模糊灰色关联分析在战储维修器材品种优化中的应用

张 强，刘士通，王开勇

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161； 2.军事交通学院 军事物流系，天津 300161)



模糊灰色关联分析在战储维修器材品种优化中的应用

张 强1，刘士通2，王开勇2

(1.军事交通学院 研究生管理大队，天津 300161； 2.军事交通学院 军事物流系，天津 300161)

科学合理地确定战储维修器材储备品种，对提高战时装备维修效率，保持部队战斗力和装备战备完好率具有重要意义。从维修器材的属性特点着手，逐一分析其品种确定的影响因素，并建立评判体系；通过借鉴模糊灰色关联分析，对各影响因素进行定性与定量分析，建立维修器材储备品种优化模型。通过实例验证，该方法能够应用在战储维修器材品种的确定上。

模糊灰色关联分析；维修器材；储备品种

战储维修器材是装备维修过程中所需要的重要保障资源，是构成装备使用与维修保障的主要因素[1]。在实施战场抢修时，大多利用更换配件的修理方法，维修工作对维修器材存在较大依赖性。目前，在维修器材组套保障、品种优化研究方面，陈修学等[2]利用价值工程法，从备件功能和设置成本两方面确定品种。尤勇生等[3]提出利用AHP和GDM方法确定备件品种，是一种直观的决策方法。本文对需要组套的维修器材进行属性分析，给出评判体系，将模糊理论和灰色理论结合，分析各影响因素的关联性，建立品种优化模型，并结合算例进行分析，对维修器材组套供应保障决策有一定参考作用。

1 器材组套品种筛选影响因素分析

1.1 重要性

重要性是由维修器材在装备系统中所发挥的功能和作用所决定的。由于战时修理并不要求将装备恢复至全部功能状态，而是在短时间内将装备恢复至其作战任务剖面的某一有用功能状态[4]。所以，就要针对不同的作战装备确定具体的准则。考虑某件维修器材的重要性时，首先要考虑该器材是否影响装备的生存状态，也就是基本的自行驶能力；其次要考虑该器材是否影响装备完成其作战任务。缺少该种维修器材，装备就不具备基本的自行驶能力或者基本的作战能力，那么它的重要性就大。

1.2 损耗性

损耗性就是在某次作战任务中零部件或者总成出故障、损坏的概率。通常情况下，维修器材的损耗包括战斗损伤、固定磨损以及非常规操作对零部件寿命的影响。战斗损伤率是指作战装备在执行任务过程中，受到敌人火力袭击有可能毁坏或者相应功能失效的概率，通常和装备的种类、作战外部环境、作战模式等因素相关[5]。固定磨损就是装备只要运行使用就存在的磨损，与零部件的可靠性相关。受作战环境严酷程度和作战人员紧张程度的影响，难免出现装备的非常规操作，差错率明显提高，这就会增加装备发生故障或损坏的机率。

1.3 可更换性

装备维修器材的可更换性是指某零部件、总成在确定的维修等级下能否拆装、更换的特性[6]。在确定某种维修器材是否储备时，首先应明确该零部件能够拆卸；其次要针对战争的时效性特点，要求装备零部件的拆装也要有时效性，即能够在完成作战某个任务剖面时限内，用尽可能短的时间更换拆装完毕。如果某零部件的拆装所需时间大于完成任务的时限，该维修器材也就没有储备的必要，作战任务结束后再进行维修即可。另外，考虑到体积、运输保存等条件，零部件、总成在作战条件下的可获得性也是影响零部件、总成是否可以更换的因素。

1.4 经济性

维修器材的经费约束是指储存某种维修器材所产生的经济价值，主要包括采购、储存以及处理该维修器材所产生的费用。以往对于战备物资储备品种的优化研究中，主要是从预测需求方面来考虑，通过消耗因子和相关计算方法来预测储备品种、数量，这种需求预测是从部队装备的实际出发，对战储工作有很大帮助。但是，部队战储部门在进行维修器材的储备时，并不能够储备所有的器材种类，因为用于维修器材的购置费用、保管费用以及处理费用有限，并不能够满足装备维修器材储备的所有需求，因此，在对维修器材的储备品种进行优化选择时，就不能忽略经济性的影响。经费约束与维修器材的品种、数量之间存在反比例的关系。储存单品种维修器材产生的费用越多，就要减少储备；需要的费用越少，确定战储品种时要优先考虑。

2 模型建立

模糊灰色关联分析是由改进的德尔菲(delphi)法、层次分析法(analytic hierarchy progress,AHP)、灰色关联(grey interconnect)分析法和模糊综合(fuzzy evaluating)评价法结合而成的数学方法。将维修器材品种确定的各个影响因素中模糊性、灰度性和不容易进行量化的部分数值化，用定量的数学来进行计算。

2.1 指标体系确定

首先，要对战储维修器材的储备品种进行优化研究，目的就是使维修器材的储备与战时维修的需求相一致，做到储用一体，提高战储物资的军事效益和经济效益。战时影响装备维修器材品种选择的因素比较多，不确定性很大。依据作战任务剖面的特点，结合维修器材使用人员的需求，将战时确定装备维修器材品种的影响因素分解为重要性、损耗性、可更换性和经济性等4个相关属性，构造出战储维修器材储备品种评估指标体系(如图1所示)。

图1 战储维修器材储备品种评估指标体系

2.2 权值确定

对上述影响因素中的第一层和第二层因素，采用AHP方法和德尔菲方法相组合，计算其中各影响因素的权重比例，构建比较判断权重矩阵W：

W=[W1，W2，…，Wm]

(1)

指标相对权重：

AjWj=λmaxWj

(2)

式中：λmax为最大特征值；Wj为对应的特征向量。

一致性检验：

(3)

(4)

式中：m为矩阵阶数；RI为平均一致性指数。

根据式(2)求得各影响因素矩阵的权重，并对成对比较判断矩阵利用式(3)和式(4)进行一致性检验，当一致性比率CR<0．1时，表示权值计算合理。

2.3 评价模型构建

如果选择r位评审专家对一已知装备维修器材的n个二级指标进行分析评价，那么，第k位评审专家对第i个因素指标的评价结果记为dki，则待选样本评价矩阵为

确定评估灰类就是确定评价灰类的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数[7]。灰类可以依据评价级别进而从定性分析中得出，常用的白化权函数有以下几种。

(1)第Ⅰ灰类(上分段)，e=1，规定灰数⊗∈[d1，∞]。

(2)第Ⅱ灰类(中分段)，e=2，规定灰数⊗∈[0,d2，2d2]。

(3)第Ⅲ灰类(下分段)，e=3，规定灰数⊗∈[0,d3，2d3]

对于第e类影响因素评价指标dki的权重fe(dki)，可以按照确定的各评价标准灰类函数求解出，再利用公式(5)求出灰数统计数(记为xie)和总灰色统计数(记为xi)。

(5)

由r位专家对第i个影响因素在第e种评价灰类标准时的灰色权值rie可以构造出评价权矩阵为

其中：

(6)

根据影响因素权值及各因素模糊评判矩阵可以得到白化后的模糊综合评判矩阵为

P=W·R=[W1，W2，…，Wm]·R

最终求得评价结果Rs=P·V，其中V为阈值。根据评价结果，可以确定维修器材是否储备以及器材组套储备级别。

3 模型验证

本文以某车辆维修器材为例，对该品种器材进行评价，确定是否储备。

(1)确定指标权重。结合AHP方法和德尔菲方法，计算各级因素评价指标的权重为

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)确定评价量样本矩阵。根据相关标准和规定，将影响因素量化(量化值见表1—表4)，并邀请10位相关专业的专家、教授和相关业务人员分别对各影响因素进行打分。打分范围为1～9，结果见表5。

表1 维修器材重要程度

表2 维修器材损耗性

表3 维修器材可更换性

表4 维修器材经济性

表5 样本评价结果

(3)确定评估灰类。依据WER思想(物理—事理—人理)和测度理论的相关内容，将评价级别划分为4个等级，分别为特别关键、关键、普通、很普通，对应阈值为V=[9，7，5，3]T。

由式(6)得灰色评估权值，并构成权重矩阵为

同理，损耗性、可更换性、经济性的权重矩阵为

(4)计算评估结果。

重要性的评判结果：

Rs1=W1×R1×V=7．600 9

损耗性评判结果：

Rs2=W2×R2×V=7．169 6

可更换性评判结果：

Rs3=W3×R3×V=7．368 7

经济性评判结果：

Rs4=W4×R4×V=7．310 6

所以，该车辆维修器材的总评价结果为

根据评价等级设定和计算结果可知，该车辆维修器材的权重等级介于关键与特别关键之间，即该维修器材要优先储备。通过查询，该车辆维修器材符合《军队战备物资储备目录》的规定，表明模型合理。

4 结 语

维修器材的使用主体是维修单元，器材的品种、数量确定得是否合理，直接关系到战时装备的维修效率。对维修器材的品种进行优化，涉及到诸多因素，难以进行定量化。本文利用模糊灰色关联分析建立优化模型，为战储维修器材的储备、组套集装保障提供了一定的理论支撑。

[1] 孙雷.车辆维修器材战备储备决策研究[D].大连：大连理工大学，2007.

[2] 陈修学，赵建忠.价值工程法在导弹装备备件品种确定中的应用[J].航空兵器，2009(2)：57-60.

[3] 尤勇生，武婧.基于AHP及GDM的备件品种确定法[J].军民两用技术与产品，2010(9)：44-45.

[4] 张建，李铁骊. 基于DHFG法的船舶操纵性综合评价[J]. 中国舰船研究，2010,5(6):57.

[5] 夏志安, 李源, 杨建军. 基于灰色评估法的战时车辆装备备件储备品种确定[J]. 陕西师范大学学报(自然科学版)，2008,36(19):53-56.

[6] 张仕念，刘春和，刘雪峰，等．战储备件储备品种选择的属性分析法[J]．系统工程理论与实践，2007(10)：118-123．

[7] 蔺东伟，刘高飞.DHGF法在气象水文战储备件组套包装中的应用研究[J].包装工程，2013，34(23)：92-96.

(编辑：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．

张 强(1991—)，男，硕士研究生；

刘士通(1958—)，男，博士，教授，硕士研究生导师．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2016.11.015

E233

A

1674-2192(2016)11- 0063- 05