武器装备体系工程研究方向与建模

一、武器装备体系工程研究方向

武器装备体系工程来源于系统工程和体系工程，武器装备体系的最终目的是为了在体系对抗作战的过程中完成相应的使命任务，并获得最终的胜利。因此武器装备体系工程需要围绕“任务完成”和“能力实现”这两个重点开展相应的工作。武器装备体系最典型的特点是整体性和对抗性。信息化战争条件下的武器装备体系研究的核心与重点是其内部系统之间的相互关系，以及通过这些相互关系产生出来的整体涌现性。而不同类型、不同用途，甚至不同时代的武器装备主要是通过信息建立起相互的联系和作用，形成能够完成作战任务的体系整体，从而最终建立体系作战能力。

能力描述了武器装备体系完成一系列“任务”的本领。能力是武器装备体系的一个静态属性，是对体系完成一系列本领的抽象概括，是武器装备体现存在价值的一种高级概念，可以称为“能力属性”。从武器装备建设过程和使用过程上看，任务和能力是武器装备体系需求、设计、集成和验证的目标和关键约束，也是评估武器装备体系效果的关键指标。武器装备体系需求开发是获得体系任务－能力属性的关键约束指标；武器装备体系设计与优化是使所设计的体系能够满足任务－能力的需求约束；武器装备体系的集成与构建过程就是实现武器装备体系任务－能力需求的实现过程；武器装备体系的评估验证就是评价、测量和验证所构建体系的任务－能力的需求满足程度。

为此，武器装备体系工程需要以下技术的支撑，这也构成了武器装备体系工程的主要研究方向。

1）武器装备体系需求分析技术。武器装备体系需求分析技术是基于国家军事战略或特定联合作战任务，对武器装备体系需求进行获取、表示、评价、验证、管理的过程。武器装备体系需求分析技术具体可包括武器装备体系需求获取技术、武器装备体系需求表示技术、武器装备体系需求评价技术、武器装备体系需求验证技术、武器装备体系需求管理技术和武器装备体系能力规范技术等几个方面。

2）武器装备体系优化设计技术。武器装备体系优化设计技术是在武器装备体系结构描述的基础上，对体系的组成要素、要素间的关系等进行调整和优化，从而得到武器装备体系整体效能最大的武器装备体系方案。武器装备体系设计优化技术具体包括武器装备体系建模技术、武器装备体系结构方案生成技术、武器装备体系结构方案分析与优化技术等方面。对武器装备体系进行优化设计的研究方法主要有多方案优选方法、数学规划方法、仿真优化方法、探索性分析方法和多学科设计优化方法等。

3）武器装备体系评估技术。武器装备体系评估技术是在武器装备体系结构描述的基础上，对武器装备体系的能力、费用、风险等方面进行评价。武器装备体系评估技术具体包括武器装备体系能力评估技术、武器装备体系技术评估、武器装备体系费用评估、武器装备体系风险评估等方面。

4）武器装备体系集成与构建技术。以体系的作战使命需求为依据，以系统(或作战单元)成员为基础，遵循“自顶向下”定性分析与“自底向上”定量综合集成分析相结合的原则，以“作战能力”为纽带连接“自顶向下”的分解工作与“自底向上”的综合集成工作，最终形成与使命匹配的体系。

5）武器装备体系验证技术。武器装备体系必须放在对抗的作战环境条件下才能得到正确的验证，因此，对武器装备体系的验证必须考虑两类情况，一是紧密结合仿真对抗、外场试验和实际演习开展验证；二是结合实际作战环境中的部队和指挥控制组成的作战体系开展试验。

6）武器装备体系演化技术。武器装备体系发展与演化技术是研究武器装备体系随时间、技术等因素的变化而发生体系结构及体系整体能力的演化规律。武器装备体系发展与演化技术具体可以包括武器装备体系结构发展与演化技术、武器装备体系能力发展与演化技术、武器装备体系能力规划技术、武器装备体系发展的涌现技术等方面。

7）武器装备体系基础技术。武器装备体系基础技术是研究武器装备体系需求、武器装备体系设计及武器装备体系评估等方面的基础方法和技术。武器装备体系基础技术具体可以包括武器装备体系网络技术、武器装备体系基础数据、基础模型技术、武器装备体系联合试验技术等方面。

二、武器装备体系工程模型

体系工程来源于系统工程，是由于体系中存在系统工程方法无法解决的问题而发展起来，在此，在面向复杂大系统和复杂适应系统的系统建模的基础上阐述武器装备体系工程模型。

1）复杂大系统工程过程模型

复杂大系统由很多子系统组成，这些子系统有全新研发的子系统，同时也有进行适应性改进的子系统和直接沿用的现成系统。由于复杂大系统由种异构的来自不同专业的子系统组成，复杂大系统的建模与仿真便成为了验证复杂大系统的重要手段。由此在传统的系统工程过程基础上，形成了复杂大系统的系统工程过程模型，如图1所示。

图1 复杂大系统的系统工程过程模型

图2 复杂大系统的多Agent关系图

复杂大系统的系统工程过程模型中，目前基于智能体(Agent)的建模与仿真是支持工程过程模型的重要技术。通过采用多智能体(Agent)技术，为了支持复杂大系统仿真，抽象出任务智能体、环境智能体、系统智能体、保障智能体以及资源智能体五类智能体，它们之间的关系如图2所示。其中任务类智能体为虚拟智能体，是对任务与逻辑的抽象，环境类智能体对应环境条件。系统智能体、保障智能体和资源智能体对应着各类实体要素。

Agent能够很好地支持复杂大系统的建模与仿真。这里以航空保障系统为案例说明基于Agent复杂大系统仿真建模过程。航空保障系统是用于指挥和保障多型舰载机群在航母上的各类作业的工程系统，航空保障系统涉及数百个人员站位，多个作业阶段，百余项作业活动，由上千套系统/设备协同完成任务。美国海军认为航空保障系统是舰载机安全上舰和航母形成作战能力的核心，是一个典型的复杂大系统，具有以下特征：

a) 由强实时、准实时和非实时的多型异构系统组成的复杂大系统。航空保障系统由上千台套系统/设备组成，这些系统和设备中有强实时系统，如负责引导舰载机着舰的系统；有准实时系统，如指挥管理系统；有非实时系统，如作业讲评系统等。异构系统的实时性要求、可靠性与安全性要求、技术体制与研发管理都存在很大差异。

b) 需求、任务边界、保障对象和环境的不确定性。航空保障系统作业流程复杂，包含多个作业阶段，百余项作业活动，涉及的设备和人员众多，设备故障、战损、和人为操作意外都将造成原有作业计划的调整，使得航空保障系统在需求、任务边界和保障对象上存在很大的不确定性，而海上多变的作业环境也会给任务带来很大的不确定性。

c) 人在回路增加了不确定性。人往往是最大的不确定性因素，据统计，在民航客机事故原因中，有70%的事故是由于人为错误操作造成的。航空保障系统的运转涉及到数百个人员，人在回路中人员操作的正确性直接影响了系统任务的正常推进，因此人在回路大大增加了系统的不确定性。

d) 人员、场景、环境和系统多Agent协同复杂。航空保障系统任务的成功完成是人员、场景、环境和所涉系统之间相互协同的结果，不同的因素都是具有一定适应性的单独Agent，Agent间通过能量流和信息流的传递来完成复杂的协同作业，并涌现出单个系统不能完成的高层次任务。多Agent间的复杂协同一旦出现外部干扰，很容易造成复杂大系统涌现出非预期结果。

e) 空间和资源约束条件下的非同质作业时间与空间冲突复杂。航空保障系统是一个多任务并行的系统，舰面保障、调运、起飞、着舰、维修不同对象同时执行，但在航母的保障资源有限、空间位置有限的条件下，非同质作业之间在时间和空间上的冲突非常复杂，而且是时刻动态变化，无法事先进行精确求解以预先安排。

通过采用多Agent对航空保障系统进行建模与仿真，能够反映了该系统设计与构建的最新状态。通过对该系统模型的仿真运行，能够在设计初期指导进行顶层指标的分解工作，在系统设计与构建过程中及时评估出该系统的综合效能，为工程总体及时调整系统设计和工程管理计划提供数据支持。同时通过仿真运行还能及早发现该系统非预期的行为涌现，以便及时采取措施，修改设计来及早消除非预期的行为涌现，从而大大降低后期修改设计而付出的代价。航空保障复杂大系统多Agent模型如图3所示。

图3 航空保障复杂大系统多Agent模型

2）武器装备体系工程过程模型

目前在系统工程中，V模型是最受欢迎也是使用最广泛的模型。武器装备体系是由不同类型的装备系统组成的，同样在武器装备体系工程中，当完成体系设计及其评估后，就可以形成武器装备体系组成方案。该方案包括了各类需要新研制开发或升级换代的武器装备系统，此时就需要转入武器装备系统工程阶段。因此，传统的系统工程V模型强调“从顶向下设计，由底向上集成”，对于系统产品的研发起到了重要的理论指导作用。但是，随着武器装备体系级问题的巨型化、复杂化，V模型已不再能胜任体系工程的研发。因此这里提炼出了体系研发新模型——V＋＋模型，该模型在V模型的基础上，针对武器装备体系工程业务特征，进行体系与系统的划分，构建虚拟影射空间；增加以MBSE为代表的新方法新技术的应用，强调武器装备体系生命力保证，并通过体系流程将整个武器装备体系的组成成分贯穿起来，形成完整的武器装备体系生命周期模型。V＋＋模型的结构如图4所示。

图4 武器装备体系工程V＋＋模型

V＋＋模型本身是一个基本、通用的原理模型，也在不断演进发展。体系工程问题跨域广泛，针对作战体系问题，该模型相应的内涵分解细化如下：

a) 横向“++”，拓展融合

第一个“+”，针对产品功能、性能的准确定位及提升，对研发主体进行横向拓展融合，即将用户、设计者、制造者、服务方等直接融合起来。传统的系统级产品，主要依靠产品研发部门挖掘需求，设计、制造产品。而体系级产品，需求、设计、应用都极其复杂，不能再像系统级产品那样，各阶段依托不同主体相对独立，而需要产品的利益相关者在产品的论证、研制、使用的全周期，广泛、深入地交流、融合、协作。对于作战实验的研究而言，显然应将问题的相关者直接联系起来，协同开展研究、研制、训练等工作。为实现此目标，一种重要的途径是基于CPS、SBA等理念、技术，采取基于仿真原型的研发路线，让各研发者、使用者在同一个平台中，围绕仿真原型开展研讨、实验、评估。

第二个“+”，针对新技术、新方法的应用，对研发手段进行横向拓展融合，将传统的技术手段深化、完善，构建新型研发体系，与研发管理体系有效融合起来。体系工程中，专业跨度更多、更大，技术更为精细，研发主体更为庞大，研发过程更为漫长，产品应用环境、应用模式更为复杂。围绕产品设计规格书设计产品的传统系统工程方法，不能满足体系工程的需求，需要升级科研模式，构建完善、先进的技术研发体系，并实施有效的研发管理，不仅实现产品的静态功能指标，同步关注生命力等动态指标。实施MBSE核心技术路线，将六性设计、知识工程以及研发管理等，与研制过程融合起来。

b) 纵向“++”，前伸后延

第一个“+”，针对产品能效的不断提升，将产品研发与前端的市场分析和后端的产品应用有机联接起来。传统的系统级产品，其需求论证、设计制造和交付使用都相对独立；而对于体系级产品，其组成、规模、用途、用户、保障等，一般都十分复杂，需要将产品的研制环节与前端的需求论证与后端的应用保障深度融合，才能确保产品有用、好用。尤其是对于作战问题而言，作战需求、作战概念、作战设计、作战执行等，需深度融合。一种重要的途径是利用CPS、大数据等相关技术，将军事需求、系统研制和作战应用联接起来，实现智能设计、智能制造和智能应用。

第二个“+”，针对体系集成与流程设计，将体系顶层设计与分系统研发有机融合起来。体系由诸多子系统组成，一般涉及众多专业、领域，集成形式或紧密、或松散，更加复杂。需构建统一、规范的技术方法，使得体系全周期研发有效贯通、迭代。一种重要的途径是利用MBSE、HLA仿真技术，将体系顶层和各子系统研发无缝集成，围绕体系整体最优开展体系工程。

c) 整体“+”，虚实呼应

将实体空间与虚拟空间映射起来，通过虚拟原型、虚拟工作环境，利用VR、AR、MR等先进技术开展高沉浸感人在回路虚拟测试验证、评估和优化工作；通过模型映射、数据认知、知识沉淀、自主学习，使体系工程变得有机，提升体系生命力，解决体系动态演化问题。 

武器装备体系工程V＋＋模型是确保构建的体系内组成单元在独立自主运作条件下能够提供满足体系功能与需求的能力，或者说执行体系使命与任务的能力。在体系的构建过程中，需要：（1）明确体系最顶层的使命任务，确定完成使命任务所需要的能力项集合或能力包(面向能力, Capability oriented)；（2）架构设计，架构是组成体系系统的组织结构(基于架构, Architecture based)；（3）模型驱动的技术设计，提供高效可重用的实现方式(模型驱动, Model driven)；（4）体系流程设计，流程是完成体系使命任务时各系统的耦合方式(流程贯穿, Process centered)；（5）体系生命力设计支持，为体系的持续稳定运行提供保障(生命力支持, Survive support)。另外在武器装备体系构建过程中，为了能够采用多Agent进行快速仿真，需要有统一的数据模型驱动和支持(数据驱动, Data driven)。由此形成了武器装备体系构建模型：D-CAMPS，该模型几个方面之间的关系如图5所示。

图5 D-CAMPS体系构建过程模型

面向能力(Capability Oriented)

体系是完成特定使命任务的系统集成体，使命任务的达成需要一定的能力项，因此能力是体系的顶层需求，是设计体系的抓手和依据。

将体系的使命任务转化为能力项需求，有两种维度的分解方式，一是基于任务来设计能力，需要在典型任务场景下，分析完成典型任务所需的能力项，能力项一般具有层次关系。为了更好地支撑能力项的分解，我们应该整理出领域内的基本能力包，分析人员分析时参考基本能力包来进行能力项选择。

二是基于效能来分解能力指标。适用于相似体系迭代设计过程中对体系内各系统的技术指标比较清楚时使用，可将体系使命任务对应的整体效能逐层分解到系统具体的技术指标，用于指导设计。

1.基于架构(Architecture based)

体系架构是指体系的组成系统以及系统之间的耦合关系。通过对体系能力的分解，我们得到了体系的能力集合，并以此作为体系组分系统的选择依据。待组分系统确定后，下一步便是设计组分系统之间的耦合关系，由于体系一般具有地域分布性，因此系统之间的耦合关系通常是通过信息交换的方式来实现。体系架构设计通常采用多视图建模方法，如DoDAF模型中包含8种不同视图，52种模型。

2.模型驱动(Model driven)

模型是体系物理实体规律的反映，基于模型驱动的系统工程方法(MBSE)既提供了一种统一的体系设计模型语言，便于项目组员之间沟通确认，又提供了一种经验累积和可重用平台，提高了效率，积累的模型数据可作为组织的资产供后续项目使用。基于模型的体系设计过程通过从组织级的模型/需求库中获取已有的模型来提高当前设计的效率。组织可通过建设体系模型平台，在基于MBSE，在体系设计工具环境下，以模型驱动，将体系需求形式化表述，并通过模型逻辑分层逐次落实到设计过程，保证体系设计的一致性、严谨性、可闭环验证性、可追溯性和瀑布迭代扩展性。

3.流程贯穿(Process centered)

流程是指体系为完成使命任务，各组分系统运行与交互的实例，是体系使命任务达成的途径。流程设计需要考虑合理性、高效性和安全性，可基于网络计划图或Petri网等流程建模方法来设计相应的流程建模工具，用来建立和评价流程的合理性与效能，也可设计面向领域的流程编排工具与流程仿真工具来展示流程设计的效果，并评估流程的效能。

4.生命力支持(Survive support)

体系生命力理论是指体系在遇到外界干扰时，能够通过自身的动态改变来抵消干扰，持续保持体系完成使命任务的能力。生命力理论与传统的可靠性理论的核心区别在于，传统的可靠性理论在部分系统故障后，体系停止工作进入维修流程，故障修复后体系重新开始工作，而应用生命力理论后，体系通过在线调整的方式来应对故障，而不停止工作，从而大大提高了体系的可用性。

5.数据驱动(Data Driven)

数据是获取能力需求(C)的来源之一；数据是基于模型的系统工程(M)方法中构建模型的基础，数据是体系流程(P)优化的依据，数据也是构建虚拟空间体系时，提炼知识，构建虚拟映射模型的基础，因此数据驱动了整个体系构建与体系演化过程。

作者：张宏军 韦正现 黄百乔

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