裝備保障智能優化決策方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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淩海風，鄭宇軍，蕭毅鴻 著

圖書標籤:

• 裝備保障
• 智能決策
• 優化方法
• 可靠性
• 後勤保障
• 人工智能
• 機器學習
• 數據分析
• 軍事裝備
• 係統工程

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118100686

版次：1

商品編碼：11708330

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：188

字數：245000

正文語種：中文

內容簡介

　　《裝備保障智能優化決策方法與應用》以解決裝備保障決策中的復雜決策問題為牽引，以現代決策理論為基礎，以運籌學、最優化理論、智能進化算法和多屬性決策方法為工具，係統介紹裝備保障智能優化決策相關的理論、方法及其在各類裝備保障決策問題中的實際應用。

目錄

第1章 緒論
1.1 決策與決策方法
1.1.1 決策的基本要素
1.1.2 決策分類
1.1.3 決策步驟
1.2 最優化問題與最優化方法
1.2.1 最優化問題
1.2.2 最優化方法
1.3 多準則決策
1.3.1 基本概念
1.3.2 多目標決策和多目標優化
1.4 裝備保障優化決策
1.4.1 裝備保障決策中存在問題分析
l.4.2 裝備保障優化決策概念
1.4.3 裝備保障優化決策過程
1.4.4 裝備保障優化決策典型應用
參考文獻

第2章 智能優化算法
2.1 禁忌搜索
2.1.1 禁忌搜索的基本思想
2.1.2 禁忌搜索算法框架與應用
2.2 模擬退火
2.2.1 模擬退火算法的基本思想
2.2.2 模擬退火算法框架與應用
2.3 遺傳算法
2.3.1 遺傳算法的基本思想
2.3.2 遺傳算法框架與應用
2.3.3 遺傳算法的其他變種
2.4 蟻群算法
2.4.1 蟻群算法的基本思想
2.4.2 蟻群算法應用
2.5 粒子群算法
2.5.1 粒子群算法的基本思想
2.5.2 粒子群算法框架與應用
2.5.3 粒子群算法的其他變種
2.6 差分進化算法
2.6.1 差分進化算法的基本思想
2.6.2 差分進化算法框架與應用
2.6.3 差分進化算法的其他變種
2.7 生物地理學優化算法
2.7.1 生物地理學優化算法的基本思想
2.7.2 生物地理學優化算法框架與應用
2.7.3 生物地理學優化算法的其他變種
2.8 混閤智能優化算法
2.8.1 遺傳／禁忌混閤優化算法
2.8.2 生物地理學優化／差分進化算法
參考文獻

第3章 多屬性決策
3.1 多屬性決策概述
3.2 經典多屬性決策方法
3.3 基於Vague集的模糊多屬性決策
3.3.1 Vague集基本概念
3.3.2 Vague集（值）之間的距離度量
3.3.3 Vague集（值）之間的相似度量
3.3.4 vague值的排序方法
3.3.5 基於vague集的多階段模糊多屬性決策方法
參考文獻

第4章 裝備管理優化決策
4.1 裝備運用優化決策
4.1.1 裝備動用時間優化分配
4.1.2 裝備動用優化遺傳算法
4.1.3 算法實驗與評價
4.2 裝備補充優化決策
4.2.1 裝備補充優化問題
4.2.2 多目標遺傳算法
4.2.3 多目標粒子群算法
4.2.4 算法實驗與評價
4.3 裝備更新優化決策
4.3.1 裝備更新優化決策問題
4.3.2 裝備更新多階段決策模型
4.3.3 算法實驗與評價
4.4 裝備調運優化決策
4.4.1 裝備調運優化問題
4.4.2 生態地理學優化算法
4.4.3 算法實驗與評價
參考文獻

第5章 維修保障優化決策
5.1 戰略維修規劃
5.1.1 問題簡介
5.1.2 數學模型描述
5.1.3 兩階段禁忌搜索算法
5.1.4 自適應粒子群優化算法
5.1.5 算法實驗與評價
5.2 裝備維修任務分配優化決策
5.2.1 問題簡介
5.2.2 數學模型描述
5.2.3 約束多目標粒子群算法
5.2.4 算法實驗與評價
5.2.5 基於Vague的多屬性決策
5.3 維修作業調度優化
5.3.1 問題簡介
5.3.2 數學模型描述
5.3.3 粒子群優化算法
5.3.4 算法實驗與評價
參考文獻

第6章 器材保障優化決策
6.1 器材籌措規劃
6.1.1 多品種器材籌措問題
6.1.2 分階段粒子群優化算法
6.1.3 分階段差分進化算法
6.1.4 算法實驗與評價
6.2 器材存儲分配優化
6.2.1 器材存儲分配優化問題
6.2.2 多目標遺傳算法
6.2.3 多目標二元差分進化算法
6.2.4 算法實驗與評價
6.3 器材分倉優化
6.3.1 器材分倉優化問題
6.3.2 禁忌搜索算法
6.3.3 算法實驗與評價
6.4 器材供應優化
6.4.1 器材供應優化問題
6.4.2 粒子群優化算法
6.4.3 差分進化算法
6.4.4 算法實驗與評價
參考文獻

第7章 裝備戰時保障優化決策
7.1 戰場搶修任務指派優化
7.1.1 問題分析
7.1.2 數學建模
7.1.3 基於模糊學習子群的多目標粒子群算法
7.1.4 算法實驗
7.2 基地級維修作業分工優化
7.2.1 問題分析
7.2.2 數學建模
7.2.3 遺傳算法
7.2.4 算法實例
7.2.5 拓展研究
7.3 維修器材配送優化
7.3.1 問題分析
7.3.2 數學建模
7.3.3 基於模擬退火的混閤粒子群算法
7.3.4 算法實驗
7.3.5 拓展研究
參考文獻

第8章 裝備保障優化決策支持係統
8.1 決策支持係統概述
8.1.1 決策支持係統的基本概念
8.1.2 決策支持係統的研究與發展
8.2 係統總體設計
8.2.1 裝備保障優化決策的基本過程
8.2.2 係統設計需求分析
8.2.3 係統總體設計思路
8.2.4 總體功能設計
8.3 係統關鍵設計
8.3.1 模型庫設計
8.3.2 係統接口設計
8.3.3 人.機交互設計
8.4 係統應用示例
參考文獻

前言/序言

裝備運行壽命周期管理與預警係統研究 書籍簡介 本書深入探討裝備從設計、研製、生産、列裝、使用、維護、退役等全壽命周期的管理精髓，並在此基礎上，重點聚焦於建立一套先進、高效的裝備運行壽命周期管理與預警係統。係統旨在通過整閤先進的信息技術、數據分析方法和決策支持模型，實現對裝備運行狀態的實時監測、風險評估以及潛在故障的超前預警，從而最大化裝備的可用性、可靠性和安全性，同時優化維護成本，延長裝備服役年限，最終提升整體作戰效能與戰略保障能力。 第一章 裝備壽命周期理論基礎與管理挑戰 本章首先梳理裝備壽命周期管理（Life Cycle Management, LCM）的演進曆程及其核心理念。我們將裝備壽命周期劃分為概念策劃、設計開發、生産製造、部署列裝、運行維護、退役處置等關鍵階段，並逐一剖析各階段的主要任務、目標以及可能麵臨的挑戰。特彆地，本章將著重分析當前裝備管理中普遍存在的痛點，例如信息孤島、數據分散、維護模式滯後、故障診斷不及時、資源配置不閤理以及決策缺乏科學依據等問題。通過對這些挑戰的深入剖析，為後續章節構建科學有效的管理與預警係統奠定堅實的理論基礎和問題導嚮。我們將引入可靠性工程、維修性工程、保障性工程等關鍵工程技術概念，闡述它們在裝備壽命周期中的重要作用。同時，也將討論政策法規、組織架構、人員能力等非技術性因素對裝備管理的影響。 第二章 裝備運行狀態監測與數據采集技術 本章緻力於研究先進的裝備運行狀態監測技術與高效的數據采集方法。我們將介紹多種非侵入式和侵入式監測手段，包括但不限於傳感器技術（如振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、應力傳感器）、成像技術（如紅外成像、視覺檢測）、聲學監測技術、電磁信號分析等。針對不同類型裝備（如航空發動機、艦船動力係統、陸地車輛、雷達係統、通信設備等）的特點，我們將提齣 tailored 的監測方案，重點關注關鍵部件的運行參數和健康指標。 在數據采集方麵，本章將重點闡述如何構建一個集中的、高密度的數據采集網絡。我們將討論有綫傳輸與無綫傳輸（如物聯網、5G通信）相結閤的數據采集架構，以及數據預處理技術，包括數據清洗、去噪、特徵提取和歸一化等，以確保采集數據的質量和可用性。此外，還將探討如何利用曆史數據和專傢經驗來定義關鍵性能參數（Key Performance Indicators, KPI）和健康指示器（Health Indicators, HI），作為後續狀態評估和故障診斷的基礎。我們將深入研究各種傳感器在實際應用中的優缺點、安裝部署的注意事項以及維護要求，以確保數據的連續性和準確性。 第三章 裝備健康狀態評估與損傷診斷模型 本章是裝備運行狀態管理的核心，著重於建立科學的裝備健康狀態評估（Health Assessment）和損傷診斷（Damage Diagnosis）模型。我們將介紹基於統計分析、機器學習、深度學習以及物理模型的方法。 統計分析方法：包括均值、方差、標準差、均方根等基本統計指標的應用，以及時間序列分析（如ARIMA模型）在趨勢預測中的應用。 機器學習方法：重點介紹支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K-近鄰（KNN）等分類和迴歸算法，用於故障模式識彆和健康狀態劃分。 深度學習方法：探討捲積神經網絡（CNN）在圖像和時序數據特徵提取中的優勢，循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理序列數據和預測未來狀態中的應用。 物理模型方法：基於裝備工作原理和失效機製建立的數學模型，用於模擬損傷的演變過程和預測剩餘壽命（Remaining Useful Life, RUL）。 本章還將討論模型的可解釋性問題，以及如何通過模型集成和交叉驗證來提高診斷和評估的準確性。我們將詳細介紹不同模型的適用場景、優缺點、構建流程以及實際案例分析，例如如何利用振動數據診斷軸承的早期損傷，或者如何通過熱成像數據評估電子設備的過熱風險。 第四章 裝備故障預警與風險預測技術 基於前兩章的監測和評估成果，本章將聚焦於裝備故障預警（Fault Prediction）與風險預測（Risk Forecasting）技術的開發。我們將研究基於閾值、基於模型和基於數據驅動的預警策略。 閾值預警：介紹靜態閾值和動態閾值的概念，以及如何根據裝備的運行環境和使用強度動態調整預警閾值。 模型預警：利用前麵章節建立的健康評估模型，設定預警等級，當健康指標低於某個臨界值時觸發預警。 數據驅動預警：運用異常檢測算法（如孤立森林、One-Class SVM）識彆偏離正常運行模式的數據點，提前預警潛在的故障。 風險預測：引入風險矩陣的概念，結閤故障發生的概率和故障一旦發生可能造成的後果（如影響作戰能力、造成人員傷亡、導緻巨大經濟損失等），對裝備運行風險進行量化評估，並預測未來的風險趨勢。 本章還將討論預警信息的生成、分發和管理機製，確保預警信息能夠及時、準確地傳遞給相關人員，並指導後續的維護決策。我們將探討如何利用機器學習模型來預測未來一段時間內發生特定故障的概率，並根據概率和影響程度進行風險等級劃分。 第五章 裝備運行優化與維護決策支持係統 本章將裝備壽命周期管理從被動響應提升到主動優化層麵，重點構建裝備運行優化與維護決策支持係統（Decision Support System, DSS）。該係統將整閤來自監測、診斷和預警模塊的數據，並結閤維護資源（如備件、維修人員、工具設備）、作戰任務需求以及成本效益分析，為維護決策提供科學依據。 我們將研究多種優化算法，包括： 預測性維護（Predictive Maintenance）：基於故障預警信息，提前安排維護活動，避免突發性故障。 視情維護（Condition-Based Maintenance, CBM）：根據裝備的實際健康狀況，決定是否需要進行維護，避免不必要的維護。 基於可靠性的維護（Reliability-Centered Maintenance, RCM）：係統性地分析裝備的失效模式，並為每種失效模式製定最有效的維護策略。 優化備件庫存與物流：通過需求預測和庫存模型，優化備件的采購、存儲和分發，降低庫存成本，提高備件保障的及時性。 維修資源調度與分配：根據維護任務的優先級、緊急程度和資源可用性，優化維修人員和設備的調度，提高維修效率。 本章還將討論如何建立一個用戶友好的界麵，方便操作人員、維修工程師和管理人員進行信息查詢、分析和決策。我們將探討如何利用人工智能技術（如強化學習）來動態優化維護策略，以適應不斷變化的裝備狀態和任務需求。 第六章 係統集成、驗證與應用推廣 本章將重點討論裝備運行壽命周期管理與預警係統的集成、驗證與實際應用推廣。我們將詳細闡述係統的整體架構設計，包括數據層、應用層、展示層等，以及各模塊之間的接口設計和數據交互流程。 在係統驗證方麵，我們將介紹多種驗證方法，包括仿真驗證、實驗室測試驗證以及現場試驗驗證。通過對係統的嚴格驗證，確保其功能的準確性、穩定性和可靠性。 在應用推廣方麵，本章將探討係統的部署策略，包括軟硬件基礎設施建設、人員培訓、操作規程製定等。我們將分析不同類型裝備在實際應用中可能遇到的具體問題，並提齣相應的解決方案。同時，本章還將討論係統的持續改進與升級機製，以及如何將先進技術（如大數據分析、人工智能、數字孿生等）融入係統，以保持其前沿性和競爭力。最後，我們將通過具體的應用案例，展示該係統在提升裝備作戰能力、降低維護成本、延長裝備壽命等方麵的顯著成效。我們將強調係統的可擴展性和適應性，使其能夠服務於多種不同類型和復雜度的裝備係統。 第七章 未來展望與挑戰 本章將對裝備運行壽命周期管理與預警係統的未來發展趨勢進行展望，並指齣當前及未來可能麵臨的挑戰。我們將探討諸如數字孿生技術的深度應用、基於人工智能的自主維護、人機協同的維護模式、以及如何應對網絡安全威脅等前沿課題。同時，本章也將討論如何構建一個更加開放、互聯互通的裝備管理生態係統，促進信息共享與協同作戰。我們將強調持續創新和技術迭代的重要性，以及如何通過跨學科閤作來解決復雜問題。 本書旨在為裝備領域的科研人員、工程師、管理人員提供一套係統、全麵的理論指導和實踐工具，以期推動裝備管理水平的飛躍，為國傢戰略安全和軍事現代化建設提供堅實的支撐。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對現代工業和技術進步充滿好奇的讀者，這本書的題目《裝備保障智能優化決策方法與應用》瞬間抓住瞭我的眼球。在我看來，裝備的可靠運行是許多關鍵領域（從國防安全到民用基礎設施）的基石，而保障這些裝備的有效性，一直是挑戰與機遇並存的課題。我非常感興趣的是，書中究竟是如何將“智能”與“優化決策”這兩個概念融閤在一起，應用於“裝備保障”這個具體場景的。我設想，這本書可能深入探討瞭如何利用大數據分析、機器學習、甚至是運籌學等方法，來解決裝備在全生命周期中可能遇到的各種問題。比如，在設計階段，是否可以通過模擬來優化裝備的可靠性？在運行過程中，如何實時監控裝備狀態，預測潛在故障，並製定最經濟、最高效的維修策略？我期待書中能夠提供一些具體的算法模型，或者案例分析，來展示這些“智能優化決策”是如何在實際中發揮作用的，並帶來哪些 tangible 的好處。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深藍色調配上銀色的字體，給人一種專業又有點科技感的感覺。我平時對裝備維護這塊兒瞭解不多，但隱約覺得這東西很重要，畢竟國傢安全、軍事行動，甚至一些大型工程項目的順利進行，都離不開精良的裝備和有效的保障。這本書的名字聽起來就很高大上，“智能優化決策”這幾個詞，讓我腦海裏立刻浮現齣各種復雜的算法、大數據分析、還有人工智能的影子。我很好奇，到底是怎麼通過智能化的手段來解決裝備保障中的難題的？是不是像電影裏那樣，電腦能分析齣哪裏會齣問題，提前進行預防？還是說，它能根據實際的使用情況，動態地調整維護計劃，讓資源利用最大化？我希望這本書能用比較通俗易懂的方式來解釋這些復雜的技術，哪怕是初步介紹，也希望能讓我對這個領域有一個大概的認識。畢竟，對於我這樣的普通讀者來說，對這些高深的東西總是抱著一份敬畏和好奇，希望它能打開我的一扇新視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《裝備保障智能優化決策方法與應用》，光聽起來就覺得充滿瞭“硬核”的味道。我雖然不是技術齣身，但對於機械、工程以及相關的管理科學總是有著一份天然的好奇。在我的認知裏，任何大型裝備，無論是飛機、船舶、還是大型生産綫，其背後的維護和保障工作都極其復雜，涉及到大量的資源、時間和人力。而“智能優化決策”這幾個字，讓我聯想到是不是這本書在探討如何通過一些高科技手段，把這種原本可能很“拍腦袋”或者依賴經驗的決策過程，變得更加科學、精準和高效。我很好奇，它是否會涉及到一些人工智能的算法，比如預測性維護，或者是在復雜的供應鏈管理中，如何通過智能化的方式來優化備件的庫存和調配，以確保在需要的時候，恰好有閤適的零件可用。我希望能在這本書裏找到一些關於如何讓裝備“少生病”、“病瞭能快速治好”的秘訣，並且這些秘訣是基於科學的、智能化的方法的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是，它似乎在探索一個非常前沿且具有實際意義的領域。作為一名對現代軍事技術和後勤保障抱有濃厚興趣的愛好者，我一直在關注那些能夠提升效率、降低成本、同時又能保證裝備可靠性的創新方法。這本書的名字“裝備保障智能優化決策方法與應用”，聽起來就直擊痛點。我腦子裏構想的場景是，書中可能詳細闡述瞭如何利用先進的計算模型、機器學習算法，甚至是模擬仿真技術，來預測裝備可能齣現的故障，評估不同維修方案的優劣，以及如何最優地分配有限的保障資源。想象一下，在一次關鍵任務中，如果能夠提前知道哪颱設備最有可能齣問題，並及時進行針對性維護，那將是多麼大的優勢！或者，在 peacetime，如何通過智能分析，讓備件庫存更加閤理，避免積壓和短缺。我期待這本書能夠提供一些具體的案例研究，展示這些“智能優化決策”是如何在現實中被應用的，並且取得瞭怎樣的成效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題非常有吸引力，尤其對於我這種從事相關領域但又渴望瞭解前沿技術的人來說。我一直在思考，如何在日益復雜和信息化的今天，更有效地管理和維護大型裝備係統。傳統的裝備保障模式，往往依賴於固定的維護周期和經驗判斷，這在麵對技術更新迭代快、運行環境多變的現代裝備時，顯得有些力不從心。“智能優化決策”這幾個字，讓我覺得這本書可能提供瞭一種全新的思路。我猜想，書中可能會探討如何通過數據采集和分析，構建一套動態的、自適應的保障體係。比如，它可能介紹瞭如何收集裝備運行的各種數據（溫度、壓力、振動、使用頻率等），然後利用人工智能算法來識彆潛在的故障模式，甚至提前預測故障的發生概率。更進一步，它可能會討論如何根據這些預測結果，智能地生成最優的維護和修理計劃，包括何時進行維護、需要哪些備件、需要多少人力等，從而最大化裝備的可用性和使用壽命。

評分☆☆☆☆☆

看看

評分☆☆☆☆☆

趁著活動批量購買的，看後再詳細評價。先說一下，現在京東的包裝越來越簡陋瞭，有的包裹收到時已經破損，書也弄髒瞭，希望不要為瞭節約成本砸瞭來之不易的聲譽。

評分☆☆☆☆☆

看看

評分☆☆☆☆☆

好

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看看

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

趁著活動批量購買的，看後再詳細評價。先說一下，現在京東的包裝越來越簡陋瞭，有的包裹收到時已經破損，書也弄髒瞭，希望不要為瞭節約成本砸瞭來之不易的聲譽。

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