摘要：The decisions concerning portfolio selection for army engineering and manufacturing development projects determine the benefit of those projects to the country *** are typically selected based on ex ante estimates of future return values,which are usually difficult to specify or only generated after project launch.A scenario-based approach is presented here to address the problem of selecting a project portfolio under incomplete scenario information and interdependency *** the first stage,the relevant dominance concepts of scenario analysis are studied to handle the incomplete ***,a scenario-based programming approach is proposed to handle the interdependencies to obtain the projects,whose return values are multi-criteria with interval ***,an illustrative example of army engineering and manufacturing development shows the feasibility and advantages of the scenario-based multi-objective programming approach.

摘要：现代战争的发展必须统筹考虑多种类型装备发展与规划.武器装备建设方案的顶层设计大多都属于多属性群决策问题.如果采用传统的犹豫模糊方法,在专家权重未知和决策信息缺失的情况下,单纯依靠悲观或者乐观原则扩充元素,则忽略了专家的综合意见,对专家的评估的完整性造成了破坏,另外,专家权重依靠人为给定,可能存在一定主观偏差.基于以上原因,本文提出了一种不完全信息条件下基于专家信任网络的多属性群决策方法.与传统的犹豫模糊方法相比,提出的专家信任网络的概念,规范了专家权重的计算过程,并且综合各个专家的评估意见,进一步计算专家评估矩阵中的缺失值.本文以武器方案选择为例,完善了基于专家信任网络的犹豫模糊决策方法,证明了该方法的有效性,并分析了特定情况下的专家信任网络对最终决策结果的影响.

摘要：考虑共建共享的复杂装备组合优化是适应联合作战和装备发展需求的一种新的装备发展规划理念,不仅需要统筹考虑共建阶段各研发单位的资源高效整合,还需兼顾共享阶段中预期运用场景下的资源共享、相互配合等不同约束。为了高效获得优质的组合规划与组合选择方案,本文研究了共建共享双层策略驱动的复杂装备组合优化问题。首先,综合考虑共建和共享策略,对装备研发组合规划问题和装备组合选择问题进行分析和建模。然后,设计了深度神经网络辅助的分支定界启发式方法,通过可学习的模型在分支选择和修剪的过程中给出合理的建议。最后,通过侦察预警监视装备组合优化作为案例,验证了本文所构建模型和提出的算法的有效性。

摘要：传统作战体系能力需求开发过程周期较长,面对战场态势动态变化的快速响应能力较弱,需求来源单一且缺少反馈调整机制。针对以上问题,提出基于系统工程“V”模型和用户故事思想的作战体系能力需求敏捷开发方法,重新设计作战体系能力需求开发框架,构建基于用户故事的作战体系能力需求模型,提出一套完整的作战体系能力需求开发流程,并用“清扫雷场”作战任务示例演示了作战体系能力需求的开发过程。示例研究结果表明,所提方法为解决作战体系能力需求的双向来源矛盾问题提供了一种新的技术路径,能够有效提升作战体系能力需求开发的效率。

摘要：在复杂装备的开发和更新的过程中,因其复杂性,开发人员需要从大量的非结构化文本中寻找有用信息,而传统的开发方式需要很多专业咨询,且仍不能满足复杂装备智能化的新特性,如复杂的场景感知和不断发展的知识管理.为降低开发成本,克服开发过程中的不确定性并降低设计风险,提出了一种识别和整合复杂装备需求相关知识,发现并评估新的设计知识的方法,即将需求分析看作一系列信息处理流程,输入用户、产品等价值密度低的数据,输出研发产品可用的价值密度高的信息.具体来说,基于功能–行为–结构的产品开发模型、需求规格说明常用模板构建需求知识图谱本体;然后从用户反馈中提取包含场景信息的三元组,基于场景编码进行需求分析,得到用户关注的产品特征;接下来引入领域专业知识,对需求感知的产品特征进行产品组件分解,进而生成可以辅助产品开发的可选决策集合;最终对可选方案进行评估.最后进行了新能源汽车的案例研究,证明其知识演化的结果是有效的.

摘要：为快速获得优质的排班表,设计了结合深度神经网络和分支定界法的智能人员排班系统.介绍人员排班问题的特点和难点;构建问题的整数规划模型;提出基于深度神经网络辅助的分支定界法,通过学习现有的已知最优解的人员排班问题,在分支定界的每一步作出合理的分支选择和修剪.该方法是使用深度学习方法解决组合优化问题的一种创新尝试,实验部分针对不同的参数设置和标准实例集合验证了该方法的可行性.

摘要：新军改背景下,培养面向联合作战保障任务的新型创新军事人才已成为军队院校的重要使命及任务,如何将院校学科建设与联合作战保障人才培养相结合、共发展是一个亟待探讨和解决的问题。文章以管理科学与工程专业为例,制订了本科学员的培养目标与能力素质模型,设计了面向联合作战保障任务的军校本科学员的培养模式与相应的课程体系,构建了循环嵌套的本科学员考核评价方式,并针对目前军队院校本科学员培养存在的问题提出了一些建议。

摘要：新冠肺炎疫情期间,疫情数据成为民众关注的重点,涌现出了大量可视化图件,及时地向公众传达着疫情的数量信息和时空分布及变化,帮助大众快速了解疫情当前状况、推断发展趋势。本文从疫情数据可视化表达内容的维度出发,分析不同可视化的表达形式以及其对疫情数据的加工程度,结合示例把可视化分为"1阶"、"2阶"和"多阶",并分析各自表达的数据类型、表达方式、设计特点和信息传递。同时,针对疫情可视化中的不足,探讨了数据统计中制图单元多级选择、数据分类中的极值处理问题,以及疫情可视化手段中不同颜色的内涵、质底法地图中区域面积和统计单元的影响、符号地图中符号压盖处理、热力图中比例尺的影响、统计图表和标注信息等在疫情可视化中的设计问题,指出疫情可视化设计中的视觉效果误用、设计过于复杂的误区,最后指出疫情信息可视化应具备讲故事的能力、问题针对性的特点,以图面简洁、高效信息传递为根本,为制图者合理设计图表和用户理性阅读疫情地图提供参考。

摘要：为研究传统楼阁式木塔施工期性能变化,通过55次现场监测分析新建唐式7层楼阁式木塔的施工工艺和施工期受力性能,基于结构响应数据的模态识别归纳了结构性能时变发展规律。基于已有试验结果,采用OpenSees软件pinching4滞回模型建立并验证了木塔三维有限元模型计算的合理性,并进一步研究了榫卯节点、斗栱节点和梁柱框架墙体的荷载效应和抗力的比值及其发展规律。结果表明,木塔框架核心筒和完整结构的自振频率比值约为80%,结构频率随构件安装就位而不断增加,并随非结构构件的增加而下降。其中,4层结构构件使结构第1阶自振频率增加27.3%;墙体安装使第1阶自振频率最大提高9.3%;屋面防水等非结构构件使结构第1阶自振频率最多下降10.5%,而楼板则对结构频率无明显影响。有限元模拟结果表明,结构主要构件在施工过程中荷载效应小于相应构件承载力的6%,结构施工期安全性风险小。

摘要：基于Ramey经典井筒温度计算模型,结合井筒与地层间的热量传递过程分别建立了开井与关井两种生产状态的瞬态井筒温度压力数学模型,分析了不同工况下的井筒传热过程。利用建立模型对现场实际井例进行计算并与商用软件模拟结果进行对比,分析了开井和关井时对应井筒温度压力的分布情况,同时验证了井筒温度与压力预测模型的准确性,为气井实际生产过程中温度压力的预测提供了理论依据。