張 強(qiáng)，劉士通，王開勇

(1.軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊，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，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)儲維修器材儲備品種，對提高戰(zhàn)時裝備維修效率，保持部隊?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，并建立評判體系；通過借鑒模糊灰色關(guān)聯(lián)分析，對各影響因素進(jìn)行定性與定量分析，建立維修器材儲備品種優(yōu)化模型。通過實例驗證，該方法能夠應(yīng)用在戰(zhàn)儲維修器材品種的確定上。

模糊灰色關(guān)聯(lián)分析；維修器材；儲備品種

戰(zhàn)儲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]。在實施戰(zhàn)場搶修時，大多利用更換配件的修理方法，維修工作對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。本文對需要組套的維修器材進(jìn)行屬性分析，給出評判體系，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，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，差錯率明顯提高，這就會增加裝備發(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下能否拆裝、更換的特性[6]。在確定某種維修器材是否儲備時，首先應(yīng)明確該零部件能夠拆卸；其次要針對戰(zhàn)爭的時效性特點(diǎn)，要求裝備零部件的拆裝也要有時效性，即能夠在完成作戰(zhàn)某個任務(wù)剖面時限內(nèi)，用盡可能短的時間更換拆裝完畢。如果某零部件的拆裝所需時間大于完成任務(wù)的時限，該維修器材也就沒有儲備的必要，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)約束是指儲存某種維修器材所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價值，主要包括采購、儲存以及處理該維修器材所產(chǎn)生的費(fèi)用。以往對于戰(zhàn)備物資儲備品種的優(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)計算方法來預(yù)測儲備品種、數(shù)量，這種需求預(yù)測是從部隊裝備的實際出發(fā)，對戰(zhàn)儲工作有很大幫助。但是，部隊?wèi)?zhàn)儲部門在進(jìn)行維修器材的儲備時，并不能夠儲備所有的器材種類，因為用于維修器材的購置費(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備的所有需求，因此，在對維修器材的儲備品種進(jìn)行優(yōu)化選擇時，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。儲存單品種維修器材產(chǎn)生的費(fèi)用越多，就要減少儲備；需要的費(fèi)用越少，確定戰(zhàn)儲品種時要優(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)評價法結(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)行計算。

2.1 指標(biāo)體系確定

首先，要對戰(zhàn)儲維修器材的儲備品種進(jìn)行優(yōu)化研究，目的就是使維修器材的儲備與戰(zhàn)時維修的需求相一致，做到儲用一體，提高戰(zhàn)儲物資的軍事效益和經(jīng)濟(jì)效益。戰(zhàn)時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個相關(guān)屬性，構(gòu)造出戰(zhàn)儲維修器材儲備品種評估指標(biāo)體系(如圖1所示)。

圖1 戰(zhàn)儲維修器材儲備品種評估指標(biāo)體系

2.2 權(quán)值確定

對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)相對權(quán)重：

AjWj=λmaxWj

(2)

式中：λmax為最大特征值；Wj為對應(yīng)的特征向量。

一致性檢驗：

(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，并對成對比較判斷矩陣?yán)檬?3)和式(4)進(jìn)行一致性檢驗，當(dāng)一致性比率CR<0．1時，表示權(quán)值計算合理。

2.3 評價模型構(gòu)建

如果選擇r位評審專家對一已知裝備維修器材的n個二級指標(biāo)進(jìn)行分析評價，那么，第k位評審專家對第i個因素指標(biāo)的評價結(jié)果記為dki，則待選樣本評價矩陣為

確定評估灰類就是確定評價灰類的等級數(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)評價級別進(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]

對于第e類影響因素評價指標(biāo)dki的權(quán)重fe(dki)，可以按照確定的各評價標(biāo)準(zhǔn)灰類函數(shù)求解出，再利用公式(5)求出灰數(shù)統(tǒng)計數(shù)(記為xie)和總灰色統(tǒng)計數(shù)(記為xi)。

(5)

由r位專家對第i個影響因素在第e種評價灰類標(biāo)準(zhǔn)時的灰色權(quán)值rie可以構(gòu)造出評價權(quán)矩陣為

其中：

(6)

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

P=W·R=[W1，W2，…，Wm]·R

最終求得評價結(jié)果Rs=P·V，其中V為閾值。根據(jù)評價結(jié)果，可以確定維修器材是否儲備以及器材組套儲備級別。

3 模型驗證

本文以某車輛維修器材為例，對該品種器材進(jìn)行評價，確定是否儲備。

(1)確定指標(biāo)權(quán)重。結(jié)合AHP方法和德爾菲方法，計算各級因素評價指標(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)確定評價量樣本矩陣。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 樣本評價結(jié)果

(3)確定評估灰類。依據(jù)WER思想(物理—事理—人理)和測度理論的相關(guān)內(nèi)容，將評價級別劃分為4個等級，分別為特別關(guān)鍵、關(guān)鍵、普通、很普通，對應(yīng)閾值為V=[9，7，5，3]T。

由式(6)得灰色評估權(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)計算評估結(jié)果。

重要性的評判結(jié)果：

Rs1=W1×R1×V=7．600 9

損耗性評判結(jié)果：

Rs2=W2×R2×V=7．169 6

可更換性評判結(jié)果：

Rs3=W3×R3×V=7．368 7

經(jīng)濟(jì)性評判結(jié)果：

Rs4=W4×R4×V=7．310 6

所以，該車輛維修器材的總評價結(jié)果為

根據(jù)評價等級設(shè)定和計算結(jié)果可知，該車輛維修器材的權(quán)重等級介于關(guān)鍵與特別關(guān)鍵之間，即該維修器材要優(yōu)先儲備。通過查詢，該車輛維修器材符合《軍隊?wèi)?zhàn)備物資儲備目錄》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)時裝備的維修效率。對維修器材的品種進(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)儲維修器材的儲備、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)備儲備決策研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2007.

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(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