装备保障智能优化决策方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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凌海风，郑宇军，萧毅鸿 著

图书标签:

• 装备保障
• 智能决策
• 优化方法
• 可靠性
• 后勤保障
• 人工智能
• 机器学习
• 数据分析
• 军事装备
• 系统工程

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118100686

版次：1

商品编码：11708330

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：188

字数：245000

正文语种：中文

内容简介

　　《装备保障智能优化决策方法与应用》以解决装备保障决策中的复杂决策问题为牵引，以现代决策理论为基础，以运筹学、最优化理论、智能进化算法和多属性决策方法为工具，系统介绍装备保障智能优化决策相关的理论、方法及其在各类装备保障决策问题中的实际应用。

目录

第1章 绪论
1.1 决策与决策方法
1.1.1 决策的基本要素
1.1.2 决策分类
1.1.3 决策步骤
1.2 最优化问题与最优化方法
1.2.1 最优化问题
1.2.2 最优化方法
1.3 多准则决策
1.3.1 基本概念
1.3.2 多目标决策和多目标优化
1.4 装备保障优化决策
1.4.1 装备保障决策中存在问题分析
l.4.2 装备保障优化决策概念
1.4.3 装备保障优化决策过程
1.4.4 装备保障优化决策典型应用
参考文献

第2章 智能优化算法
2.1 禁忌搜索
2.1.1 禁忌搜索的基本思想
2.1.2 禁忌搜索算法框架与应用
2.2 模拟退火
2.2.1 模拟退火算法的基本思想
2.2.2 模拟退火算法框架与应用
2.3 遗传算法
2.3.1 遗传算法的基本思想
2.3.2 遗传算法框架与应用
2.3.3 遗传算法的其他变种
2.4 蚁群算法
2.4.1 蚁群算法的基本思想
2.4.2 蚁群算法应用
2.5 粒子群算法
2.5.1 粒子群算法的基本思想
2.5.2 粒子群算法框架与应用
2.5.3 粒子群算法的其他变种
2.6 差分进化算法
2.6.1 差分进化算法的基本思想
2.6.2 差分进化算法框架与应用
2.6.3 差分进化算法的其他变种
2.7 生物地理学优化算法
2.7.1 生物地理学优化算法的基本思想
2.7.2 生物地理学优化算法框架与应用
2.7.3 生物地理学优化算法的其他变种
2.8 混合智能优化算法
2.8.1 遗传／禁忌混合优化算法
2.8.2 生物地理学优化／差分进化算法
参考文献

第3章 多属性决策
3.1 多属性决策概述
3.2 经典多属性决策方法
3.3 基于Vague集的模糊多属性决策
3.3.1 Vague集基本概念
3.3.2 Vague集（值）之间的距离度量
3.3.3 Vague集（值）之间的相似度量
3.3.4 vague值的排序方法
3.3.5 基于vague集的多阶段模糊多属性决策方法
参考文献

第4章 装备管理优化决策
4.1 装备运用优化决策
4.1.1 装备动用时间优化分配
4.1.2 装备动用优化遗传算法
4.1.3 算法实验与评价
4.2 装备补充优化决策
4.2.1 装备补充优化问题
4.2.2 多目标遗传算法
4.2.3 多目标粒子群算法
4.2.4 算法实验与评价
4.3 装备更新优化决策
4.3.1 装备更新优化决策问题
4.3.2 装备更新多阶段决策模型
4.3.3 算法实验与评价
4.4 装备调运优化决策
4.4.1 装备调运优化问题
4.4.2 生态地理学优化算法
4.4.3 算法实验与评价
参考文献

第5章 维修保障优化决策
5.1 战略维修规划
5.1.1 问题简介
5.1.2 数学模型描述
5.1.3 两阶段禁忌搜索算法
5.1.4 自适应粒子群优化算法
5.1.5 算法实验与评价
5.2 装备维修任务分配优化决策
5.2.1 问题简介
5.2.2 数学模型描述
5.2.3 约束多目标粒子群算法
5.2.4 算法实验与评价
5.2.5 基于Vague的多属性决策
5.3 维修作业调度优化
5.3.1 问题简介
5.3.2 数学模型描述
5.3.3 粒子群优化算法
5.3.4 算法实验与评价
参考文献

第6章 器材保障优化决策
6.1 器材筹措规划
6.1.1 多品种器材筹措问题
6.1.2 分阶段粒子群优化算法
6.1.3 分阶段差分进化算法
6.1.4 算法实验与评价
6.2 器材存储分配优化
6.2.1 器材存储分配优化问题
6.2.2 多目标遗传算法
6.2.3 多目标二元差分进化算法
6.2.4 算法实验与评价
6.3 器材分仓优化
6.3.1 器材分仓优化问题
6.3.2 禁忌搜索算法
6.3.3 算法实验与评价
6.4 器材供应优化
6.4.1 器材供应优化问题
6.4.2 粒子群优化算法
6.4.3 差分进化算法
6.4.4 算法实验与评价
参考文献

第7章 装备战时保障优化决策
7.1 战场抢修任务指派优化
7.1.1 问题分析
7.1.2 数学建模
7.1.3 基于模糊学习子群的多目标粒子群算法
7.1.4 算法实验
7.2 基地级维修作业分工优化
7.2.1 问题分析
7.2.2 数学建模
7.2.3 遗传算法
7.2.4 算法实例
7.2.5 拓展研究
7.3 维修器材配送优化
7.3.1 问题分析
7.3.2 数学建模
7.3.3 基于模拟退火的混合粒子群算法
7.3.4 算法实验
7.3.5 拓展研究
参考文献

第8章 装备保障优化决策支持系统
8.1 决策支持系统概述
8.1.1 决策支持系统的基本概念
8.1.2 决策支持系统的研究与发展
8.2 系统总体设计
8.2.1 装备保障优化决策的基本过程
8.2.2 系统设计需求分析
8.2.3 系统总体设计思路
8.2.4 总体功能设计
8.3 系统关键设计
8.3.1 模型库设计
8.3.2 系统接口设计
8.3.3 人.机交互设计
8.4 系统应用示例
参考文献

前言/序言

装备运行寿命周期管理与预警系统研究 书籍简介 本书深入探讨装备从设计、研制、生产、列装、使用、维护、退役等全寿命周期的管理精髓，并在此基础上，重点聚焦于建立一套先进、高效的装备运行寿命周期管理与预警系统。系统旨在通过整合先进的信息技术、数据分析方法和决策支持模型，实现对装备运行状态的实时监测、风险评估以及潜在故障的超前预警，从而最大化装备的可用性、可靠性和安全性，同时优化维护成本，延长装备服役年限，最终提升整体作战效能与战略保障能力。 第一章 装备寿命周期理论基础与管理挑战 本章首先梳理装备寿命周期管理（Life Cycle Management, LCM）的演进历程及其核心理念。我们将装备寿命周期划分为概念策划、设计开发、生产制造、部署列装、运行维护、退役处置等关键阶段，并逐一剖析各阶段的主要任务、目标以及可能面临的挑战。特别地，本章将着重分析当前装备管理中普遍存在的痛点，例如信息孤岛、数据分散、维护模式滞后、故障诊断不及时、资源配置不合理以及决策缺乏科学依据等问题。通过对这些挑战的深入剖析，为后续章节构建科学有效的管理与预警系统奠定坚实的理论基础和问题导向。我们将引入可靠性工程、维修性工程、保障性工程等关键工程技术概念，阐述它们在装备寿命周期中的重要作用。同时，也将讨论政策法规、组织架构、人员能力等非技术性因素对装备管理的影响。 第二章 装备运行状态监测与数据采集技术 本章致力于研究先进的装备运行状态监测技术与高效的数据采集方法。我们将介绍多种非侵入式和侵入式监测手段，包括但不限于传感器技术（如振动传感器、温度传感器、压力传感器、应力传感器）、成像技术（如红外成像、视觉检测）、声学监测技术、电磁信号分析等。针对不同类型装备（如航空发动机、舰船动力系统、陆地车辆、雷达系统、通信设备等）的特点，我们将提出 tailored 的监测方案，重点关注关键部件的运行参数和健康指标。 在数据采集方面，本章将重点阐述如何构建一个集中的、高密度的数据采集网络。我们将讨论有线传输与无线传输（如物联网、5G通信）相结合的数据采集架构，以及数据预处理技术，包括数据清洗、去噪、特征提取和归一化等，以确保采集数据的质量和可用性。此外，还将探讨如何利用历史数据和专家经验来定义关键性能参数（Key Performance Indicators, KPI）和健康指示器（Health Indicators, HI），作为后续状态评估和故障诊断的基础。我们将深入研究各种传感器在实际应用中的优缺点、安装部署的注意事项以及维护要求，以确保数据的连续性和准确性。 第三章 装备健康状态评估与损伤诊断模型 本章是装备运行状态管理的核心，着重于建立科学的装备健康状态评估（Health Assessment）和损伤诊断（Damage Diagnosis）模型。我们将介绍基于统计分析、机器学习、深度学习以及物理模型的方法。 统计分析方法：包括均值、方差、标准差、均方根等基本统计指标的应用，以及时间序列分析（如ARIMA模型）在趋势预测中的应用。 机器学习方法：重点介绍支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-近邻（KNN）等分类和回归算法，用于故障模式识别和健康状态划分。 深度学习方法：探讨卷积神经网络（CNN）在图像和时序数据特征提取中的优势，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理序列数据和预测未来状态中的应用。 物理模型方法：基于装备工作原理和失效机制建立的数学模型，用于模拟损伤的演变过程和预测剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）。 本章还将讨论模型的可解释性问题，以及如何通过模型集成和交叉验证来提高诊断和评估的准确性。我们将详细介绍不同模型的适用场景、优缺点、构建流程以及实际案例分析，例如如何利用振动数据诊断轴承的早期损伤，或者如何通过热成像数据评估电子设备的过热风险。 第四章 装备故障预警与风险预测技术 基于前两章的监测和评估成果，本章将聚焦于装备故障预警（Fault Prediction）与风险预测（Risk Forecasting）技术的开发。我们将研究基于阈值、基于模型和基于数据驱动的预警策略。 阈值预警：介绍静态阈值和动态阈值的概念，以及如何根据装备的运行环境和使用强度动态调整预警阈值。 模型预警：利用前面章节建立的健康评估模型，设定预警等级，当健康指标低于某个临界值时触发预警。 数据驱动预警：运用异常检测算法（如孤立森林、One-Class SVM）识别偏离正常运行模式的数据点，提前预警潜在的故障。 风险预测：引入风险矩阵的概念，结合故障发生的概率和故障一旦发生可能造成的后果（如影响作战能力、造成人员伤亡、导致巨大经济损失等），对装备运行风险进行量化评估，并预测未来的风险趋势。 本章还将讨论预警信息的生成、分发和管理机制，确保预警信息能够及时、准确地传递给相关人员，并指导后续的维护决策。我们将探讨如何利用机器学习模型来预测未来一段时间内发生特定故障的概率，并根据概率和影响程度进行风险等级划分。 第五章 装备运行优化与维护决策支持系统 本章将装备寿命周期管理从被动响应提升到主动优化层面，重点构建装备运行优化与维护决策支持系统（Decision Support System, DSS）。该系统将整合来自监测、诊断和预警模块的数据，并结合维护资源（如备件、维修人员、工具设备）、作战任务需求以及成本效益分析，为维护决策提供科学依据。 我们将研究多种优化算法，包括： 预测性维护（Predictive Maintenance）：基于故障预警信息，提前安排维护活动，避免突发性故障。 视情维护（Condition-Based Maintenance, CBM）：根据装备的实际健康状况，决定是否需要进行维护，避免不必要的维护。 基于可靠性的维护（Reliability-Centered Maintenance, RCM）：系统性地分析装备的失效模式，并为每种失效模式制定最有效的维护策略。 优化备件库存与物流：通过需求预测和库存模型，优化备件的采购、存储和分发，降低库存成本，提高备件保障的及时性。 维修资源调度与分配：根据维护任务的优先级、紧急程度和资源可用性，优化维修人员和设备的调度，提高维修效率。 本章还将讨论如何建立一个用户友好的界面，方便操作人员、维修工程师和管理人员进行信息查询、分析和决策。我们将探讨如何利用人工智能技术（如强化学习）来动态优化维护策略，以适应不断变化的装备状态和任务需求。 第六章 系统集成、验证与应用推广 本章将重点讨论装备运行寿命周期管理与预警系统的集成、验证与实际应用推广。我们将详细阐述系统的整体架构设计，包括数据层、应用层、展示层等，以及各模块之间的接口设计和数据交互流程。 在系统验证方面，我们将介绍多种验证方法，包括仿真验证、实验室测试验证以及现场试验验证。通过对系统的严格验证，确保其功能的准确性、稳定性和可靠性。 在应用推广方面，本章将探讨系统的部署策略，包括软硬件基础设施建设、人员培训、操作规程制定等。我们将分析不同类型装备在实际应用中可能遇到的具体问题，并提出相应的解决方案。同时，本章还将讨论系统的持续改进与升级机制，以及如何将先进技术（如大数据分析、人工智能、数字孪生等）融入系统，以保持其前沿性和竞争力。最后，我们将通过具体的应用案例，展示该系统在提升装备作战能力、降低维护成本、延长装备寿命等方面的显著成效。我们将强调系统的可扩展性和适应性，使其能够服务于多种不同类型和复杂度的装备系统。 第七章 未来展望与挑战 本章将对装备运行寿命周期管理与预警系统的未来发展趋势进行展望，并指出当前及未来可能面临的挑战。我们将探讨诸如数字孪生技术的深度应用、基于人工智能的自主维护、人机协同的维护模式、以及如何应对网络安全威胁等前沿课题。同时，本章也将讨论如何构建一个更加开放、互联互通的装备管理生态系统，促进信息共享与协同作战。我们将强调持续创新和技术迭代的重要性，以及如何通过跨学科合作来解决复杂问题。 本书旨在为装备领域的科研人员、工程师、管理人员提供一套系统、全面的理论指导和实践工具，以期推动装备管理水平的飞跃，为国家战略安全和军事现代化建设提供坚实的支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是，它似乎在探索一个非常前沿且具有实际意义的领域。作为一名对现代军事技术和后勤保障抱有浓厚兴趣的爱好者，我一直在关注那些能够提升效率、降低成本、同时又能保证装备可靠性的创新方法。这本书的名字“装备保障智能优化决策方法与应用”，听起来就直击痛点。我脑子里构想的场景是，书中可能详细阐述了如何利用先进的计算模型、机器学习算法，甚至是模拟仿真技术，来预测装备可能出现的故障，评估不同维修方案的优劣，以及如何最优地分配有限的保障资源。想象一下，在一次关键任务中，如果能够提前知道哪台设备最有可能出问题，并及时进行针对性维护，那将是多么大的优势！或者，在 peacetime，如何通过智能分析，让备件库存更加合理，避免积压和短缺。我期待这本书能够提供一些具体的案例研究，展示这些“智能优化决策”是如何在现实中被应用的，并且取得了怎样的成效。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对现代工业和技术进步充满好奇的读者，这本书的题目《装备保障智能优化决策方法与应用》瞬间抓住了我的眼球。在我看来，装备的可靠运行是许多关键领域（从国防安全到民用基础设施）的基石，而保障这些装备的有效性，一直是挑战与机遇并存的课题。我非常感兴趣的是，书中究竟是如何将“智能”与“优化决策”这两个概念融合在一起，应用于“装备保障”这个具体场景的。我设想，这本书可能深入探讨了如何利用大数据分析、机器学习、甚至是运筹学等方法，来解决装备在全生命周期中可能遇到的各种问题。比如，在设计阶段，是否可以通过模拟来优化装备的可靠性？在运行过程中，如何实时监控装备状态，预测潜在故障，并制定最经济、最高效的维修策略？我期待书中能够提供一些具体的算法模型，或者案例分析，来展示这些“智能优化决策”是如何在实际中发挥作用的，并带来哪些 tangible 的好处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题非常有吸引力，尤其对于我这种从事相关领域但又渴望了解前沿技术的人来说。我一直在思考，如何在日益复杂和信息化的今天，更有效地管理和维护大型装备系统。传统的装备保障模式，往往依赖于固定的维护周期和经验判断，这在面对技术更新迭代快、运行环境多变的现代装备时，显得有些力不从心。“智能优化决策”这几个字，让我觉得这本书可能提供了一种全新的思路。我猜想，书中可能会探讨如何通过数据采集和分析，构建一套动态的、自适应的保障体系。比如，它可能介绍了如何收集装备运行的各种数据（温度、压力、振动、使用频率等），然后利用人工智能算法来识别潜在的故障模式，甚至提前预测故障的发生概率。更进一步，它可能会讨论如何根据这些预测结果，智能地生成最优的维护和修理计划，包括何时进行维护、需要哪些备件、需要多少人力等，从而最大化装备的可用性和使用寿命。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《装备保障智能优化决策方法与应用》，光听起来就觉得充满了“硬核”的味道。我虽然不是技术出身，但对于机械、工程以及相关的管理科学总是有着一份天然的好奇。在我的认知里，任何大型装备，无论是飞机、船舶、还是大型生产线，其背后的维护和保障工作都极其复杂，涉及到大量的资源、时间和人力。而“智能优化决策”这几个字，让我联想到是不是这本书在探讨如何通过一些高科技手段，把这种原本可能很“拍脑袋”或者依赖经验的决策过程，变得更加科学、精准和高效。我很好奇，它是否会涉及到一些人工智能的算法，比如预测性维护，或者是在复杂的供应链管理中，如何通过智能化的方式来优化备件的库存和调配，以确保在需要的时候，恰好有合适的零件可用。我希望能在这本书里找到一些关于如何让装备“少生病”、“病了能快速治好”的秘诀，并且这些秘诀是基于科学的、智能化的方法的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深蓝色调配上银色的字体，给人一种专业又有点科技感的感觉。我平时对装备维护这块儿了解不多，但隐约觉得这东西很重要，毕竟国家安全、军事行动，甚至一些大型工程项目的顺利进行，都离不开精良的装备和有效的保障。这本书的名字听起来就很高大上，“智能优化决策”这几个词，让我脑海里立刻浮现出各种复杂的算法、大数据分析、还有人工智能的影子。我很好奇，到底是怎么通过智能化的手段来解决装备保障中的难题的？是不是像电影里那样，电脑能分析出哪里会出问题，提前进行预防？还是说，它能根据实际的使用情况，动态地调整维护计划，让资源利用最大化？我希望这本书能用比较通俗易懂的方式来解释这些复杂的技术，哪怕是初步介绍，也希望能让我对这个领域有一个大概的认识。毕竟，对于我这样的普通读者来说，对这些高深的东西总是抱着一份敬畏和好奇，希望它能打开我的一扇新视野。

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好

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看看

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可以。。。

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看看

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好

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好

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趁着活动批量购买的，看后再详细评价。先说一下，现在京东的包装越来越简陋了，有的包裹收到时已经破损，书也弄脏了，希望不要为了节约成本砸了来之不易的声誉。

评分☆☆☆☆☆

趁着活动批量购买的，看后再详细评价。先说一下，现在京东的包装越来越简陋了，有的包裹收到时已经破损，书也弄脏了，希望不要为了节约成本砸了来之不易的声誉。

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