一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)和方法，所述武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)包括初始化模塊、時(shí)間模塊、資源模塊、任務(wù)模塊、產(chǎn)品模塊、費(fèi)用模塊、費(fèi)用分析模塊和費(fèi)用展示模塊；該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)武器裝備全生命周期的各項(xiàng)費(fèi)用進(jìn)行估算。本發(fā)明還公開(kāi)了武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，該方法充分考慮了時(shí)間、任務(wù)、資源等維度對(duì)費(fèi)用的影響，并且利用ANN方法對(duì)各項(xiàng)費(fèi)用進(jìn)行估算，具有較高的可信度。
【專利說(shuō)明】
-種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及費(fèi)用建模與估算的技術(shù)領(lǐng)域。更具體地，設(shè)及一種武器裝備全生命周 期費(fèi)用估算系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在武器裝備發(fā)展型號(hào)論證階段，對(duì)新型裝備型號(hào)系統(tǒng)的費(fèi)用進(jìn)行分析具有重要的 意義。當(dāng)決定發(fā)展某種新型武器裝備W后，從新型裝備的型號(hào)研制、到新型裝備投入使用直 至最后報(bào)廢和退役，通常需要經(jīng)歷相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間（即全生命周期）。對(duì)武器裝備的系統(tǒng)費(fèi) 用，需要論證人員能夠從其研制、生產(chǎn)、裝備和使用立場(chǎng)出發(fā)，開(kāi)展對(duì)其全生命周期費(fèi)用的 分析工作。全生命周期費(fèi)用評(píng)估的目的就是提出武器裝備系統(tǒng)在其全生命周期內(nèi)的費(fèi)用構(gòu) 成，準(zhǔn)確地估算或預(yù)測(cè)武器裝備系統(tǒng)在全生命周期內(nèi)的各項(xiàng)費(fèi)用，進(jìn)而對(duì)其全生命周期費(fèi) 用進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)其各項(xiàng)費(fèi)用進(jìn)行合理的設(shè)計(jì)，W使新型武器裝備的作戰(zhàn)使用的目的和任 務(wù)與所投入的費(fèi)用相匹配。武器裝備全生命周期費(fèi)用的估算主要有兩類：定性估算和定量 估算。
[0003] 定性的全生命周期費(fèi)用估算法有頭腦風(fēng)暴度rainstorming)、專家調(diào)查法（又稱 德?tīng)柗品ǎ┑取＿\(yùn)些方法通常在缺乏足夠的歷史統(tǒng)計(jì)成本數(shù)據(jù)、又無(wú)原型的情況下使用，主 要用來(lái)說(shuō)明一個(gè)設(shè)計(jì)方案與其它方案的優(yōu)劣比較，并無(wú)具體絕對(duì)的數(shù)值，很大程度上基于 過(guò)去類似的項(xiàng)目或純粹評(píng)估專家的經(jīng)驗(yàn)。
[0004] 運(yùn)些方法僅僅適用于費(fèi)用沒(méi)有被量化情況下對(duì)武器裝備費(fèi)用的粗略估算。專家調(diào) 查法可W用來(lái)幫助費(fèi)用分析人員從復(fù)雜的費(fèi)用關(guān)系中找出關(guān)鍵性的費(fèi)用因素。因此，需要 提供一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)及方法。 陽(yáng)〇化]本專利提供了一種定量的費(fèi)用估算方法。該方法基于統(tǒng)計(jì)和參數(shù)擬合對(duì)費(fèi)用進(jìn)行 估算，其最大特點(diǎn)是無(wú)需對(duì)武器裝備本身做詳細(xì)結(jié)構(gòu)分析，而是充分利用已有類似裝備的 結(jié)構(gòu)和費(fèi)用信息彌補(bǔ)待估裝備設(shè)計(jì)信息的不足，通過(guò)建立它們之間的參數(shù)數(shù)學(xué)關(guān)系來(lái)擬合 或由已知裝備的統(tǒng)計(jì)信息建立起費(fèi)用估算的數(shù)學(xué)表達(dá)式，從而達(dá)到估算目的。該方法的最 大優(yōu)點(diǎn)是只需部分裝備信息即可得出費(fèi)用估算公式，特別適合于裝備設(shè)計(jì)早期階段的費(fèi)用 估算問(wèn)題，而且估算量小。本專利提出的定量費(fèi)用估算方法有兩種：
[0006] (1)回歸估算方法。主要通過(guò)統(tǒng)計(jì)評(píng)估，借助回歸計(jì)算求得與裝備特征參數(shù)（重 量、功率、幾何尺寸、速度等）有關(guān)的費(fèi)用函數(shù)，運(yùn)種數(shù)學(xué)關(guān)系稱為回歸方程式?；貧w估算法 可用于裝備設(shè)計(jì)的各個(gè)階段。
[0007] (2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（A;rtificial Neural Network, A順）
[0008] ΑΓ^Ν是典型的信息處理系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)取自人體神經(jīng)系統(tǒng)的生物結(jié)構(gòu)。它作為一種 領(lǐng)域映射方法，一般應(yīng)用在概念設(shè)計(jì)階段，此時(shí)，設(shè)計(jì)信息不完整并高度不確定。例如：裝備 的材料信息基本沒(méi)有確定，加工過(guò)程也只作了初步的考慮，并不包括詳細(xì)信息。在運(yùn)種情況 下，一般采用ΑΓ^Ν方法來(lái)考慮裝備設(shè)計(jì)和估算產(chǎn)品的全生命周期費(fèi)用，找到最佳的設(shè)計(jì)。
[0009] ΑΓ^Ν方法針對(duì)不同裝備的設(shè)計(jì)，確定影響系統(tǒng)的主要參數(shù)，構(gòu)建ΑΓ^Ν網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)大 量訓(xùn)練樣本，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身統(tǒng)計(jì)出輸入?yún)?shù)與輸出費(fèi)用的關(guān)系，由此實(shí)現(xiàn)費(fèi)用估算。
[0010] 在解析表達(dá)式中輸入和輸出變量之間的關(guān)系未知，或者不能用多項(xiàng)式表達(dá)的情況 下。ΑΓ^Ν模型比回歸方法的估算精度更高，20世紀(jì)90年代W來(lái)，得到了廣泛的應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 本發(fā)明的一個(gè)目的在于提供一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)，該系統(tǒng)可W 實(shí)現(xiàn)對(duì)武器裝備全生命周期的各項(xiàng)費(fèi)用進(jìn)行估算。
[0012] 本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提供一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，該方法充 分考慮了時(shí)間、任務(wù)、資源等維度對(duì)費(fèi)用的影響，并且利用多元線性回歸或者ΑΓ^Ν方法對(duì)各 項(xiàng)費(fèi)用進(jìn)行估算，具有較高的可信度。
[0013] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：
[0014] 一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)，由十個(gè)模塊共同完成，初始化模塊、時(shí)間 模塊、資源模塊、任務(wù)模塊、產(chǎn)品模塊、費(fèi)用項(xiàng)模塊、費(fèi)用參數(shù)模塊、費(fèi)用估算模塊、費(fèi)用分析 模塊和費(fèi)用展示模塊組成。初始化模塊負(fù)責(zé)整體框架的生成等功能。時(shí)間模塊負(fù)責(zé)全生命 周期時(shí)間維度的建模。資源模塊負(fù)責(zé)全生命周期中相關(guān)資源的建模。任務(wù)模塊負(fù)責(zé)全生命 周期中相關(guān)任務(wù)的建模。產(chǎn)品模塊負(fù)責(zé)裝備中個(gè)分系統(tǒng)、分部件/零件等信息的建模。費(fèi) 用項(xiàng)模塊主要負(fù)責(zé)CBS的建立。費(fèi)用參數(shù)模塊主要負(fù)責(zé)費(fèi)用影響因子的設(shè)置。費(fèi)用估算模 塊主要負(fù)責(zé)費(fèi)用項(xiàng)的計(jì)算。費(fèi)用分析模塊主要負(fù)責(zé)費(fèi)用靈敏度分析。費(fèi)用展示模塊主要負(fù) 責(zé)W直觀的方式對(duì)費(fèi)用進(jìn)行展示。。
[0015] 一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，該武器裝備全生命周期費(fèi)用的建模與估 算方法的具體實(shí)施過(guò)程如下：
[0016] (1)啟動(dòng)初始化模塊
[0017] 似啟動(dòng)時(shí)間模塊
[0018] 建立時(shí)間維模型。主要設(shè)置時(shí)間基準(zhǔn)的最小單位W及全生命周期的時(shí)間跨度，其 它維度的信息W及費(fèi)用的信息都W時(shí)間維度為基礎(chǔ)。
[0019] 做啟動(dòng)產(chǎn)品模塊
[0020] 建立產(chǎn)品維模型。主要是建立PBS結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)樹(shù)中包含了裝備的分系統(tǒng)組成、分系 統(tǒng)中部件/零件的組成。通過(guò)建立結(jié)構(gòu)樹(shù)中的子項(xiàng)與時(shí)間維度的關(guān)聯(lián)來(lái)標(biāo)定PBS項(xiàng)的生命 周期。
[0021] (4)啟動(dòng)任務(wù)模塊
[0022] 建立任務(wù)維模型。主要是建立武器裝備全生命周期過(guò)程中設(shè)及到的任務(wù)結(jié)構(gòu)樹(shù)。 運(yùn)些任務(wù)與時(shí)間和產(chǎn)品相關(guān)，表征該任務(wù)處于什么階段，隸屬于哪一分系統(tǒng)。
[0023] (5)啟動(dòng)資源模塊
[0024] 建立資源維模型。主要是建立武器裝備全生命周期過(guò)程中相關(guān)的資源組成。運(yùn)些 資源與時(shí)間、產(chǎn)品、任務(wù)相關(guān)。
[00巧](6)啟動(dòng)費(fèi)用參數(shù)模塊 陽(yáng)0%] 建立費(fèi)用參數(shù)結(jié)構(gòu)樹(shù)。
[0027] (7)啟動(dòng)費(fèi)用項(xiàng)模塊
[0028] 建立CBS模型，包括CBS模型中費(fèi)用表達(dá)式定義及其參數(shù)模型域、產(chǎn)品域、時(shí)間域、 資源域等的初始化設(shè)置
[0029] 做啟動(dòng)費(fèi)用估算模塊
[0030] 進(jìn)行費(fèi)用估算。在估算過(guò)程中，根據(jù)費(fèi)用項(xiàng)與費(fèi)用參數(shù)之間是否是線性關(guān)系W及 歷史數(shù)據(jù)的豐富與否選擇多元線性回歸法或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。
[0031] (9)啟動(dòng)費(fèi)用分析模塊
[0032] 進(jìn)行費(fèi)用靈敏度分析。找出影響費(fèi)用項(xiàng)的主要費(fèi)用參數(shù)。
[0033] (10)啟動(dòng)費(fèi)用展示模塊
[0034] 對(duì)費(fèi)用分析情況進(jìn)行展示。主要是W柱狀和餅狀圖對(duì)費(fèi)用的組成進(jìn)行直觀展示， 并且能夠根據(jù)維度的不同，進(jìn)行不同層次和不同側(cè)面的展示。
[0035] 優(yōu)選地，武器裝備全生命周期費(fèi)用的主要技術(shù)包括：
[0036] (1)多維度費(fèi)用建模
[0037] 多維費(fèi)用估算模型（Multi-dimension Cost Estimation Model Based on the Parameters, MCEMBP)，從武器裝備系統(tǒng)組成、任務(wù)、資源、研制階段多個(gè)維度描述費(fèi)用影 響因素，建立費(fèi)用同上述多維度間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。MCEMBP模型主要有兩個(gè)子模型組成： Parameter模型和費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)（Cost Breakdown Structure, CB巧模型。
[00測(cè) CBS由多個(gè)費(fèi)用單元（Cost Atom, CA)組成。CA是可W計(jì)算的最小的費(fèi)用項(xiàng)，其定 義的數(shù)學(xué)形式為：
[0039] C = (T, P, W, R, F, V, D)
[0040] 其中T代表該費(fèi)用單元的時(shí)間區(qū)間集合；P是武器裝備分解結(jié)構(gòu)；W是工作分解結(jié) 構(gòu)；R對(duì)應(yīng)的是資源集合；F是參數(shù)模型中參數(shù)的函數(shù)表達(dá)式，表示該費(fèi)用的計(jì)算方法；V表 示該費(fèi)用的具體值，如果該項(xiàng)被定義，則F參數(shù)在計(jì)算費(fèi)用時(shí)將被忽略；D是該費(fèi)用單元的 描述信息。CBS定義中反映出費(fèi)用同采辦項(xiàng)目多個(gè)維度的信息相關(guān)，包括任務(wù)維WBS、資源 維RBS、時(shí)間維TBS、產(chǎn)品維PBS。
[0041] CBS同不同維度模型間的關(guān)系由Parameter模型描述，參數(shù)定義WBS中任務(wù)的屬 性，比如工期費(fèi)用分布函數(shù)及其參數(shù)、任務(wù)執(zhí)行的時(shí)間區(qū)間等，參數(shù)也定義PBS的性能指 標(biāo)，參數(shù)還定義資源的數(shù)量、所需費(fèi)用等等。參數(shù)pa定義的數(shù)學(xué)形式如下：
[0042] pa = (V，P，W，T，C，R，巧
[0043] 其中V代表的是參數(shù)pa的一個(gè)具體的值，或者是其它已經(jīng)定義的參數(shù)的一個(gè)函數(shù) f (Pi，化，..，P。）（其中Pi，P2,. .，P。）是系統(tǒng)中已經(jīng)定義的參數(shù)），也可能是系統(tǒng)中已經(jīng)定義 的某些函數(shù)的表達(dá)式。P代表的是PBS中的一項(xiàng)，表示該參數(shù)隸屬于虛擬樣機(jī)分解結(jié)構(gòu)PBS 的部分；W代表的是WBS中的一項(xiàng)，表示該參數(shù)隸屬于WBS的某個(gè)部分；T是時(shí)間維的某個(gè)時(shí) 間區(qū)間，表示該參數(shù)隸屬于該時(shí)間段；C代表的是一個(gè)費(fèi)用單元，表示該參數(shù)在該費(fèi)用單元 下參與計(jì)算；R代表的是資源；S是敏感性因子，為參數(shù)的敏感性分析服務(wù)。因此一個(gè)參數(shù)由 PBS維、WBS維、時(shí)間維TBS、CBS維和資源維RBS唯一決定。
[0044] (2)武器裝備費(fèi)用估算方法
[0045] 武器裝備費(fèi)用估算主要采用基于多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估計(jì)方法。當(dāng)費(fèi) 用項(xiàng)與費(fèi)用參數(shù)之間的關(guān)系為線性關(guān)系時(shí)，采用多元線性回歸法。當(dāng)費(fèi)用項(xiàng)與費(fèi)用參數(shù)之 間的關(guān)系表現(xiàn)為非線性關(guān)系時(shí)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行估算。
[0046] 1)基于多元線性回歸的費(fèi)用估計(jì)方法
[0047] 假設(shè)費(fèi)用變量為Y，W虛擬樣機(jī)性能指標(biāo)參數(shù)作為費(fèi)用影響自變量，假設(shè)其個(gè)數(shù)為 P，并分別記為XI，而，...，Xp，基于歷史費(fèi)用數(shù)據(jù)，建立費(fèi)用預(yù)測(cè)方程，
[0048] Y = β 0+ β 1又1+ β 2又2+. . . + 0 pXp+ e , ε ~N 化 σ 2) 陽(yáng)049] 其中β。，β 1，β 2, . . .，0 ρ，ο 2是與X 1,而，...，Xp無(wú)關(guān)的未知參數(shù)，稱Υ為自變量 χ?，χ2，...，χρ的線性回歸函數(shù)。 陽(yáng)化0] 記η組費(fèi)用數(shù)據(jù)樣本分別是（Xu, Xi2,. . .，Xip，yi) (i = 1，2,. . .，η)，則有
[0051]
陽(yáng)0巧其中ε 1，ε,，...，ε湘互獨(dú)立，且ε~Ν(0, σ 2)，i = 1，2, ...η，運(yùn)個(gè)模型即為 全壽命周期費(fèi)用的多元線性回歸模型。令
[0053]
[0054] 則上述數(shù)學(xué)模型可用矩陣形式表示為Υ = Χβ + ε，其中ε是η維隨機(jī)向量，它的 分量獨(dú)立。采用最小二乘法估計(jì)參數(shù)β。，β 1，β 2, . . .，β Ρ，引入偏差平方和
[005引因?yàn)镼(e。，01，...，βρ)是β。，01，...，βρ的非負(fù)二次型，故其最小值一定存 在。根據(jù)多元微積分的極值原理，令
[0059]
[0060] 上述方程組稱為正規(guī)方程組，可用矩陣表示為χτχβ =χτγ。在系數(shù)矩陣χτχ滿 秩的條件下，可解得片=(乂'Α'）I ，|就是β的最小二乘估計(jì)，即為:為回歸方程 ;=:公"+ 1 +... +若f X。的回歸系數(shù)，由此獲得全壽命周期費(fèi)用與虛擬樣機(jī)性能指標(biāo)間 的參數(shù)估計(jì)模型，并可W利用該模型針對(duì)新裝備研制開(kāi)展費(fèi)用預(yù)測(cè)。
[0061] 2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估算方法
[0062] 當(dāng)費(fèi)用與費(fèi)用參數(shù)之間存在非線性關(guān)系時(shí)，主要采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估 計(jì)方法。該方法主要包括訓(xùn)練和使用兩個(gè)階段。
[0063] 訓(xùn)練階段，利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)包含輸入層、隱層、輸出層Ξ層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn) 行訓(xùn)練，W歷史數(shù)據(jù)中的費(fèi)用參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，W費(fèi)用項(xiàng)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，對(duì) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練。則由神經(jīng)元j到神經(jīng)元i的聯(lián)接權(quán)t+1次調(diào)整式為：
[0064]
W65] 其中，η為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算子，EpW為在第P組訓(xùn)練樣本輸入時(shí)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函 數(shù)
[0066]
[0067] 其中，dp是第P組訓(xùn)練樣本的輸出值，y p(t)是第P組訓(xùn)練樣本輸入時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn) 生的輸出值。
[0068] 使用階段：將新研制裝備的費(fèi)用參數(shù)輸入訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)計(jì)算就可W獲 得估算的費(fèi)用值。 陽(yáng)069] 本發(fā)明的有益效果如下：
[0070] (1)多維度武器裝備費(fèi)用建模方法從時(shí)間、資源、任務(wù)、裝備等多個(gè)維度對(duì)費(fèi)用進(jìn) 行建模，能夠較好地刻畫(huà)費(fèi)用的各種屬性，對(duì)分析費(fèi)用組成和指導(dǎo)費(fèi)用投資都能夠起到重 要作用。
[0071] (2)多元線性回歸法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法兩種方法互為補(bǔ)充，能夠?qū)€性和非線性費(fèi)用 關(guān)系式進(jìn)行求解，有效提高了費(fèi)用估算的準(zhǔn)確度。
【附圖說(shuō)明】
[0072] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
[0073] 圖1示出實(shí)施例1的武器裝備的全生命周期CBS結(jié)構(gòu)。
[0074] 圖2示出實(shí)施例1的CBS模型與參數(shù)模型間的關(guān)系。 陽(yáng)075] 圖3示出實(shí)施例1的模塊之間的連接關(guān)系.
【具體實(shí)施方式】
[0076] 為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明，下面結(jié)合優(yōu)選實(shí)施例和附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說(shuō) 明。附圖中相似的部件W相同的附圖標(biāo)記進(jìn)行表示。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，下面所具 體描述的內(nèi)容是說(shuō)明性的而非限制性的，不應(yīng)W此限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0077] 一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)，由十個(gè)模塊共同完成，初始化模塊、時(shí)間 模塊、資源模塊、任務(wù)模塊、產(chǎn)品模塊、費(fèi)用項(xiàng)模塊、費(fèi)用參數(shù)模塊、費(fèi)用估算模塊、費(fèi)用分析 模塊和費(fèi)用展示模塊組成。模塊之間的連接關(guān)系如圖3所示。初始化模塊負(fù)責(zé)整體框架的 生成等功能。時(shí)間模塊負(fù)責(zé)全生命周期時(shí)間維度的建模。資源模塊負(fù)責(zé)全生命周期中相關(guān) 資源的建模。任務(wù)模塊負(fù)責(zé)全生命周期中相關(guān)任務(wù)的建模。產(chǎn)品模塊負(fù)責(zé)裝備中個(gè)分系統(tǒng)、 分部件/零件等信息的建模。費(fèi)用項(xiàng)模塊主要負(fù)責(zé)CBS的建立。費(fèi)用參數(shù)模塊主要負(fù)責(zé)費(fèi) 用影響因子的設(shè)置。費(fèi)用估算模塊主要負(fù)責(zé)費(fèi)用項(xiàng)的計(jì)算。費(fèi)用分析模塊主要負(fù)責(zé)費(fèi)用靈 敏度分析。費(fèi)用展示模塊主要負(fù)責(zé)W直觀的方式對(duì)費(fèi)用進(jìn)行展示。
[0078] 一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，
[0079] 武器裝備全生命周期費(fèi)用的建模與估算方法的具體實(shí)施過(guò)程如下：
[0080] (1)啟動(dòng)初始化模塊
[0081] (2)啟動(dòng)時(shí)間模塊
[0082] 建立時(shí)間維模型。主要設(shè)置時(shí)間基準(zhǔn)的最小單位W及全生命周期的時(shí)間跨度，其 它維度的信息W及費(fèi)用的信息都W時(shí)間維度為基礎(chǔ)。 陽(yáng)〇8引 做啟動(dòng)廣品板塊
[0084] 建立產(chǎn)品維模型。主要是建立PBS結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)樹(shù)中包含了裝備的分系統(tǒng)組成、分系 統(tǒng)中部件/零件的組成。通過(guò)建立結(jié)構(gòu)樹(shù)中的子項(xiàng)與時(shí)間維度的關(guān)聯(lián)來(lái)標(biāo)定PBS項(xiàng)的生命 周期。 陽(yáng)0財(cái) （4)啟動(dòng)任務(wù)模塊
[0086] 建立任務(wù)維模型。主要是建立武器裝備全生命周期過(guò)程中設(shè)及到的任務(wù)結(jié)構(gòu)樹(shù)。 運(yùn)些任務(wù)與時(shí)間和產(chǎn)品相關(guān)，表征該任務(wù)處于什么階段，隸屬于哪一分系統(tǒng)。
[0087] 妨啟動(dòng)資源模塊
[0088] 建立資源維模型。主要是建立武器裝備全生命周期過(guò)程中相關(guān)的資源組成。運(yùn)些 資源與時(shí)間、產(chǎn)品、任務(wù)相關(guān)。
[0089] (6)啟動(dòng)費(fèi)用參數(shù)模塊
[0090] 建立費(fèi)用參數(shù)結(jié)構(gòu)樹(shù)。
[0091] (7)啟動(dòng)費(fèi)用項(xiàng)模塊
[0092] 建立CBS模型，包括CBS模型中費(fèi)用表達(dá)式定義及其參數(shù)模型域、產(chǎn)品域、時(shí)間域、 資源域等的初始化設(shè)置
[0093] (8)啟動(dòng)費(fèi)用估算模塊
[0094] 進(jìn)行費(fèi)用估算。在估算過(guò)程中，根據(jù)費(fèi)用項(xiàng)與費(fèi)用參數(shù)之間是否是線性關(guān)系W及 歷史數(shù)據(jù)的豐富與否選擇多元線性回歸法或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。
[00巧](9)啟動(dòng)費(fèi)用分析模塊
[0096] 進(jìn)行費(fèi)用靈敏度分析。找出影響費(fèi)用項(xiàng)的主要費(fèi)用參數(shù)。
[0097] (10)啟動(dòng)費(fèi)用展示模塊
[0098] 對(duì)費(fèi)用分析情況進(jìn)行展示。主要是W柱狀和餅狀圖對(duì)費(fèi)用的組成進(jìn)行直觀展示， 并且能夠根據(jù)維度的不同，進(jìn)行不同層次和不同側(cè)面的展示。
[0099] 優(yōu)選地，武器裝備全生命周期費(fèi)用的主要技術(shù)包括：
[0100] (1)多維度費(fèi)用建模 陽(yáng) 1〇1]多維費(fèi)用估算模型（Multi-dimension Cost Estimation Model Based on the Parameters, MCEMBP)，從武器裝備系統(tǒng)組成、任務(wù)、資源、研制階段多個(gè)維度描述費(fèi)用影 響因素，建立費(fèi)用同上述多維度間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。MCEMBP模型主要有兩個(gè)子模型組成： Parameter模型和費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)（Cost Breakdown Structure, CB巧模型。 陽(yáng)102] CBS模型刻畫(huà)項(xiàng)目的費(fèi)用組成結(jié)構(gòu)，武器裝備的全生命周期CBS結(jié)構(gòu)如附圖1所 /J、- 〇 陽(yáng)10引 CBS由多個(gè)費(fèi)用單元（Cost Atom, CA)組成。CA是可W計(jì)算的最小的費(fèi)用項(xiàng)，其定 義的數(shù)學(xué)形式為： 陽(yáng) 104] C = (Τ, Ρ, W, R, F, V, D)
[0105] 其中Τ代表該費(fèi)用單元的時(shí)間區(qū)間集合；Ρ是武器裝備分解結(jié)構(gòu)；W是工作分解結(jié) 構(gòu)；R對(duì)應(yīng)的是資源集合；F是參數(shù)模型中參數(shù)的函數(shù)表達(dá)式，表示該費(fèi)用的計(jì)算方法；V表 示該費(fèi)用的具體值，如果該項(xiàng)被定義，則F參數(shù)在計(jì)算費(fèi)用時(shí)將被忽略；D是該費(fèi)用單元的 描述信息。CBS定義中反映出費(fèi)用同采辦項(xiàng)目多個(gè)維度的信息相關(guān)，包括任務(wù)維WBS、資源 維RBS、時(shí)間維TBS、產(chǎn)品維PBS。
[0106] CBS同不同維度模型間的關(guān)系由Parameter模型描述，參數(shù)定義WBS中任務(wù)的屬 性，比如工期費(fèi)用分布函數(shù)及其參數(shù)、任務(wù)執(zhí)行的時(shí)間區(qū)間等，參數(shù)也定義PBS的性能指 標(biāo)，參數(shù)還定義資源的數(shù)量、所需費(fèi)用等等。參數(shù)pa定義的數(shù)學(xué)形式如下： 陽(yáng) 107] pa = (V，P, W, T, C, R,巧
[0108] 其中V代表的是參數(shù)pa的一個(gè)具體的值，或者是其它已經(jīng)定義的參數(shù)的一個(gè)函數(shù) f (Pl，化，..，Pn)(其中Pl，化，..，Pn是系統(tǒng)中已經(jīng)定義的參數(shù)），也可能是系統(tǒng)中已經(jīng)定義 的某些函數(shù)的表達(dá)式。P代表的是PBS中的一項(xiàng)，表示該參數(shù)隸屬于虛擬樣機(jī)分解結(jié)構(gòu)PBS 的部分；W代表的是WBS中的一項(xiàng)，表示該參數(shù)隸屬于WBS的某個(gè)部分；T是時(shí)間維的某個(gè)時(shí) 間區(qū)間，表示該參數(shù)隸屬于該時(shí)間段；C代表的是一個(gè)費(fèi)用單元，表示該參數(shù)在該費(fèi)用單元 下參與計(jì)算；R代表的是資源；S是敏感性因子，為參數(shù)的敏感性分析服務(wù)。因此一個(gè)參數(shù)由 PBS維、WBS維、時(shí)間維TBS、CBS維和資源維RBS唯一決定。 陽(yáng)1 〇9] MCEMBP模型的CBS模型與Parameter模型間的關(guān)系如附圖2所示。
[0110] (2)武器裝備費(fèi)用估算方法 陽(yáng)111] 武器裝備費(fèi)用估算主要采用基于多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估計(jì)方法。當(dāng)費(fèi) 用項(xiàng)與費(fèi)用參數(shù)之間的關(guān)系為線性關(guān)系時(shí)，采用多元線性回歸法。當(dāng)費(fèi)用項(xiàng)與費(fèi)用參數(shù)之 間的關(guān)系表現(xiàn)為非線性關(guān)系時(shí)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行估算。
[0112] 1)基于多元線性回歸的費(fèi)用估計(jì)方法
[0113] 假設(shè)費(fèi)用變量為Y，W虛擬樣機(jī)性能指標(biāo)參數(shù)作為費(fèi)用影響自變量，假設(shè)其個(gè)數(shù)為 P，并分別記為XI，而，...，Xp，基于歷史費(fèi)用數(shù)據(jù)，建立費(fèi)用預(yù)測(cè)方程， 陽(yáng)114] Y = β ο+β 1又1+0 2又2+. . .+0 pXp+ε , ε ~N(0, σ 2) 陽(yáng)11引其中β。，01，0 2，...，βρ，〇2是與Χι，Χ2，...，Χρ無(wú)關(guān)的未知參數(shù)，稱Υ為自變量 Xi,而，...，Χρ的線性回歸函數(shù)。 陽(yáng)116] 記η組費(fèi)用數(shù)據(jù)樣本分別是（Xii, Χι2,. . .，X。，yi) (i = 1，2,. . .，η)，則有 陽(yáng)117]
陽(yáng)11引其中ε 1，ε2，...，ε湘互獨(dú)立，且ε~Ν(0, σ 2)，i = 1，2, ...η，運(yùn)個(gè)模型即為 全壽命周期費(fèi)用的多元線性回歸模型。令 陽(yáng)119]
[0120] 則上述數(shù)學(xué)模型可用矩陣形式表示為Υ = Χβ + ε，其中ε是η維隨機(jī)向量，它的 分量獨(dú)立。采用最小二乘法估計(jì)參數(shù)β。，β 1，β 2, . . .，β Ρ，引入偏差平方和
[0124] 因?yàn)镼( 0 0, 01，...，βρ)是0 0, 01，...，βρ的非負(fù)二次型，故其最小值一定存 在。根據(jù)多元微積分的極值原理，令 陽(yáng)1巧]
[01%] 上述方程組稱為正規(guī)方程組，可用矩陣表示為χΤχβ =χΤγ。在系數(shù)矩陣χΤχ滿 秩的條件下，可解得^ (義了義廠1義yy，!就是β的最小二乘估計(jì)，即^為回歸方程 ;=爲(wèi)。+多1 + ... +多Ρ X j勺回歸系數(shù)，由此獲得全壽命周期費(fèi)用與虛擬樣機(jī)性能指標(biāo)間 的參數(shù)估計(jì)模型，并可W利用該模型針對(duì)新裝備研制開(kāi)展費(fèi)用預(yù)測(cè)。 陽(yáng)127] 2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估算方法 陽(yáng)12引當(dāng)費(fèi)用與費(fèi)用參數(shù)之間存在非線性關(guān)系時(shí)，主要采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估 計(jì)方法。該方法主要包括訓(xùn)練和使用兩個(gè)階段。
[0129] 訓(xùn)練階段，利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)包含輸入層、隱層、輸出層Ξ層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn) 行訓(xùn)練，W歷史數(shù)據(jù)中的費(fèi)用參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，W費(fèi)用項(xiàng)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，對(duì) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練。則由神經(jīng)元j到神經(jīng)元i的聯(lián)接權(quán)t+1次調(diào)整式為： 陽(yáng) 130]
陽(yáng)13U 其中，η為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算子，EpW為在第P組訓(xùn)練樣本輸入時(shí)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函 數(shù) 陽(yáng)m]
陽(yáng)133] 其中，dp是第P組訓(xùn)練樣本的輸出值，y p(t)是第P組訓(xùn)練樣本輸入時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn) 生的輸出值。
[0134] 使用階段：將新研制裝備的費(fèi)用參數(shù)輸入訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)計(jì)算就可W獲 得估算的費(fèi)用值。
[0135] 顯然，本發(fā)明的上述實(shí)施例僅僅是為清楚地說(shuō)明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對(duì) 本發(fā)明的實(shí)施方式的限定，對(duì)于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在上述說(shuō)明的基礎(chǔ)上還可 W做出其它不同形式的變化或變動(dòng)，運(yùn)里無(wú)法對(duì)所有的實(shí)施方式予W窮舉，凡是屬于本發(fā) 明的技術(shù)方案所引伸出的顯而易見(jiàn)的變化或變動(dòng)仍處于本發(fā)明的保護(hù)范圍之列。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)，其特征在于：所述武器裝備全生命周期費(fèi) 用估算系統(tǒng)包括初始化模塊、時(shí)間模塊、資源模塊、任務(wù)模塊、產(chǎn)品模塊、費(fèi)用模塊、費(fèi)用分 析模塊和費(fèi)用展示模塊；所述費(fèi)用模塊包括費(fèi)用項(xiàng)模塊、費(fèi)用參數(shù)模塊和費(fèi)用估算模塊； 所述初始化模塊用于生成武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)整體框架； 所述時(shí)間模塊用于建立全生命周期時(shí)間維度的模型； 所述產(chǎn)品模塊用于建立裝備中各分系統(tǒng)、分部件/零件的模型； 所述任務(wù)模塊用于建立全生命周期中相關(guān)任務(wù)的模型； 所述資源模塊用于建立全生命周期中相關(guān)資源的模型； 所述費(fèi)用參數(shù)模塊用于設(shè)置費(fèi)用影響因子，建立費(fèi)用參數(shù)模型； 所述費(fèi)用項(xiàng)模塊用于刻畫(huà)費(fèi)用組成結(jié)構(gòu)，建立費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)模型； 所述費(fèi)用估算模塊用于計(jì)算費(fèi)用項(xiàng)； 所述費(fèi)用分析模塊用于分析費(fèi)用靈敏度； 所述費(fèi)用展示模塊用于展示費(fèi)用。2. -種武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，其特征在于，包括以下步驟： 生成武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)整體框架 建立全生命周期時(shí)間維度的模型； 建立裝備中各分系統(tǒng)、分部件/零件的模型； 建立全生命周期中相關(guān)任務(wù)的模型； 建立全生命周期中相關(guān)資源的模型； 設(shè)置費(fèi)用影響因子，建立費(fèi)用參數(shù)模型； 刻畫(huà)費(fèi)用組成結(jié)構(gòu)，建立費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)模型； 建立費(fèi)用估算模型； 建立費(fèi)用分析模型； 展不費(fèi)用。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，其特征在于：所述費(fèi)用 分解結(jié)構(gòu)模型包括任務(wù)維、資源維、時(shí)間維、產(chǎn)品維的信息；所述費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)模型不同維 度模型間的關(guān)系由費(fèi)用參數(shù)模型描述。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，其特征在于： 所述費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)模型由多個(gè)費(fèi)用單元組成，所述費(fèi)用單元為可以計(jì)算的最小的費(fèi) 用項(xiàng)，所述費(fèi)用單元的數(shù)學(xué)形式為： C = (T, P, ff, R, F, V, D) 其中T代表該費(fèi)用單元的時(shí)間區(qū)間集合；P是武器裝備分解結(jié)構(gòu)；W是工作分解結(jié)構(gòu)；R 是資源集合；F是參數(shù)模型中參數(shù)的函數(shù)表達(dá)式，表示該費(fèi)用的計(jì)算方法；V表示該費(fèi)用的 具體值，當(dāng)V被定義時(shí)，則F參數(shù)在計(jì)算費(fèi)用時(shí)被忽略；D是該費(fèi)用單元的描述信息。5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，其特征在于：所述費(fèi)用 參數(shù)模型的數(shù)學(xué)形式如下： pa = (V, P, ff, T, C, R, S) 其中V代表參數(shù)pa的一個(gè)具體值，或者已經(jīng)定義的參數(shù)的函數(shù)f (Pu p2. . .，pn)(其中 Pl，p2. . .，pn是系統(tǒng)中已經(jīng)定義的參數(shù)），或者系統(tǒng)中已經(jīng)定義的函數(shù)的表達(dá)式； P代表的產(chǎn)品維中的一項(xiàng)，表;^該參數(shù)隸屬于虛擬樣機(jī)分解結(jié)構(gòu)產(chǎn)品維的部分;W代表 的是任務(wù)維中的一項(xiàng)，表示該參數(shù)隸屬于任務(wù)維的某個(gè)部分；T是時(shí)間維的某個(gè)時(shí)間區(qū)間， 表示該參數(shù)隸屬于該時(shí)間段；C代表的是一個(gè)費(fèi)用單元，表示該參數(shù)在該費(fèi)用單元下參與 計(jì)算；R代表的是資源；s是敏感性因子。6. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，其特征在于：所述費(fèi)用 估算采用基于多元線性回歸或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估計(jì)方法。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，其特征在于：當(dāng)費(fèi)用項(xiàng) 與費(fèi)用參數(shù)之間的關(guān)系為線性關(guān)系時(shí)，采用多元線性回歸法；當(dāng)費(fèi)用項(xiàng)與費(fèi)用參數(shù)之間的 關(guān)系表現(xiàn)為非線性關(guān)系時(shí)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行估算。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的武器裝備全生命周期費(fèi)用估算方法，其特征在于：基于多元 線性回歸的費(fèi)用估計(jì)方法包括以下步驟： 設(shè)費(fèi)用變量為Y，以虛擬樣機(jī)性能指標(biāo)參數(shù)作為費(fèi)用影響自變量，設(shè)其個(gè)數(shù)為P，并分 別記為X1，X2, ...，xp，基于歷史費(fèi)用數(shù)據(jù)，建立費(fèi)用預(yù)測(cè)方程， γ = β。+ β A+ β 2χ2+· · · + β ρχρ+ ε，ε ~N (0，0 2) 其中β。，β1; β2，...，βρ，σ2是與Χι，χ2，...， Χ|^關(guān)的未知參數(shù)，稱Υ為自變量 的線性回歸函數(shù)； 記η組費(fèi)用數(shù)據(jù)樣本分別是（Xll，xl2,. . .，xip，yi) (i = 1，2,. . .，η)，則得到全壽命周期 費(fèi)用的多元線性回歸模型：其中 ε ε 2, · · ·，ε η相互獨(dú)立，且 ε ~Ν(0, 〇 2)，i = 1，2, · · · η ; 令則上述數(shù)學(xué)模型用矩陣形式表示為Υ = Χβ + ε，其中ε是η維隨機(jī)向量，其分量獨(dú)立； 米用最小二乘法估計(jì)參數(shù)β。，β 1，β 2, . . .，β Ρ，引入偏差平方和最小二乘估計(jì)就是求.於_ = (^)，4，.*.，八)'，使得其中 Q(i3。，βρ)是 β。，βρ的非負(fù)二次型； 令得到正規(guī)方程組，用矩陣表示為χτχβ = Χτγ ;在系數(shù)矩陣χτχ滿秩的 條件下，得? = (Ifxrn，.多是β的最小二乘估計(jì)，I為回歸方程 i t X, + ... + | ρ、的回歸系數(shù)，得到全壽命周期費(fèi)用與虛擬樣機(jī)性能指標(biāo)間的參 數(shù)估計(jì)模型，并利用該模型針對(duì)新裝備研制進(jìn)行費(fèi)用預(yù)測(cè)。9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的武器裝備全生命周期費(fèi)用估算系統(tǒng)，其特征在于：基于神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估算方法包括以下步驟： 采用基于ΒΡ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的費(fèi)用估計(jì)方法，所述方法主要包括訓(xùn)練和使用兩個(gè)階段； 所述訓(xùn)練階段，是利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)包含輸入層、隱層、輸出層三層結(jié)構(gòu)的ΒΡ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 進(jìn)行訓(xùn)練，以歷史數(shù)據(jù)中的費(fèi)用參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以費(fèi)用項(xiàng)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出， 對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練，則由神經(jīng)元j到神經(jīng)元i的聯(lián)接權(quán)t+Ι次調(diào)整式為：其中，η為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算子，Ep(t)為在第p組訓(xùn)練樣本輸入時(shí)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)其中，dp是第p組訓(xùn)練樣本的輸出值，y p(t)是第p組訓(xùn)練樣本輸入時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的 輸出值； 所述使用階段是將新研制裝備的費(fèi)用參數(shù)輸入訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)計(jì)算得到估算 的費(fèi)用值。
【文檔編號(hào)】G06Q10/04GK105825286SQ201510011806
【公開(kāi)日】2016年8月3日
【申請(qǐng)日】2015年1月9日
【發(fā)明人】周軍華
【申請(qǐng)人】北京仿真中心