Evaluation of Contingent-Level Battlefield Repair Capability Based on Cloud Model

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2024.05.013

Abstract

Abstract:

Battlefield damage assessment and repair （BDAR） is a “multiplier” of combat effectiveness in wartime. Aiming at the need of evaluation of battlefield repair capability and task completion effect of repair detachment under battlefield conditions， a cloud-based evaluation model of contingent-level battlefield repair capability is proposed. By analyzing the influencing factors of BDAR capability， the evaluation index system of detachment-level battlefield emergency repair capability is constructed， and the index weight is determined by combination weighting method. Combined with the cloud theory， the BDAR capability of the evaluation group and the emergency repair group under the simulation condition is comprehensively evaluated. In the simulation condition， the equipment emergency repair and rescue operations of five participating teams were evaluated to verify the scientific and feasibility of the method.

Key words: analytic hierarchy process（AHP）, entropy weight method, cloud model, battlefield repair, capability assessment, evaluation index system

摘要：

战场抢修(battlefield damage assessment and repair, BDAR)是战时部队战斗力的“倍增器”。针对战场条件下修理分队战场抢修能力发挥与任务完成效果的评估需求，提出了一种基于云模型的分队级战场抢修能力评估模型。通过分析BDAR能力影响因素，构建分队级战场抢修能力评估指标体系，通过组合赋权法确定指标权重；结合云理论对仿真条件下评估小组和抢修组的BDAR能力进行综合评估；在仿真条件下，对5个参训小组的装备抢修抢救行动进行实例评估，以验证该方法的科学性和可行性。

关键词: 层次分析法, 熵权法, 云模型, 战场抢修, 能力评估, 评估指标体系

CLC Number:

TJ07

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Figures/Tables 19

Fig. 1 Detachment-level BDAR simulation operation organization implementation process

Table 1 BDAR capability evaluation index system of repair unit

目标层	准则层	指标层	属性
分队级战场抢修能力	损伤评估能力B₁	损伤现象描述的准确性B₁₁	定性
		损伤现象描述的完整性B₁₂	定性
		损伤定位的准确性B₁₃	定性
		损伤程度判断的准确性B₁₄	定性
		抢修技术方案的科学合理性B₁₅	定性
		损伤评估的时效性B₁₆	定量
	抢修作业能力B₂	装备抢修时间B₂₁	定量
		抢修方法步骤的合理性B₂₂	定性
		抢修工具选择的合理性B₂₃	定性
		抢修任务完成质量B₂₄	定性
	组织实施能力B₃	评估小组力量配备的合理性B₃₁	定性
		装备抢修顺序安排的合理性B₃₂	定性
		修理小组任务分配的合理性B₃₃	定性
		装备抢修平均等待时间B₃₄	定量

Fig. 2 Evaluation model based on combinatorial weighting method and cloud theory

Table 2 coincidence indicator

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9
RI	0	0	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45

Table 3 Numerical characteristics of standard cloud model

评语	区间	$E x$	$E n$	$H e$
优秀	（8，10］	10	0.166 7	0.1
良好	（6，8］	7	0.333 3	0.1
中	（4，6］	5	0.333 3	0.1
较差	（2，4］	3	0.333 3	0.1
差	［0，2］	0	0.166 7	0.1

Table 3 Numerical characteristics of standard cloud model

评语	区间	$E x$	$E n$	$H e$
优秀	（8，10］	10	0.166 7	0.1
良好	（6，8］	7	0.333 3	0.1
中	（4，6］	5	0.333 3	0.1
较差	（2，4］	3	0.333 3	0.1
差	［0，2］	0	0.166 7	0.1

Fig. 3 Standard cloud model

Table 4 First order index judgment matrix

	损伤评估能力	抢修作业能力	组织指挥能力
损伤评估能力	1	5/3	4/5
抢修作业能力	3/5	1	2/5
组织指挥能力	5/4	5/2	1

Table 5 Damage evaluation ability index judgment matrix

	B₁₁	B₁₂	B₁₃	B₁₄	B₁₅	B₁₆
B₁₁	1	12/11	4/5	12/11	3/5	5/3
B₁₂	11/12	1	3/5	6/5	2/5	5/3
B₁₃	5/4	5/3	1	5/2	11/12	5/2
B₁₄	11/12	5/6	2/5	1	1/4	5/2
B₁₅	5/3	5/2	12/11	4	1	5
B₁₆	3/5	3/5	2/5	2/5	1/5	1

Table 6 Judgment matrix of ability index of rush repair operation

	B₂₁	B₂₂	B₂₃	B₂₄
B₂₁	1	2	2	5/6
B₂₂	1/2	1	12/11	1/2
B₂₃	1/2	11/12	1	1/2
B₂₄	6/5	2	2	1

Table 7 Organization implementation ability index judgment matrix

	B₃₁	B₃₂	B₃₃	B₃₄
B₃₁	1	3/5	1	2/5
B₃₂	5/3	1	5/3	5/6
B₃₃	1	3/5	1	3/4
B₃₄	5/2	6/5	4/3	1

Table 8 Index weight table

指标	$w 1$	$w 2$	$w$
损伤评估能力A₁	0.345 6	0.472 6	0.380 2
抢修作业能力A₂	0.195 2	0.269 2	0.175 5
组织指挥能力A₃	0.459 2	0.258 2	0.444 3
损伤现象描述的准确性B₁₁	0.050 7	0.111 2	0.080 2
损伤现象描述的完整性B₁₂	0.043 9	0.062 5	0.039 0
损伤定位的准确性B₁₃	0.077 6	0.057 9	0.063 9
损伤程度判断的准确性B₁₄	0.039 6	0.076 5	0.043 1
抢修技术方案的科学合理性B₁₅	0.109 3	0.080 2	0.124 7
损伤评估的时效性B₁₆	0.024 5	0.084 3	0.029 4
装备抢修时间B₂₁	0.062 1	0.060 9	0.053 8
抢修方法步骤的合理性B₂₂	0.033 2	0.111 4	0.052 6
抢修工具选择的合理性B₂₃	0.031 8	0.047 9	0.021 7
抢修任务完成质量B₂₄	0.068 1	0.049 0	0.047 4
损伤小组力量配备的合理性B₃₁	0.077 1	0.055 3	0.060 6
装备抢修顺序安排的合理性B₃₂	0.135 0	0.072 7	0.139 5
修理小组任务分配的合理性B₃₃	0.090 6	0.048 7	0.062 8
抢修平均等待时间B₃₄	0.156 5	0.081 5	0.181 4

Table 8 Index weight table

指标	$w 1$	$w 2$	$w$
损伤评估能力A₁	0.345 6	0.472 6	0.380 2
抢修作业能力A₂	0.195 2	0.269 2	0.175 5
组织指挥能力A₃	0.459 2	0.258 2	0.444 3
损伤现象描述的准确性B₁₁	0.050 7	0.111 2	0.080 2
损伤现象描述的完整性B₁₂	0.043 9	0.062 5	0.039 0
损伤定位的准确性B₁₃	0.077 6	0.057 9	0.063 9
损伤程度判断的准确性B₁₄	0.039 6	0.076 5	0.043 1
抢修技术方案的科学合理性B₁₅	0.109 3	0.080 2	0.124 7
损伤评估的时效性B₁₆	0.024 5	0.084 3	0.029 4
装备抢修时间B₂₁	0.062 1	0.060 9	0.053 8
抢修方法步骤的合理性B₂₂	0.033 2	0.111 4	0.052 6
抢修工具选择的合理性B₂₃	0.031 8	0.047 9	0.021 7
抢修任务完成质量B₂₄	0.068 1	0.049 0	0.047 4
损伤小组力量配备的合理性B₃₁	0.077 1	0.055 3	0.060 6
装备抢修顺序安排的合理性B₃₂	0.135 0	0.072 7	0.139 5
修理小组任务分配的合理性B₃₃	0.090 6	0.048 7	0.062 8
抢修平均等待时间B₃₄	0.156 5	0.081 5	0.181 4

Fig. 4 Visual comparison of weights of different methods

Table 9 Standard for grading quantitative indicators

指标	标准时间/min	优	良	中	较差	差
损伤评估的时效性	20	（-20，-10］	（-10，-5］	（-5，-2］	（-2，0］	（0，∞］
装备抢修时间	60	（-60，-20］	（-20，-10］	（-10，-5］	（-5，0］	（0，∞］
抢修平均等待时间	10	（-10，-5］	（-5，0］	（0，5］	（5，10］	（10，∞］

Table 10 Evaluation results of five experts on five groups participating in the training

组别	专家	B₁₁	B₁₂	B₁₃	B₁₄	B₁₅	B₁₆	B₂₁	B₂₂	B₂₃	B₂₄	B₃₁	B₃₂	B₃₃	B₃₄
A	1	8	8	9	9	8	10	10	9	9	8	9	9	8	10
	2	9	8	9	9	9	10	10	9	9	8	9	9	9	10
	3	9	9	9	8	8	10	10	9	9	9	9	9	9	10
	4	9	9	9	9	9	10	10	9	9	9	9	9	9	10
	5	8	9	9	9	9	10	10	9	9	8	9	9	8	10
B	1	8	7	8	9	8	3	10	8	9	8	8	8	8	5
	2	8	7	8	9	8	3	10	8	9	8	8	8	9	5
	3	7	7	8	9	7	3	10	7	9	8	7	8	8	5
	4	8	8	9	9	8	3	10	8	9	9	8	9	9	5
	5	8	8	8	9	7	3	10	8	9	8	8	8	9	5
C	1	6	6	7	8	6	5	10	8	9	7	6	8	9	7
	2	7	6	7	8	6	5	10	9	9	8	6	8	9	7
	3	6	6	7	8	6	5	10	9	8	7	5	8	8	7
	4	6	7	8	8	7	5	10	9	9	8	6	9	8	7
	5	6	7	8	8	6	5	10	9	9	8	6	8	8	7
D	1	9	9	8	9	8	10	3	8	9	6	9	6	9	7
	2	8	8	8	9	8	10	3	8	9	5	9	7	8	7
	3	9	8	9	9	9	10	3	7	8	6	8	6	8	7
	4	9	9	8	9	9	10	3	8	9	6	9	7	9	7
	5	8	9	8	9	8	10	3	8	9	5	9	6	9	7
E	1	6	7	7	8	6	10	7	8	7	7	8	6	8	5
	2	6	8	7	8	6	10	7	8	7	8	7	5	8	5
	3	7	8	6	7	5	10	7	8	8	8	7	6	8	5
	4	6	7	6	8	6	10	7	7	8	8	7	6	7	5
	5	6	7	6	8	6	10	7	7	8	8	8	6	8	5

Fig. 5 Group A each criterion layer index evaluates the cloud

Table 11 Evaluation of cloud numerical characteristics by five participating teams

组别	损伤评估能力	抢修作业能力	组织指挥能力	总得分
A组	（8.798 0，0.495 9，0.208 0）	（9.144 5，0.219 1，0.101 3）	（9.351 7，0.131 0，0.071 2）	（9.104 8，0.279 8，0.126 7）
B组	（7.525 5，0.487 5，0.211 6）	（8.730 8，0.297 5，0.152 9）	（6.895 5，0.377 1，0.147 5）	（7.457 1，0.413 3，0.172 8）
C组	（6.533 7，0.411 6，0.192 4）	（8.843 8，0.373 9，0.177 7）	（7.410 9，0.377 1，0.147 5）	（7.328 8，0.390 2，0.167 4）
D组	（8.620 7，0.525 4，0.222 5）	（5.858 0，0.431 4，0.177 7）	（7.283 3，0.442 1，0.164 1）	（7.541 7，0.473 4，0.187 8）
E组	（6.700 4，0.431 5，0.204 5）	（5.974 3，0.376 2，0.147 3）	（7.470 1，0.455 1，0.183 7）	（6.512 9，0.404 1，0.172 5）

Fig. 6 Comprehensive cloud and comparison of BDAR capabilities of five participating groups

Fig. 7 Comparison of different methods

Table 12 Comparison method result

评估方法	综合得分排序	最佳抢修小组
云模型	A≻D≻B≻C≻E	A
TOPSIS	A≻D≻B≻C≻E	A
AHP	A≻D≻B≻C≻E	A
灰色关联分析	A≻D≻B≻C≻E	A

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