和需求的统一论证具有一定的现实和理论意义。     

美军装备采办中需求牵引与技术推动融合研究——以F-22战机为例

通过分析F-22项目中需求牵引和技术推动两大动力,指出美军的体制机制保障动力融合,采办文件明确动力融合,机构设置促使动力融合。总结出我国武器装备发展一是系统构建、综合权衡,二是瞄准实战、滚动评估,三是紧跟前沿、严控陷阱。