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Command Control and Simulation

Command Control and Simulation >

2021 , Vol. 43 >Issue 5: 92 - 97

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2021.05.017

Construction of In-Service Assessment Index of Armored Equipment Based on ANP

  • LI He-cai ,
  • WEI Guo-jun
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  • Space Engineering University, Beijing 102200, China

Received date: 2021-06-02

  Revised date: 2021-06-17

  Online published: 2022-05-16

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Abstract

The construction of in-service assessment index for armored equipment is the starting point for the implementation of in-service assessment. Armored equipment does lack an in-service assessment index system which is closely integrated with the actual work of the army. By analyzing the content of the armored equipment in-service assessment index and combining the actual work of the army, the idea of index construction for decomposing key in-service issues is proposed. Aiming at the mutual influence between the index, the initial index system obtained by the decomposition is optimized by ANP, by removing the index with lower relative importance to obtain a practical index system. Through the construction and optimization of the index system, the paper can provide a reference for the implementation of the in-service assessment of armored equipment.

Key words： armored equipment; in-service assessment; indicator system; key in-service issues; optimization method

Cite this article

LI He-cai , WEI Guo-jun . Construction of In-Service Assessment Index of Armored Equipment Based on ANP[J]. Command Control and Simulation, 2021 , 43(5) : 92 -97 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2021.05.017

指标是在役考核的核心,是在役考核科目设计、数据采集及评估的依据,建立科学合理的指标体系对有效开展在役考核工作具有重要意义。当前,性能试验和作战试验都有相对成熟的指标体系,而在役考核正在开始这方面的研究,孟庆均等[1]将在役考核指标确定为部队适用性、质量稳定性、装备经济性、装备适编性、装备适配性等五个一级指标,并逐层分解形成三级指标体系;张超、彭文成等[2-3]利用一种改进灰色关联度方法构建了指控分系统指标体系;朱闽等[4]采用优序图赋值方法构建了主战装备指标体系。上述研究对在役考核指标体系建立具有重要意义,但是对指标体系的建立过程分析不够清晰,需要分析研究在役考核指标体系构建思路,建立成熟的在役考核指标体系,推进在役考核的实施。

1 指标体系及常用构建方法

1.1 在役考核指标基本内容

在役考核是考核装备满足训练使用、作战应用与保障需求的程度,是在装备服役期进行的持续性考核,并评估装备当前状态,发现问题缺陷,因此在役考核指标的确定要紧扣“在役”这一特点。
1)性能试验未能考核指标。性能试验是在设定的环境下考核装备的技术是否成熟和性能是否达标。考虑到成本效益以及外部因素的影响,性能试验很难取得大样本数据来考核装备的各项性能,还需要在装备服役阶段对装备部分在性能试验中未能实施或考核不充分的指标进行持续考核。
2)作战试验未能考核指标。作战试验是根据装备使命,选取典型作战任务,在设置的作战背景和对抗条件下,考核装备作战效能和适用性。作战试验受到人员、环境、作战任务的限制,很难实现装备的全面充分考核,因此需要在装备列装使用后持续考核验证装备在作战试验阶段未能考核或考核不充分的内容。
3)在役适用性指标。在役适用性是考核装备在列装后人与装备、装备与装备结合的效能及费效比,主要包括装备适编性、适配性、实战适用性、环境适应性、使用适应性、服役经济性、部队适用性、质量可靠性、体系适应性等内容,是在真实的装备使用环境中由装备操作人员实施的考核,是在役考核的主要内容。

1.2 指标体系常用构建方法

装备在役考核指标体系构建通常以试验总案的在役考核部分或在役考核方案等为依据,以装备使命任务为出发点,结合考核目标,提出关键在役问题,通过多种分解方法进行逐层逐级分解,最终得到结构清晰、容易测量的指标体系,常用的方法有映射法、质量功能部署法、树状分解法、Delphi法等[5⇓-7]。

2 装甲装备在役考核指标体系构建思路

在役考核依托部队实际任务开展,最终目的是提高实战化水平和提升战斗力,为装备训练使用、作战应用、改进改型提供依据,构建合理实用的指标体系才能顺利实施在役考核。结合常用的指标体系构建方法和在役考核依托部队实施的特点,以装甲装备精准与快速的火力突击为核心,立足于多军兵种一体化整体作战体系为基准,提出指标体系的构建思路如图1所示。
图1 在役考核指标体系构建思路

2.1 确定考核目标

装备担负使命任务的能力在作战试验中已经得到考核,不需要进行重复考核,在进行在役考核指标设计时更应该紧贴部队实际工作确定考核目标。考核目标是在役考核设计的出发点,考核装甲装备满足训练、作战使用和保障需求的程度就是考核装甲装备满足在特定环境下有效完成任务的程度[8]。在役考核具有持续性的特点,在不同的装备服役阶段、不同的考核时机组织的在役考核具有不同的目标。根据装甲装备服役具体任务,结合不同的考核时机,可以确定装甲装备在役考核目标有以下几种:一是满足训练、作战、保障等任务的程度和性能试验、作战试验未能考核的部分及遗留问题整改情况;二是部队使命任务变更后重点考核装备适编性、适配性以及体系效能和适用性;三是装备编配体系调整后重点考核装备在新编配体系内的适编性、适配性和体系适用性;四是装备改进改型后重点考核装备新的性能效能满足当前军事需求和使命任务的程度;五是接近服役期时重点考核装备当前状态满足部队任务需求的程度,可以从装备质量稳定性、服役经济性和部队适用性进行考核;六是装备暴露突出问题缺陷时重点考核装备质量稳定性,发现具体的操作使用问题或技术缺陷问题[9]。

2.2 部队实际任务分解

装甲装备担负的任务具有阶段性和具体性,在不同的任务阶段对装备参与的活动不同,对装备的要求也不同。以阶段划分,可以结合部队实际工作分为专业训练阶段、战术训练阶段、演练演习阶段等;以具体工作分,可以分为训练、作战和保障等。将部队任务进行分解成由任务背景、具体活动、编组方式、组织关系等组成的任务剖面[10],通过分析任务剖面,得到装备需要进行的具体活动、需要具备的具体能力和可能存在的具体问题。

2.3 提出关键在役问题

关键在役问题是在役考核的关注点,在役考核指标必须围绕关键在役问题进行分解,确保在役考核指标具有针对性和有效性[11]。在不同的在役考核时机,关键在役问题也有所不同,提出的关键在役问题必须紧贴装备当前现状及当前担负的训练、作战、保障任务,使关键在役问题具有针对性。以某型装甲装备的适编性为例,根据其使命任务和部队实际工作,提出关键在役问题:人员编配数量能满足装备充分发挥自身性能吗?装备当前的编制体系能够实现装备效能最大化吗?装备作战编组能够满足完成训练、作战任务的需求吗?

2.4 解析关键问题

装备的关键在役问题要在装备服役期间得到检验,体现装备在服役期间应当具备和保持的性能效能[12]。一些关键在役问题还可以分解为数个子问题,例如适编性问题1可以分为以下子问题:编配的装备操作人员、保障人员能满足装备训练、作战要求吗?人员岗位职责合理吗?装备使用人员能适应装备运用方式吗?将这些关键在役问题用指标来表示,涵盖所有能为回答关键问题提供数据的指标,因此一个关键在役问题可能分解成一个或多个指标,将指标再次细化分解可得到完整的指标体系[13]。适编性问题1可以分解为人员编配合理性、岗位合理性、使用人员适应性和保障人员适应性等。在解析关键在役问题时要兼顾全面性和针对性,将关键问题解析透彻,指标分解才能具有实际意义,以此确定在役考核的数据需求。

2.5 指标体系优化

通过解析关键在役问题得到的指标体系相对全面,但是也存在部分指标相互依存、重要程度不清晰的情况,因此需要综合衡量构建指标的目的性、科学性、系统性、简明性、可测性、完备性、独立性[14]等原则,对指标进行优化筛选,得到数量精简、结构优化的指标体系。网络分析法(ANP)作为一种解决复杂动态问题的方法,能够优化存在依存关系的同层指标和对上层指标存在支配关系的下层指标,采用ANP对指标进行筛选,能够得到科学合理的指标体系[15]。

3 基于ANP指标体系优化方法

网络分析法(ANP)是一种用于复杂系统评价和决策方法,由Saaty教授于1996年提出,ANP是在层次分析法(AHP)的基础上发展出来的,分为控制层和网络层。网络层受控于控制层,其内部指标存在相互关系,结构具有多样性,能够很好地描述复杂系统结构,确定具有说服力的指标相对排序,主要步骤如图2所示,以装备适编性指标为例,使用ANP进行指标优化。
图2 ANP主要计算步骤

3.1 构造ANP影响网络

建立三层装备适编性指标体系,各子指标之间存在相互影响关系,如图3所示。
图3 装备适编性评价指标体系
主要指标I11、I12、I13之间存在相互关系,I11、I12、I13的下级指标之间同样不是独立,比如编配数量满足度I121与编组数量满足度I132之间存在相互影响的关系,主指标关系如图4所示。
图4 主指标关系网络
子指标关系如图5所示。
图5 子指标关系网络

3.2 构造主指标加权矩阵

邀请5位装甲装备在役考核领域及装备作战使用方面的专家对指标相对重要性进行评判,并按照9个重要度等级进行打分,记表示i指标比j指标的重要度等级,重要度等级为:同样重要、略微重要、明显重要、非常重要、极其重要、略微不重要、明显不重要、非常不重要、极其不重要,评判值对应为:1、3、5、7、9、1/3、1/5、1/7、1/9,而2、4、6、8、1/2、1/4、1/6、1/8是重要度在上述相应评判值中间的取值。
专家的评判值分别为 M i j ( 1 ), M i j ( 2 ),…, M i j ( 5 ),i和j为构建的指标,可得评判值的均值 a i j ⌢, a i j ⌢= ∑ n = 1 5 M i j ( n ) 5,在准则In下的判断矩阵为A=( a i j ⌢)n×n。w为相应判断矩阵的排序向量,λmax是判断矩阵的最大特征值,CR为一致性指标。当CR<0.1时,表示判断矩阵合乎要求。
根据专家打分结果得到相应的判断矩阵,首先构建I11、I12、I13的判断矩阵,并计算权重向量、最大特征值和一致性指标,如表1所示。
表1 准则I11下各指标组的判断矩阵
I11 I11 I12 I13 w
I11 1 1 2 0.4 λmax=3
CR=0
I12 1 1 2 0.4
I13 1/2 1/2 1 0.2
同理计算可得在准则I12、I13下的权重,将在准则I11下各指标组的权重作为第一列,准则I12下各指标组权重作为第二列,准则I13下各指标组权重作为第三列,得到加权矩阵A:
A= 0.400 0.250 0.273 0.400 0.625 0.182 0.200 0.125 0.545

3.3 构造子指标初始超矩阵

相同指标组内部子指标相互之间存在关系网络,以子指标I111为准则时,通过计算判断矩阵,可得I111、I112、I113、I114的权重排序向量,如表2所示。
表2 准则I111下子指标的判断矩阵
I111 I111 I112 I113 I114 w
I111 1 2 2 5 0.419 λmax=4.16
CR=0.0592
I112 1/2 1 2 5 0.295
I113 1/2 1/2 1 6 0.227
I114 1/5 1/5 1/6 1 0.059
同理可得其余同组子指标的权重排序向量。不同指标组子指标同样存在关系网络,以I112为准则时,通过计算判断矩阵,可得I121、I122、I123的权重排序向量,如表3所示,同理可得其他类似准则下子指标的权重排序向量。
表3 准则I112下子指标I121、I122、I123的判断矩阵
I112 I121 I122 I123 w
I121 1 2 1/3 0.239 λmax=3.018
CR=0.0158
I122 1/2 1 1/4 0.137
I123 3 4 1 0.623
根据子指标关系网络,子指标初始超矩阵构造B如下:
B= I 11 I 11 I 11 I 12 I 11 I 13 I 12 I 11 I 12 I 12 I 12 I 13 I 13 I 11 I 13 I 12 I 13 I 13
其中I11I11表示指标组I11内部子指标的权重排序,首先以I111为准则求得权重排序向量作为I11I11的第一列,相同方法求得I11I11的第二、三、四列权重向量。I11I11作为B的第一行第一列的分块,同理求得B的其余分块,最后得到子指标初始超矩阵B,如表4所示。
表4 子指标初始超矩阵B
I111 I112 I113 I114 I121 I122 I123 I131 I132 I133
I111 0.419 0.299 0.254 0.351 0.272 0.359 0.286 0.455 0.509 0.375
I112 0.295 0.453 0.232 0.351 0.158 0.359 0.286 0.263 0.211 0.375
I113 0.227 0.189 0.431 0.189 0.482 0.200 0.286 0.141 0.212 0.125
I114 0.057 0.059 0.083 0.109 0.088 0.082 0.142 0.141 0.068 0.125
I121 0.142 0.333 0.548 0.548 0.667 0.142 0.250 0.137 0.500 0.333
I122 0.429 0.333 0.241 0.211 0.167 0.429 0.250 0.624 0.250 0.333
I123 0.429 0.334 0.211 0.241 0.166 0.429 0.500 0.239 0.250 0.334
I131 0.265 0.455 0.142 0.309 0.285 0.643 0.455 0.643 0.251 0.444
I132 0.655 0.455 0.429 0.581 0.619 0.283 0.455 0.283 0.690 0.444
I133 0.080 0.090 0.429 0.110 0.096 0.074 0.090 0.074 0.059 0.112
子指标初始超矩阵B的相应子指标权重块与加权矩阵A的每个权重相乘,最终得到加权超矩阵B'。
B'= 0.1676 0.1196 0.1016 0.1404 0.0680 0.0898 0.0715 0.1242 0.1390 0.1024 0.1180 0.1812 0.0928 0.1404 0.0395 0.0897 0.0715 0.0718 0.0576 0.1024 0.0908 0.0756 0.1724 0.0756 0.1205 0.0500 0.0715 0.0385 0.0579 0.0341 0.0236 0.0236 0.0332 0.0436 0.0220 0.0205 0.0355 0.0385 0.0185 0.0341 0.0568 0.1332 0.2192 0.2192 0.4169 0.0888 0.1563 0.0249 0.0910 0.0606 0.1716 0.1332 0.0964 0.0844 0.1044 0.2681 0.1563 0.1136 0.0455 0.0606 0.1716 0.1336 0.0844 0.0964 0.1037 0.2681 0.3124 0.0435 0.0455 0.0608 0.0530 0.0910 0.0284 0.0618 0.0356 0.0804 0.0569 0.3504 0.1368 0.2420 0.1310 0.0910 0.0858 0.1162 0.0774 0.0354 0.0569 0.1543 0.3761 0.2420 0.0160 0.0180 0.0858 0.0220 0.0120 0.0092 0.0112 0.0403 0.0321 0.0610

3.4 确定加权极限超矩阵并计算权重

将得到的B'进行自乘,即:B'B'=B'2,B'2B'2=B'4,B'4B'4=B'8,…,直至得到的积矩阵收敛,收敛标准为积矩阵特征值|λmax|<1,利用Python软件进行计算可得加权极限超矩阵。
0.1068 0.1067 0.1064 0.1065 0.1047 0.1053 0.1051 0.1105 0.1104 0.1104 0.0865 0.0862 0.0855 0.0857 0.0843 0.0863 0.0857 0.0873 0.0862 0.0867 0.0806 0.0810 0.0822 0.0819 0.0840 0.0810 0.0820 0.0774 0.0790 0.0782 0.0272 0.0272 0.0271 0.0271 0.0270 0.0274 0.0272 0.0274 0.0270 0.0272 0.1568 0.1586 0.1630 0.1616 0.1711 0.1598 0.1635 0.1432 0.1487 0.1461 0.1364 0.1359 0.1342 0.1347 0.1345 0.1387 0.1372 0.1335 0.1308 0.1321 0.1534 0.1521 0.1494 0.1503 0.1508 0.1579 0.1557 0.1448 0.1420 0.1432 0.1011 0.1011 0.0998 0.1000 0.0953 0.0986 0.0974 0.1133 0.1098 0.1117 0.1261 0.1259 0.1270 0.1268 0.1230 0.1204 0.1214 0.1365 0.1397 0.1380 0.0251 0.0252 0.0255 0.0254 0.0253 0.0246 0.0248 0.0262 0.0264 0.0263
取其中任一列作为子指标的权重,即:I111=0.1068,I112=0.0865,I113=0.0806,I114=0.0272,I121=0.1568,I122=0.1364,I123=0.1534,I131=0.1011,I132=0.1261,I133=0.0251。由此可知I114、I133权重相对较小,且与其余指标权重差值较大,可以视情将其舍弃或备用,得到的装备适编性指标体系如图6所示。
图6 装备适编性指标

3.5 完善指标体系

使用该方法依次对适配性指标、服役经济性指标、部队适用性指标和质量稳定性指标进行优化,通过专家评判和计算权重得到优化的装甲装备在役考核指标。

4 结束语

本文梳理了常用指标体系的构建方法,结合装甲装备在役关键问题提出了装甲装备在役考核指标构建思路,分析了装甲装备的在役关键问题,通过解析关键问题得出在役考核的指标体系。考虑到初始指标间存在相互影响的关系,以装备适编性指标为例建立了指标关系影响网络,并利用ANP对装备适编性指标进行优化,使得建立的指标体系能够有效用于装甲装备在役考核,为科目设计、数据采集、考核评估打下基础。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
孟庆均, 郭齐胜, 曹玉坤, 等. 装备在役考核评估指标体系[J]. 装甲兵工程学院学报, 2018, 32(1):18-24.

[2]
张超, 彭文成, 闫耀东, 等. 基于灰色关联度的指控分系统在役考核指标体系构建[J]. 兵器装备工程学报, 2018, 39(6):94-98.

[3]
彭文成, 张超. 指控分系统在役考核作战能力指标体系构建[J]. 信息系统工程, 2017, 24(12):132-134.

[4]
朱闽, 杨清文. 主战装备在役考核指标体系的构建及评价[J]. 指挥控制与仿真, 2020, 42(5):55-59.

[5]
赵志强. 装备作战效能评估指标体系构建方法研究[A]. 中国自动化学会系统仿真专业委员会第二十届系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C]. 合肥:中国科技大学出版社, 2019:345-350.

[6]
吴溪, 王铁虎, 高振辉. 武器装备作战试验评估指标体系构建及优化方法[J]. 火力与指挥控制, 2020, 45(3):75-80.

[7]
陈聪. 基于活动-能力映射的航电系统战技指标体系构建方法[A]. 中国航空学会2017年(第三届)中国航空科学技术大会论文集(上册)[C].北京:航空工业出版社, 2017:7-14.

[8]
王伟, 李远哲, 等. 坦克装甲车辆试验鉴定[M]. 北京: 国防工业出版社, 2020:166-172.

[9]
张宏江, 罗建华, 郭英, 等. 装备在役考核[M]. 北京: 国防工业出版社, 2020:9-11.

[10]
凌超, 王凯, 刘中晅, 等. 武器装备体系作战试验方案设计研究[J]. 装备学院学报, 2016, 27(6):112-116.

[11]
孙鹏, 朱浩洋, 赵勇, 等. 装备作战试验评估指标体系构建研究[J]. 现代防御技术, 2020, 48(6):108-113,120.

[12]
张千宇, 李清清, 孙瑞杰. 舰载机反舰装备体系作战效能试验指标构建[J]. 兵器装备工程学报, 2019, 40(12):1-4.

[13]
薛益新, 周玢. 武器装备作战试验鉴定指标体系建立方法[J]. 装备学院学报, 2016, 27(4):102-107.

[14]
张继春, 李兴顺, 王会. 数字化部队装备体系指挥控制能力指标体系研究[J]. 舰船电子工程, 2019, 39(9):146-148,161.

[15]
谭跃进, 陈英武, 罗鹏程, 等. 系统工程原理[M]. 2版. 北京: 科学出版社, 2017:215-223.

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