武器装备体系贡献率评估方法
宋敬华，李 亮，郭齐胜
（陆军装甲兵学院，北京 100072）
摘 要： 体系贡献率是当前体系研究热点问题。分别从体系效能试验和单装效能试验的角度，分析了体系贡献率定义及其计算公式。随后又分别用体系对抗仿真的方法和集成成熟度试验的方法对两种定义进行了示例分析，验证了方法的科学性和可行性。通过对体系贡献率评估方法的探索，为进一步开展单装对体系贡献率研究提供了理论基础和方法支撑。
关键词： 体系贡献率，仿真，集成成熟度，作战效能
0 引言
体系贡献率试验是体系试验中作战试验的重要组成部分[1]。习主席指出：“要以对作战体系的贡献率为评价标准，科学设计装备需求和技术指标”。装备体系贡献率是指单件装备在武器装备体系或作战体系构成中，按照体系的总目标和运行规律，对体系的整体性指标（如体系作战能力或作战效能）具有的贡献的大小，即该装备的加入对体系作战效能（性能/能力）增加的促进作用的大小。体系贡献率是当前体系研究的一个热点问题。总装国防系统分析和体系技术专业组给出了体系贡献率的如下定义[2]：
按照体系专业组对体系贡献率的定义，可以认为体系贡献率试验是建立在体系作战效能试验基础上的。一方面，可以按照体系专业组的定义开展体系贡献率试验的研究；另一方面，还可以通过研究发现体系贡献率的其他定义以及试验方法。
本文的研究内容是对体系贡献率研究的一种有益的尝试，只是初步的认识，后续还可以开展更深入的研究。所谓体系贡献率试验，就是通过试验计算单装对体系的贡献率。可以通过作战效能试验和集成成熟度试验获取相关数据进行计算。体系贡献率试验主要依赖于目前研究成果较多的作战效能试验评估，因此，试验流程中的其他内容就不再赘述。
1 基于体系作战效能试验的体系贡献率试验方法
体系专业组对体系贡献率的定义可以描述为以下数学模型：
The authors declare no competing financial interests.
上式的含义是对于装备体系S（S∩{A}=Φ，即S不含装备A），装备A的体系贡献率SCRA（SoS Contribution Rate of A）等于包括装备A的体系作战效能OES+{A}（Operational Effectivess ofS+{A}）和不包括装备A的体系作战效能OES（Operational Effectivess of S）的差值与不包括装备A的体系作战效能OES的比值。
该方法的一般步骤：1）根据试验想定构建试验背景体系（环境、被试装备、陪试装备）；2）通过集成成熟度试验确定体系构成装备（系统）的集成成熟度矩阵；3）通过试验（实验）收集相关数据，计算体系构成装备（系统）的作战效能；4）根据式（2）计算体系构成装备（系统）的体系贡献率。
假设之前做过装备体系S+{A}（S∩{A}=Φ）的作战效能试验，就可以通过进行装备体系S的作战效能试验来计算装备A的体系贡献率SCRA；假设之前做过装备体系S（S∩{A}=Φ）的作战效能试验，就可以通过进行装备体系S+{A}的作战效能试验来计算装备A的体系贡献率SCRA；假设之前既没有做过装备体系S的作战效能试验也没有做过装备体系S+{A}的作战试验，那么分别进行装备体系的作战试验来计算装备A的体系贡献率SCRA。
考虑到体系作战效能试验的规模巨大、程序复杂、周期长、花销大，通过实装体系作战效能试验来获取相关数据是不太现实的，因此，考虑采用体系对抗仿真的手段（或进行一体化平行试验[4]）来获取“实验”数据作为“试验”数据的预测值。
该方法的一般步骤是[2]：1）根据试验想定搭建实验背景体系（环境、被试装备、陪试装备）；2）进行被试装备接入前的体系效能仿真实验；3）接入被试装备；4）进行被试装备接入后的体系效能仿真实验；5）收集分析实验数据；6）计算体系贡献率。
2 基于集成成熟度试验的体系贡献率试验方法
所谓成熟度试验，就是通过试验的方法，确定组成体系的各装备之间的集成程度（成熟度）。借鉴技术之间集成成熟度的界定[3，5]，给出各装备之间集成成熟度的含义如表1所示。
表1 各装备之间的集成成熟度等级（E_IRL）
体系构成装备之间的集成成熟度反映了装备有机结合的程度，集成成熟度越高，则装备之间的有机结合程度越高，进而体系效能也能得到更好的发挥；集成成熟度低，则装备之间的有机结合程度低，进而体系效能的发挥也受到影响。这里的集成成熟度也可以理解为装备之间的协同程度，当体系构成装备可以相互协同，并且协同程度高，则作战效能高，反之亦然[6-7]。
设装备体系 S 由装备{E1，E2，…，En}组成，通过前期的单项作战效能评估得出装备E1，E2，…，En的作战效能分别为 OE1，OE2，…，OEn，假设通过集成成熟度试验评估得出的装备Ei和Ej（i，j=1，2，…，n）的集成成熟度为E_IRLij（E_IRLij=E_IRLji），装备集成成熟度分为m级，但是没有集成关系的两种装备的集成成熟度为 0（E_IRLij=0，1，…，m），装备自身的集成程度为 m，即 E_IRLii=m（i=1，2，…，n），设和装备Ei有集成关系的装备数量为hi（i=1，2，…，n），装备集成成熟度的高低决定了作战效能聚合的效果，装备Ei在装备体系S中的重要度权重为ωi（i=1，2，…，n），则构成体系的各装备之间的集成关系如下页表2所示。
根据各参数含义，装备体系S构成装备的作战效能贡献向量可以通过如下计算获得：
（8）科学宣传力度不够。高原牦牛的养殖区大部分集中在高原地区，高原地区的经济不发达，牧民的文化水平较低，对于出血性败血症这种传染性的疾病没有过多的认识，对于发病原因和发病规律的认识不充分，因此，会出现牧民对于此类疾病的防治措施不到位的现象，需要进一步加大疫病的宣传力度。
表2 体系构成装备集成关系表
其中，1/m 和 diag（1/h1，…，1/hn）在公式中的作用是对数据进行归一化处理；OEE的每一个分量表示的是体系构成装备在作战效能聚合中所贡献的部分。
不同视域下的旅游景区艺术形象具有标准化、程序化、艺术性、创造性集于一体的特点，在新媒体和信息技术的支持下实现了一个全新的艺术形象创作领域。不同视域下的旅游景区需要将上述元素考虑在内，权衡每个特点的利弊，遵循不同视域下结构的特点和变化思路。在旅游景区的艺术形象设计上要以实际操作的功能为主，时尚贴切的主题可以发挥不同视域下艺术创作的优势，确保设计的主题能够吸引民众的视线，高效率和优质化的旅游景区艺术形象与现阶段的时代特征更匹配，为此可以根据不同视域下旅游景区艺术形象的特点进行设计。
根据上述分析，记OES为装备体系S的作战效能，通过对装备 E1，E2，…，En的作战效能 OE1，OE2，…，OEn进行聚合得到，计算方法如下：
不同于其他学科，其学习的过程是连续的，前一节课的知识是对后一节课的铺垫，而后一节课是对前一节课的升华，数学知识本身就具有递进性，具有较强的连贯性。在教学中，我们不难发现，教师的课堂教学通常会对前一节课进行复习，然后才展开新课程，而在数学学习中，教师的做法就是另一种方式的预习。因此可以见得，有效的课前复习，能够衔接新旧知识，将数学直接连接起来，促使学生巩固已学知识，发现不足之处，及时加以掌握，从而为新课程的学习做好铺垫。
复杂的体系作战效能就是单装（系统）作战效能的线性加权求和么？答案是否定的。虽然上式是线性加权的形式，但是对于每一个集成成熟度而言，其自身本来就是通过复杂的非线性的试验过程获取的，换句话说，集成成熟度E_IRLij（i，j=1，2，…，n）是一组复杂参数的非线性函数。这样一来上式就是单装（系统）作战效能的非线性函数，而不是简单的线性关系。
回顾向量OEE的计算过程，以OEE1为例，OEE1就是装备E1的重要度和装备E1有集成关系的装备数量h1、装备E1和其他体系构成装备的集成成熟度以及体系构成装备的作战效能的函数。装备E1和其他体系构成装备之间的集成，因集成成熟度的不同影响装备E1在集成过程中对体系效能的贡献程度。
向量OEE的第i个元素（OEE）i可以解释为装备Ei与体系中其他装备进行集成后所贡献的作战效能。这样一来可以得到如下公式：
显然
6）计算体系贡献率。根据式（1）计算某型雷达的体系贡献率。
Experimental study on the effect of coarse particle content on shear strength of gravel soil HAO Teng-fei YU Bang-jiang(73)
从公式中可以看出，体系贡献率的计算依赖于体系作战效能的计算模型，这就回到了本文的研究内容，从而将体系贡献率试验的问题转化为作战效能试验的问题。通过对被试装备A在体系S中的加减改，进行体系作战效能试验，得到相关参数值进而求得装备A的体系贡献率SCRA。
3 应用示例
3.1 基于体系效能仿真实验的应用示例
这里文献[2]的想定，并稍加修改，假设本仿真实验的想定是：1）红方某要地防空体系由预警探测系统、火力拦截系统、指挥控制系统和综合保障系统等构成；2）蓝方从红方的防区外对红方要地防控体系实施巡航导弹攻击；3）巡航导弹分别从5个不同角度的线路进行攻击，每条线路同时发射2枚导弹；4）红方某型雷达已经具备完成典型任务的最小装备数量规模要求；5）将该型雷达加入红方要地防控体系；6）进行仿真实验分析红方要地防空体系对蓝方巡航导弹的拦截率。
根据想定按如下步骤进行操作：
1）搭建实验背景体系。按照实验想定构建被试装备体系和仿真实验环境。
5）收集分析实验数据。收集分析仿真实验数据，进行数据统计分析。假设实验数据如下：
3）接入被试装备。将被试装备-某型雷达Radar的仿真模型接入被试装备体系，组成新的装备体系。
(2)模具温度在180～200 ℃时，模具温度较低，靠近模具壁的薄层金属液产生极大的过冷度，使压铸件表面快速凝固，形成薄层等轴晶粒区，试样力学性能较好；模具温度超过200 ℃时，激冷效果降低，硬度下降幅度增大，试样的力学性能随之下降．雷达外壳压铸件最佳的模具温度为200 ℃．
1)由图3和图4～图6对比可以看出静电喷雾比较于无静电喷雾时能够使采样点上的雾滴平均粒径明显减小，并且显著缩小了各个采样点上雾滴平均粒径之间的差距，特别是第2～4行和第0，7行之间雾滴平均粒径的差距，改善了雾滴平均粒径的分布状态。
4）进行被试装备接入后的体系效能仿真实验。进行体系效能仿真实验，评估包含被试装备的体系作战效能，实验重复n（=100）次。
2）进行被试装备接入前的体系效能仿真实验。进行体系效能仿真实验，评估不含被试装备的体系作战效能，实验重复n（=100）次。
以浙江省为例，省级海洋公园评价标准的指标体系由自然属性、可保护属性和保护管理基础3类评价指标组成，其下共分为13项评价因子。
在不包含某型雷达时，红方要地防空体系对蓝方巡航导弹的平均拦截率为62%；在包含某型雷达时，红方要地防空体系对蓝方巡航导弹的平均拦截率为81%。
这样就将体系贡献率试验的问题转化为单装作战效能试验和体系集成试验问题。虽然上式的计算不同于体系专业组的定义，但其推导也是合情合理的，不妨作为体系贡献率评估的另一个定义，即强调“贡献”程度，而不单单是提升程度。
即某型雷达Radar对红方要地防控体系的贡献率为30.65%。
3.2 基于成熟度试验方法的应用示例
通过集成成熟度试验和单装（或单系统）作战效能试验，获取装备体系的各构成装备之间的集成关系和作战效能如表3所示。
分析表3，可以得出 h1=h2=h3=h6=h7=7，h4=5，h5=6。
根据式（2）计算各体系构成装备（系统）的体系贡献率。
调查内容主要包含高校教师数据意识态度、数据知识、数据教学实践、数据教学应用、大数据五个方面。其中，数据意识态度包括数据意识与数据态度两方面；数据知识包含数据基础知识与数据工具使用情况两方面；数据教学实践包含数据采集与获取、数据处理与分析、数据评价三方面；数据教学应用包括数据挖掘和交流、数据制定教学决策两方面；大数据包含大数据研究平台与大数据对高校教师数据科学的影响。本文利用棘状图等可视化形式呈现了内蒙古高校数据科学素养相关五个方面的情况，并对不同性别、不同任教科目对高校教师数据科学素养的影响进行分析。
同理可得，
也就是从那开始，我才明白，为什么每次我看到那个小孩，都觉得他特别怯懦——一个餐桌上积灰的家庭，断然养不出幸福孩子的。因为孩子的成长，最需要是幸福的家庭氛围，而不是冷清的房间里，有人和你住在一个屋子，却没人能给你温暖。
表3 某装备体系构成装备（系统）的集成关系表
各体系构成装备（系统）的体系贡献率之间的对比关系如图1所示。可知装备（系统）E4的体系贡献率最高，E5的体系贡献率最低。
图1 体系构成装备（系统）体系贡献率条状图
4 两种方法的对比分析
3.1和3.2节分别对第2节和第3节提出的两种体系贡献率试验方法（记为方法1和方法2）进行了演示验证，下面简单对比一下两种方法。
1）从体系贡献率的定义上来说，方法1所采用的定义更倾向于某单装的加入给体系作战效能带来的提升程度（当然，也可能由于加入的装备和其他装备集成程度不高引起体系作战效能下降）；方法2所采用的定义更多的强调的是某单装对体系作战效能的贡献程度，换句话说，所有体系构成装备的体系贡献率之和为1。两种定义都可以用来描述体系贡献率，但是换一个思路，两种定义综合使用可以更准确地实现对体系贡献率的分析。一方面可以通过方法1计算装备的加入对体系作战效能带来的提升（或下降）程度；另一方面可以通过方法2计算加入装备后体系构成装备的贡献程度的重新分配。
受国务院委托，水利部部长陈雷向全国人大常委会报告农田水利建设工作情况。该报告在本次会议分组会议审议中获得充分肯定。委员们认为，农田水利建设事关国家粮食安全和经济社会发展，具有十分重要的意义。2011年中央1号文件要求突出加强农田水利建设。一年多来，国务院有关部门、地方各级政府积极落实中央文件要求，高度重视农田水利建设工作，持续增加投入，深入推进体制机制改革，取得了积极成效。
2）从试验方法上，方法1的示例采用的是仿真实验的方法（原始数据依然要通过实装试验获取），因为中间需要重复实验的次数比较多；方法2的示例采用的是实装试验的方法，因为模型中的关键数据是装备集成成熟度，该数据可以通过试验获取；同时方法2还可以采用一体化平行试验的方法来获取模型中的另一个关键数据-单装作战效能。
3）从试验的成本上，方法1所需经费和时间成本较低，计算成本较高；方法2所需的时间和经费成本较高，计算成本较低。
4）从试验结果的可信度上，方法1主要采用仿真的手段，可信度低于实装试验时的可信度；方法2采用实装试验或一体化试验的方法，可信度较高，但是为了进一步提高试验结果的可信度，进行多次试验所需的代价非常大。
综上所述，两种方法都有其合理性，在使用过程中各有优劣，具体选取时应考虑经费、时间、计算等方面的成本和可信度的要求，也可以两种方法的计算并行开展，互为补充和参考。
5 结论
本文主要对体系贡献率评估这一新领域进行了有益的探索：首先分析了基于体系作战效能试验的体系贡献率评估方法；其次建立了基于集成成熟度试验的体系贡献率评估方法；然后分别通过示例分析对所提出的方法进行了演示验证；最后对两种方法进行了比较。通过研究可以看出，体系贡献率评估研究的前景广阔，意义重大，下一步可以从其他角度探索体系贡献率试验的新定义及其试验评估的新方法。
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Research on Weapon Equipment System Contribution Rate Evaluation Method
SONG Jing-hua，LI Liang，GUO Qi-sheng
（Army Academy of Armored Force，Beijing 100072，China）
Abstract： The research on system contribution rate is hot spot of current system research.The definition and calculation formula are analyzed from system test and single equipment test.Illustrative examples were given to demonstrate the feasibility of the two methods according to the two definitions through systems combat simulation and integrative test.Through the exploration of system contribution rate evaluation，theoretical basis and method support are given to the further research on system contribution rate.
Key words： system contribution rate，simulation，Integrative readiness level，operational efficiency
中图分类号： E917；TJ01
文献标识码： A
DOI： 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.03.019
引用格式： 宋敬华，李亮，郭齐胜.武器装备体系贡献率评估方法[J].火力与指挥控制，2019，44（3）：107-111.
文章编号： 1002-0640（2019）03-0107-05
收稿日期： 2018-01-24
修回日期： 2018-03-12
作者简介： 宋敬华（1976- ），女，辽宁台安人，博士，副教授，硕士生导师。研究方向：装备体系试验。
Citation format： SONG J H，LI L，GUO Q S.Research on weapon equipment system contribution rate evaluation method[J].Fire Control&Command Control，2019，44（3）：107-111.