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    模糊灰色關(guān)聯(lián)分析在戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材品種優(yōu)化中的應(yīng)用

    2016-12-09 06:36:25劉士通王開勇
    關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)

    張 強(qiáng),劉士通,王開勇

    (1.軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊(duì),天津 300161; 2.軍事交通學(xué)院 軍事物流系,天津 300161)

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    模糊灰色關(guān)聯(lián)分析在戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材品種優(yōu)化中的應(yīng)用

    張 強(qiáng)1,劉士通2,王開勇2

    (1.軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊(duì),天津 300161; 2.軍事交通學(xué)院 軍事物流系,天津 300161)

    科學(xué)合理地確定戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材儲(chǔ)備品種,對(duì)提高戰(zhàn)時(shí)裝備維修效率,保持部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力和裝備戰(zhàn)備完好率具有重要意義。從維修器材的屬性特點(diǎn)著手,逐一分析其品種確定的影響因素,并建立評(píng)判體系;通過借鑒模糊灰色關(guān)聯(lián)分析,對(duì)各影響因素進(jìn)行定性與定量分析,建立維修器材儲(chǔ)備品種優(yōu)化模型。通過實(shí)例驗(yàn)證,該方法能夠應(yīng)用在戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材品種的確定上。

    模糊灰色關(guān)聯(lián)分析;維修器材;儲(chǔ)備品種

    戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材是裝備維修過程中所需要的重要保障資源,是構(gòu)成裝備使用與維修保障的主要因素[1]。在實(shí)施戰(zhàn)場搶修時(shí),大多利用更換配件的修理方法,維修工作對(duì)維修器材存在較大依賴性。目前,在維修器材組套保障、品種優(yōu)化研究方面,陳修學(xué)等[2]利用價(jià)值工程法,從備件功能和設(shè)置成本兩方面確定品種。尤勇生等[3]提出利用AHP和GDM方法確定備件品種,是一種直觀的決策方法。本文對(duì)需要組套的維修器材進(jìn)行屬性分析,給出評(píng)判體系,將模糊理論和灰色理論結(jié)合,分析各影響因素的關(guān)聯(lián)性,建立品種優(yōu)化模型,并結(jié)合算例進(jìn)行分析,對(duì)維修器材組套供應(yīng)保障決策有一定參考作用。

    1 器材組套品種篩選影響因素分析

    1.1 重要性

    重要性是由維修器材在裝備系統(tǒng)中所發(fā)揮的功能和作用所決定的。由于戰(zhàn)時(shí)修理并不要求將裝備恢復(fù)至全部功能狀態(tài),而是在短時(shí)間內(nèi)將裝備恢復(fù)至其作戰(zhàn)任務(wù)剖面的某一有用功能狀態(tài)[4]。所以,就要針對(duì)不同的作戰(zhàn)裝備確定具體的準(zhǔn)則??紤]某件維修器材的重要性時(shí),首先要考慮該器材是否影響裝備的生存狀態(tài),也就是基本的自行駛能力;其次要考慮該器材是否影響裝備完成其作戰(zhàn)任務(wù)。缺少該種維修器材,裝備就不具備基本的自行駛能力或者基本的作戰(zhàn)能力,那么它的重要性就大。

    1.2 損耗性

    損耗性就是在某次作戰(zhàn)任務(wù)中零部件或者總成出故障、損壞的概率。通常情況下,維修器材的損耗包括戰(zhàn)斗損傷、固定磨損以及非常規(guī)操作對(duì)零部件壽命的影響。戰(zhàn)斗損傷率是指作戰(zhàn)裝備在執(zhí)行任務(wù)過程中,受到敵人火力襲擊有可能毀壞或者相應(yīng)功能失效的概率,通常和裝備的種類、作戰(zhàn)外部環(huán)境、作戰(zhàn)模式等因素相關(guān)[5]。固定磨損就是裝備只要運(yùn)行使用就存在的磨損,與零部件的可靠性相關(guān)。受作戰(zhàn)環(huán)境嚴(yán)酷程度和作戰(zhàn)人員緊張程度的影響,難免出現(xiàn)裝備的非常規(guī)操作,差錯(cuò)率明顯提高,這就會(huì)增加裝備發(fā)生故障或損壞的機(jī)率。

    1.3 可更換性

    裝備維修器材的可更換性是指某零部件、總成在確定的維修等級(jí)下能否拆裝、更換的特性[6]。在確定某種維修器材是否儲(chǔ)備時(shí),首先應(yīng)明確該零部件能夠拆卸;其次要針對(duì)戰(zhàn)爭的時(shí)效性特點(diǎn),要求裝備零部件的拆裝也要有時(shí)效性,即能夠在完成作戰(zhàn)某個(gè)任務(wù)剖面時(shí)限內(nèi),用盡可能短的時(shí)間更換拆裝完畢。如果某零部件的拆裝所需時(shí)間大于完成任務(wù)的時(shí)限,該維修器材也就沒有儲(chǔ)備的必要,作戰(zhàn)任務(wù)結(jié)束后再進(jìn)行維修即可。另外,考慮到體積、運(yùn)輸保存等條件,零部件、總成在作戰(zhàn)條件下的可獲得性也是影響零部件、總成是否可以更換的因素。

    1.4 經(jīng)濟(jì)性

    維修器材的經(jīng)費(fèi)約束是指儲(chǔ)存某種維修器材所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,主要包括采購、儲(chǔ)存以及處理該維修器材所產(chǎn)生的費(fèi)用。以往對(duì)于戰(zhàn)備物資儲(chǔ)備品種的優(yōu)化研究中,主要是從預(yù)測需求方面來考慮,通過消耗因子和相關(guān)計(jì)算方法來預(yù)測儲(chǔ)備品種、數(shù)量,這種需求預(yù)測是從部隊(duì)裝備的實(shí)際出發(fā),對(duì)戰(zhàn)儲(chǔ)工作有很大幫助。但是,部隊(duì)?wèi)?zhàn)儲(chǔ)部門在進(jìn)行維修器材的儲(chǔ)備時(shí),并不能夠儲(chǔ)備所有的器材種類,因?yàn)橛糜诰S修器材的購置費(fèi)用、保管費(fèi)用以及處理費(fèi)用有限,并不能夠滿足裝備維修器材儲(chǔ)備的所有需求,因此,在對(duì)維修器材的儲(chǔ)備品種進(jìn)行優(yōu)化選擇時(shí),就不能忽略經(jīng)濟(jì)性的影響。經(jīng)費(fèi)約束與維修器材的品種、數(shù)量之間存在反比例的關(guān)系。儲(chǔ)存單品種維修器材產(chǎn)生的費(fèi)用越多,就要減少儲(chǔ)備;需要的費(fèi)用越少,確定戰(zhàn)儲(chǔ)品種時(shí)要優(yōu)先考慮。

    2 模型建立

    模糊灰色關(guān)聯(lián)分析是由改進(jìn)的德爾菲(delphi)法、層次分析法(analytic hierarchy progress,AHP)、灰色關(guān)聯(lián)(grey interconnect)分析法和模糊綜合(fuzzy evaluating)評(píng)價(jià)法結(jié)合而成的數(shù)學(xué)方法。將維修器材品種確定的各個(gè)影響因素中模糊性、灰度性和不容易進(jìn)行量化的部分?jǐn)?shù)值化,用定量的數(shù)學(xué)來進(jìn)行計(jì)算。

    2.1 指標(biāo)體系確定

    首先,要對(duì)戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材的儲(chǔ)備品種進(jìn)行優(yōu)化研究,目的就是使維修器材的儲(chǔ)備與戰(zhàn)時(shí)維修的需求相一致,做到儲(chǔ)用一體,提高戰(zhàn)儲(chǔ)物資的軍事效益和經(jīng)濟(jì)效益。戰(zhàn)時(shí)影響裝備維修器材品種選擇的因素比較多,不確定性很大。依據(jù)作戰(zhàn)任務(wù)剖面的特點(diǎn),結(jié)合維修器材使用人員的需求,將戰(zhàn)時(shí)確定裝備維修器材品種的影響因素分解為重要性、損耗性、可更換性和經(jīng)濟(jì)性等4個(gè)相關(guān)屬性,構(gòu)造出戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材儲(chǔ)備品種評(píng)估指標(biāo)體系(如圖1所示)。

    圖1 戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材儲(chǔ)備品種評(píng)估指標(biāo)體系

    2.2 權(quán)值確定

    對(duì)上述影響因素中的第一層和第二層因素,采用AHP方法和德爾菲方法相組合,計(jì)算其中各影響因素的權(quán)重比例,構(gòu)建比較判斷權(quán)重矩陣W:

    W=[W1,W2,…,Wm]

    (1)

    指標(biāo)相對(duì)權(quán)重:

    AjWj=λmaxWj

    (2)

    式中:λmax為最大特征值;Wj為對(duì)應(yīng)的特征向量。

    一致性檢驗(yàn):

    (3)

    (4)

    式中:m為矩陣階數(shù);RI為平均一致性指數(shù)。

    根據(jù)式(2)求得各影響因素矩陣的權(quán)重,并對(duì)成對(duì)比較判斷矩陣?yán)檬?3)和式(4)進(jìn)行一致性檢驗(yàn),當(dāng)一致性比率CR<0.1時(shí),表示權(quán)值計(jì)算合理。

    2.3 評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

    如果選擇r位評(píng)審專家對(duì)一已知裝備維修器材的n個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行分析評(píng)價(jià),那么,第k位評(píng)審專家對(duì)第i個(gè)因素指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果記為dki,則待選樣本評(píng)價(jià)矩陣為

    確定評(píng)估灰類就是確定評(píng)價(jià)灰類的等級(jí)數(shù)、灰類的灰數(shù)以及灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù)[7]?;翌惪梢砸罁?jù)評(píng)價(jià)級(jí)別進(jìn)而從定性分析中得出,常用的白化權(quán)函數(shù)有以下幾種。

    (1)第Ⅰ灰類(上分段),e=1,規(guī)定灰數(shù)?∈[d1,∞]。

    (2)第Ⅱ灰類(中分段),e=2,規(guī)定灰數(shù)?∈[0,d2,2d2]。

    (3)第Ⅲ灰類(下分段),e=3,規(guī)定灰數(shù)?∈[0,d3,2d3]

    對(duì)于第e類影響因素評(píng)價(jià)指標(biāo)dki的權(quán)重fe(dki),可以按照確定的各評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)灰類函數(shù)求解出,再利用公式(5)求出灰數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)(記為xie)和總灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)(記為xi)。

    (5)

    由r位專家對(duì)第i個(gè)影響因素在第e種評(píng)價(jià)灰類標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的灰色權(quán)值rie可以構(gòu)造出評(píng)價(jià)權(quán)矩陣為

    其中:

    (6)

    根據(jù)影響因素權(quán)值及各因素模糊評(píng)判矩陣可以得到白化后的模糊綜合評(píng)判矩陣為

    P=W·R=[W1,W2,…,Wm]·R

    最終求得評(píng)價(jià)結(jié)果Rs=P·V,其中V為閾值。根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果,可以確定維修器材是否儲(chǔ)備以及器材組套儲(chǔ)備級(jí)別。

    3 模型驗(yàn)證

    本文以某車輛維修器材為例,對(duì)該品種器材進(jìn)行評(píng)價(jià),確定是否儲(chǔ)備。

    (1)確定指標(biāo)權(quán)重。結(jié)合AHP方法和德爾菲方法,計(jì)算各級(jí)因素評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重為

    Ws=[0.48,0.16,0.09,0.27]

    W1=[0.67,0.33]

    W2=[0.56,0.32,0.12]

    W3=[0.65,0.12,0.23]

    W4=[0.68,0.22,0.1]

    (2)確定評(píng)價(jià)量樣本矩陣。根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定,將影響因素量化(量化值見表1—表4),并邀請10位相關(guān)專業(yè)的專家、教授和相關(guān)業(yè)務(wù)人員分別對(duì)各影響因素進(jìn)行打分。打分范圍為1~9,結(jié)果見表5。

    表1 維修器材重要程度

    表2 維修器材損耗性

    表3 維修器材可更換性

    表4 維修器材經(jīng)濟(jì)性

    表5 樣本評(píng)價(jià)結(jié)果

    (3)確定評(píng)估灰類。依據(jù)WER思想(物理—事理—人理)和測度理論的相關(guān)內(nèi)容,將評(píng)價(jià)級(jí)別劃分為4個(gè)等級(jí),分別為特別關(guān)鍵、關(guān)鍵、普通、很普通,對(duì)應(yīng)閾值為V=[9,7,5,3]T。

    由式(6)得灰色評(píng)估權(quán)值,并構(gòu)成權(quán)重矩陣為

    同理,損耗性、可更換性、經(jīng)濟(jì)性的權(quán)重矩陣為

    (4)計(jì)算評(píng)估結(jié)果。

    重要性的評(píng)判結(jié)果:

    Rs1=W1×R1×V=7.600 9

    損耗性評(píng)判結(jié)果:

    Rs2=W2×R2×V=7.169 6

    可更換性評(píng)判結(jié)果:

    Rs3=W3×R3×V=7.368 7

    經(jīng)濟(jì)性評(píng)判結(jié)果:

    Rs4=W4×R4×V=7.310 6

    所以,該車輛維修器材的總評(píng)價(jià)結(jié)果為

    根據(jù)評(píng)價(jià)等級(jí)設(shè)定和計(jì)算結(jié)果可知,該車輛維修器材的權(quán)重等級(jí)介于關(guān)鍵與特別關(guān)鍵之間,即該維修器材要優(yōu)先儲(chǔ)備。通過查詢,該車輛維修器材符合《軍隊(duì)?wèi)?zhàn)備物資儲(chǔ)備目錄》的規(guī)定,表明模型合理。

    4 結(jié) 語

    維修器材的使用主體是維修單元,器材的品種、數(shù)量確定得是否合理,直接關(guān)系到戰(zhàn)時(shí)裝備的維修效率。對(duì)維修器材的品種進(jìn)行優(yōu)化,涉及到諸多因素,難以進(jìn)行定量化。本文利用模糊灰色關(guān)聯(lián)分析建立優(yōu)化模型,為戰(zhàn)儲(chǔ)維修器材的儲(chǔ)備、組套集裝保障提供了一定的理論支撐。

    [1] 孫雷.車輛維修器材戰(zhàn)備儲(chǔ)備決策研究[D].大連:大連理工大學(xué),2007.

    [2] 陳修學(xué),趙建忠.價(jià)值工程法在導(dǎo)彈裝備備件品種確定中的應(yīng)用[J].航空兵器,2009(2):57-60.

    [3] 尤勇生,武婧.基于AHP及GDM的備件品種確定法[J].軍民兩用技術(shù)與產(chǎn)品,2010(9):44-45.

    [4] 張建,李鐵驪. 基于DHFG法的船舶操縱性綜合評(píng)價(jià)[J]. 中國艦船研究,2010,5(6):57.

    [5] 夏志安, 李源, 楊建軍. 基于灰色評(píng)估法的戰(zhàn)時(shí)車輛裝備備件儲(chǔ)備品種確定[J]. 陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,36(19):53-56.

    [6] 張仕念,劉春和,劉雪峰,等.戰(zhàn)儲(chǔ)備件儲(chǔ)備品種選擇的屬性分析法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2007(10):118-123.

    [7] 藺東偉,劉高飛.DHGF法在氣象水文戰(zhàn)儲(chǔ)備件組套包裝中的應(yīng)用研究[J].包裝工程,2013,34(23):92-96.

    (編輯:史海英)

    Application of Fuzzy Grey Correlation Analysis in Optimization of Warfare Maintenance Equipment Varieties

    ZHANG Qiang1, LIU Shitong2, WANG Kaiyong2

    (1.Postgraduate Training Brigade, Military Transportation University, Tianjin 300161, China;2.Military Logistics Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China)

    Confirming warfare maintenance equipment varieties scientifically and reasonably has great significance for improving wartime equipment maintaining efficiency and keeping fighting capacity and equipment in good condition. After introducing characteristics of maintenance equipment, the paper analyzes factors that influencing variety determination and constructs an evaluation system, and establishes a maintenance equipment variety optimization model by qualitative and quantitative analysis on each influencing factor with fuzzy grey correlation analysis. This method is proved to be applicable in maintenance equipment variety determination through an example.

    fuzzy grey correlation analysis; maintenance equipment; storage varieties

    2016-07-03;

    2016-09-04.

    張 強(qiáng)(1991—),男,碩士研究生;

    劉士通(1958—),男,博士,教授,碩士研究生導(dǎo)師.

    10.16807/j.cnki.12-1372/e.2016.11.015

    E233

    A

    1674-2192(2016)11- 0063- 05

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