系统效能与经济可承受性综合仿真设计

总结了国内外效能评估以及装备全寿命周期费用预测的理论和方法，为效能与经济可承受性的建模分析提供了依据，并按照效能与经济可承受性仿真综合实验设计的思路，讨论了在仿真工具的基础上如何进行仿真实验方案设计的问题，最后介绍了数据挖掘的有关知识和国内外研究现状，为仿真产生的大量数据进行分析和处理提供了理论方法。

【关键词】 效能 经济可承受性 仿真 实验方案设计 数据挖掘

1 系统效能与经济可承受性分析

RMS要求的论证必须同装备系统效能评估相联系，必须综合分析装备作战使用方案、维修保障方案、以及人力、备件等保障资源对战备完好性、任务持续能力的影响，需要分析计算装备系统采办过程的寿命周期费用，并对各类备选方案进行综合权衡。因此RMS要求的论证过程必然是一个考虑大量可变因素影响、需要反复迭代的复杂逻辑分析与计算过程，因此仿真技术和手段被大量引入装备RMS要求论证工作中，开始形成了以效能费用分析为核心的RMS要求的综合论证阶段。系统效能与经济可承受性综合仿真的目的是通过研究基于任务过程与使用保障过程的典型装备RMS模型与行为模型及其仿真技术，建立典型的系统效能模型、寿命周期费用模型及其综合权衡技术，为典型复杂装备效能和经济可承受性综合设计分析提供方法和工具。

系统效能与经济可承受性的论证和分析可以分为三个部分，首先要对系统效能与经济可承受性的概念、方法进行研究，开发出一个适用于分析、论证的工具，本文选择利用仿真的方法对其进行论证，然后在此基础上，对仿真的实验方案进行设计，最后在大量数据中对仿真结果进行挖掘。

2 实验设计的主要方法

系统效能与经济可承受性仿真实验是指研究人员或军事指挥人员，依托系统效能与经济可承受性仿真系统，针对所研究的效能与经济可承受性问题，选定仿真实验点，设定相关实验条件，通过建立和运行仿真模型，获取与分析实验结果，为装备的构型问题研究或决策制定提供辅助支持的一种活动。

随着仿真技术在装备论证阶段的应用，仿真实验设计的研究也得到了发展。国内外不少专业学者提出了许多仿真实验设计的方法，具体方法介绍如下。

2.1 假设检验

假设检验也称显著性检验。通常它先对研究总体的参数做出某种假设，并给定一个检验水平或显著性水平，然后从总体中抽取样本进行观察，用样本所提供的信息对假设的正确性进行判断，从而决定在给定的显著性水平下假设是否成立。若观察结果与理论不符，则须放弃假设；否则，认为无充分证据表明假设错误。假设检验主要用于假设检验型作战仿真实验中。

2.2 析因设计

析因设计是英国人Ronald A Fisher于20世纪20年代提出的实验设计方法。析因设计分为全面析因设计和部分析因设计。全面析因设计把所有因素各水平之间的组合都作为一个处理。设有个因素，每个因素的水平数为，则全面实验的因素组合数目为个。如果每个因素组合重复次试验，则全部的试验次数是个。全面析因设计的优点是可以分析所有因素的主效应和全部的高级交互效应，可以直接从实验的结果找到因素水平的最优组合而不必通过统计分析。但是其缺点也很明显，即随着参数个数的增大，需要作的试验次数成指数增长。

2.3 均匀设计

均匀设计也是部分析因设计的一种，是用均匀设计表安排实验和分析实验结果的设计方法。所有的实验设计方法本质上就是在实验的范围内给出挑选代表点的方法。均匀设计就是只考虑试验点在实验范围内的均匀分散性，而去掉整齐可比性的一种实验设计方法。它的优点是当因素数目较多时所需要的实验次数也不多。其不足之处是，由于不具有整齐可比性，对均匀设计的实验结果不能做直观分析，需要用回归分析的方法对实验数据做统计分析，以推断最优的实验条件。均匀设计主要用于实验因素水平数较多的设计优化实验中。

2.4 回归设计

回归设计也称为响应曲面设计，由英国统计学家G.Box在20世纪50年代初提出的方法。回归设计把实验指标看作是实验因素的函数，记做：

这是一个回归方程的形式，其中的回归函数在几何空间中可看作是一个曲面，称为响应曲面。回归设计就是利用实验数据拟合实验指标（响应变量）对实验因素的回归方程，因此又称为响应曲面设计。通常用于建立响应曲面的回归方程是一个二次回归方程。回归设计也主要用于设计优化型实验中。

2.5 二次通用旋转实验设计

凡与实验中心点距离相等的球面上各点回归方程预测值的方差是相等的回归实验设计，称为旋转设计。二次通用旋转实验设计能使回归预测值y的方差是在球心为原点，半径为r 的球内的一个常数。该设计的一致精度和需要实验次数较少等优点广泛应用于科学实验中。

对几种常用的实验设计方法对比，可以得到1。

3 数据挖掘在仿真中的应用

众所周知，数据库技术从20世纪80年代开始，已经得到广泛的应用。随着数据库容量的膨胀，人们面临的主要问题不再是缺乏足够的信息可以使用，而是面对浩瀚的数据海洋如何有效地利用这些数据。面对这一挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并显示出强大的生命力。

数据挖掘是从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或者规律等知识的复杂过程。数据挖掘已经在商业、金融、电信、等领域获得了广泛的应用。而在军事领域，数据挖掘的应用还不是很多。系统效能与经济可承受性仿真在虚拟环境下模拟装备在典型任务剖面下的效能及经济性特征，求出系统的费效比，对于装备系统的论证和设计具有实际参考价值，但如何对平台产生的大量仿真结果数据进行挖掘和评估，从而得出有意义的结论，是效能与经济可承受性仿真不可缺少的一个环节。

利用数据挖掘技术对大量仿真结果、数据进行分析、处理，可以得到对实际有价值的结果，从而来改进设计、构型，进行预测、决策，在仿真中具有十分重要的作用。西方发达国家在20世纪80年代开始将数据挖掘技术应用于军事装备领域，当时美国空军试验室在作战飞机的研制试验中建立了航空系统保障费用数据库，通过历史数据挖掘来对系统的寿命周期费用进行估算；随着计算机技术的不断发展，美、英、法等西方发达国家军队已逐步将数据挖掘技术应用到装备发展的各个领域，特别是装备可靠性、维修性和保障性的工程实践当中。国内对于数据挖掘在仿真中的应用并不多，主要有李清毅利用数据挖掘技术对卫星仿真柔性平台中仿真数据进行分析和评估，通过应用实例分析数据分析和评估对卫星设计的作用，体现仿真评估对于设计可靠性的验证与校核；张文明等对粗糙集方法在作战仿真数据挖掘中的应用作了初步的探索，对装甲兵作战仿真试验系统的试验结果进行数据挖掘，得出了有实际参考价值的结果。

4 结语

国内外学者对于装备RMS仿真技术、作战效能建模、经济可承受性分析都有着比较深入的研究，但很少有文献把这些理论结合起来，即对装备系统级上的效能与经济可承受性进行综合分析，考虑装备的费效权衡，因此，根据效能评估模型把装备的保障效能和作战效能结合起来，并对装备的经济可承受性进行分析，建立一套效能和经济性的评价指标，并进行综合权衡、优化，对于装备的设计和分析有着比较明显的意义。

参考文献：

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