基于技术关联模型的前沿技术对作战效能影响评估方法

doi:10.12382/bgxb.2023.0525

摘要/Abstract

摘要：

前沿技术对作战效能的影响评估在武器装备发展论证、技术体系决策建设等方面具有重要意义。从前沿技术发展决策的实际需求出发,开展前沿技术对作战效能评估方法研究。通过研究国内外技术评估流程及方法,建立前沿技术对军事应用价值的评估流程,设计技术关联模型与二次效应模型,提出基于指标体系与技术关联模型的前沿技术评估方法。在典型作战场景下,通过构建前沿技术评估指标体系、前沿技术对作战能力影响评估指标体系、大数据统计分析、专家经验校对打分,进行10项典型前沿技术对作战效能影响评估。评估结果表明,新设计的基于指标体系与技术关联模型的评估方法可以有效地实现对前沿技术作战效能影响的评估。

关键词: 前沿技术, 技术关联模型, 指标体系, 作战效能影响评估

Abstract:

The evaluation of the influence of frontier technology on combat effectiveness is of great significance to the demonstration of weapon and equipment development and the decision-making in construction of technology system. The evaluation method for evaluating the effect of frontier technology in combat effectiveness is studied based on the actual demand of frontier technology development decision. By studying the technology evaluation process and methods at home and abroad, a military value evaluation process of frontier technology is established, a technology correlation model and a secondary effect model are designed, and a frontier technology evaluation method based on the index system and technology correlation model is proposed. The influences of ten typical frontier technologies on combat effectiveness in typical combat scenarios are evaluated by constructing an evaluation index system of frontier technologies, an evaluation index system for evaluating the influence of frontier technologies on combat capability, the big data statistical analysis, and the expert experience checking score. The evaluated results show that the proposed evaluation method based on index system and technology correlation model can effectively evaluate the influence of frontier technology on combat effectiveness.

Key words: frontier technology, technology correlation model, index system, combat effectiveness influence evaluation

中图分类号:

TJ301

王晓悦, 陈科, 郭牧天, 刘大卫, 熊涛. 基于技术关联模型的前沿技术对作战效能影响评估方法[J]. 兵工学报, 2024, 45(10): 3519-3529.

WANG Xiaoyue, CHEN Ke, GUO Mutian, LIU Dawei, XIONG Tao. A Method for Evaluating the Influence of Frontier Technology on Combat Effectiveness Based on Technology Correlation Model[J]. Acta Armamentarii, 2024, 45(10): 3519-3529.

图/表 14

图1 国外军事领域前沿技术发展规划决策流程

Fig.1 Development planning and decision-making process of frontier technologies in foreign military fields

图2 Gartner的TRL曲线

Fig.2 Gartner TRL Curve

表1 TRL技术等级

Table 1 Technology readiness levels

序号	TRL等级	具体解释
1	基础理论研究阶段	最初级别的技术成熟等级,科研成果刚刚开始向应用阶段转移
2	技术概念应用初期阶段	基础理论建立后,初步尝试简单应用
3	理论分析和实验证明阶段	开始实际研发阶段,包括分析和实验研究以及理论论证
4	实验室环境下样品生产测试阶段	样品器件测试,相比最终系统功能略显简陋
5	相关环境下样品生产测试阶段	样品期间的功能增加,并且可在相对接近实际应用环境测试
6	相关环境下系统或子系统模块验证阶段	接近实际应用环境下的原型系统测试
7	预设操作环境下的原型系统验证阶段	在预设好的操作环境下进行原型系统的验证工作,相比于TRL6,更接近实际应用
8	完整系统完成与验证阶段	技术通过预期条件下的验证,一般表示系统进入最终完善阶段
9	最终系统通过特殊要求条件检测间断	实际系统在要求条件下的最终阶段,能够通过实际环境和特殊环境下的检测和验证

图3 基于指标体系与技术关联模型的前沿技术对作战效能影响评估流程

Fig.3 Evaluation process of the influence of frontier technology on combat effectiveness based on index system and technology correlation model

表2 1~9标度法标度含义对照

Table 2 Meaning of 1-9 scale method

a_ij	含义
1	i与j同样重要
3	i比j稍重要
5	i比j明显重要
7	i比j强烈重要
9	i比j极端重要
2,4,6,8	过渡性中间级别

表3 一致性判定指标

Table 3 Consistency determination index

N	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
RI	0	0	0.58	0.9	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45	1.49

算法1 指标体系评估算法。
设T₁~T_n分别表示n类前沿技术;V_i(T_j)表示技术T_j对能力评估指标节点i的效益贡献打分情况;W_i(T_j)表示技术T_j对能力评估指标节点i的权重值;能力评估指标叶节点数量共有k个;前沿技术评估计算结果为C(T_j);评估节点效益值为V'_i。
流程:
步骤1 初始化,设i=1。
步骤2 技术对能力效益贡献归一化,V'_i(T_j)= $V i (T j) 100$ , j=1~n。
步骤3 计算节点效益值,V'_i= $∑ i = 1 n$ (W_i(T_j)×V'_i(T_j)×C(T_j))。
步骤4 评估节点循环,i=i+1,循环转至步骤2,直到i>k。

算法1 指标体系评估算法。
设T₁~T_n分别表示n类前沿技术;V_i(T_j)表示技术T_j对能力评估指标节点i的效益贡献打分情况;W_i(T_j)表示技术T_j对能力评估指标节点i的权重值;能力评估指标叶节点数量共有k个;前沿技术评估计算结果为C(T_j);评估节点效益值为V'_i。
流程:
步骤1 初始化,设i=1。
步骤2 技术对能力效益贡献归一化,V'_i(T_j)= $V i (T j) 100$ , j=1~n。
步骤3 计算节点效益值,V'_i= $∑ i = 1 n$ (W_i(T_j)×V'_i(T_j)×C(T_j))。
步骤4 评估节点循环,i=i+1,循环转至步骤2,直到i>k。

图4 技术的非线性关联性模型示意图

Fig.4 Nonlinear correlation model of technology

表4 不同技术关联关系打分调查

Table 4 Scoring questionnaire for correlation of different technologies

技术	技术1	技术2	技术3	技术4	…	技术n
技术1	0
技术2		0
技术3			0
技术4				0
…					0
技术n						0

图5 典型二次效应模型

Fig.5 Typical secondary utility model

算法2 技术关联性评估算法。
设T₁~T_k分别表示k类前沿技术;V_i(T_j)表示技术T_j对能力评估指标节点i的效益贡献情况,它是专家在技术关联打分模块给出的分值的线性归一化值;不失一般性,若技术T_m对技术T_n有关联影响,专家打分的关联程度为x,其对能力节点i的技术关联影响效应计算流程如下:
步骤1 针对前沿技术集,取技术[T_m,T_n],其中m≠n。
步骤2 若技术T_m对技术T_n有关联影响,从专家在技术关联打分模块得到专家打分关联值,记为x,否则改变m和n的取值,转步骤1。
步骤3 计算关联影响系数L_c,其中:L_c=-0.1x+1。
步骤4 计算关联影响,V'_i(T_n)为考虑技术T_m对技术T_n关联影响后的技术T_n对能力评估指标节点i的效益贡献情况。V'_i(T_n)=β·V_i(T_n)+(1-β)·(V_i(T_n)) $α [V i (T m) · L c + 1]$ ,其中α和β调节系数,取值范围均为0~1,该系数通过军事领域专家根据经验确定。
步骤5 改变和n的取值,并转入步骤1,直至计算全部技术关联情况。

算法2 技术关联性评估算法。
设T₁~T_k分别表示k类前沿技术;V_i(T_j)表示技术T_j对能力评估指标节点i的效益贡献情况,它是专家在技术关联打分模块给出的分值的线性归一化值;不失一般性,若技术T_m对技术T_n有关联影响,专家打分的关联程度为x,其对能力节点i的技术关联影响效应计算流程如下:
步骤1 针对前沿技术集,取技术[T_m,T_n],其中m≠n。
步骤2 若技术T_m对技术T_n有关联影响,从专家在技术关联打分模块得到专家打分关联值,记为x,否则改变m和n的取值,转步骤1。
步骤3 计算关联影响系数L_c,其中:L_c=-0.1x+1。
步骤4 计算关联影响,V'_i(T_n)为考虑技术T_m对技术T_n关联影响后的技术T_n对能力评估指标节点i的效益贡献情况。V'_i(T_n)=β·V_i(T_n)+(1-β)·(V_i(T_n)) $α [V i (T m) · L c + 1]$ ,其中α和β调节系数,取值范围均为0~1,该系数通过军事领域专家根据经验确定。
步骤5 改变和n的取值,并转入步骤1,直至计算全部技术关联情况。

表5 技术发展评估指标体系

Table 5 Technology development evaluation index system

一级指标	二级指标	三级指标	指标特性
科学发现能力	学术成果水平	专利数量	调研数据
		论文数量	调研数据
		影响力	调研数据
	科研实验能力	科研实验全面性	定性打分
	科研实验能力	试验设施和测试能力的先进性水平	定性打分
技术创新能力	技术体系完备性	技术研发体系完备性	定性打分
	TRL	TRL等级	调研数据
	技术先进性	性能指标领先水平	调研数据
	技术先进性	军事应用前景	定性打分
	技术自主可控能力	关键技术的自主可控性	调研数据
工程化应用能力	成果转化程度	成果转化数量	调研数据
		成果应用质量与认可程度(包括宣传褒奖力度)	定性打分
		成果转化应用速度	定性打分
	工业生产能力	工业制造能力	定性打分
	工业生产能力	参与相关技术领域研发企业的数量	调研数据

表6 技术对作战能力影响评估指标体系示意

Table 6 Evaluation index system of the influence of technology on combat effectiveness

一级指标	二级指标
	多维度态势高效感知能力
全域多维的态势感知能力	多手段态势深度感知能力
	全域态势融合共享能力
能力2	子能力4
	子能力5
…	…
高效协同的综合保障能力	军民融合的保障能力
	子能力m

表7 评估结果对比

Table 7 Comparison of evaluated results

指标体系评估方法评估技术排序	本文方法评估技术排序
大数据技术	大数据技术
物联网技术	5G/6G通信技术
增强现实技术	物联网技术
区块链技术	增强现实技术
5G/6G通信技术	量子计算技术
增材制造技术	区块链技术
量子计算技术	平行仿真技术
脑机接口技术	增材制造技术
仿生智能技术	仿生智能技术
平行仿真技术	脑机接口技术

参考文献 25

[1]	武博祎, 芦翰晨. 武器装备体系贡献度评估研究进展展望[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2022, 43(8): 1221-1228.
	WU B Y, LU H C. Development status and prospect of contribution assessment for military equipment system[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2022, 43(8): 1221-1228. (in Chinese)
[2]	杨克巍, 杨志伟, 谭跃进, 等. 面向体系贡献率的装备体系评估方法研究综述[J]. 系统工程与电子技术, 2019, 41(2): 311-321.
	YANG K W, YANG Z W, TAN Y J, et al. Review of the evaluation methods of equipment system of systems facing the contribution rate[J]. Systems Engineering and Electronics, 2019, 41(2): 311-321. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.02.13
[3]	梁家林, 熊伟. 武器装备体系贡献度评估方法综述[J]. 兵器装备工程学报, 2018, 39(4): 67-71.
	LIANG J L, XIONG W. Overview of evaluation method of contribution of weapon equipment system[J]. Journal of Ordnance Equipment Engineering, 2018, 39(4): 67-71. (in Chinese)
[4]	谢晓阳, 陈轶迪, 赵晓宁, 等. 基于作战环的综合型武器装备体系贡献度评估方法[J]. 导弹与航天运载技术, 2020(3): 122-126.
	XIE X Y, CHEN Y D, ZHAO X N, et al. Evaluation method of integrated weapon equipment’s contribution rate to system-of-systems based on operation loop[J]. Missiles and Space Vehicles, 2020(3): 122-126. (in Chinese)
[5]	张书腾, 胡娟. 基于规则推理的陆军突击装备体系贡献度分析[J]. 指挥控制与仿真, 2020, 42(4): 76-79.
	ZHANG S T, HU J. Contribution analysis of army assault equipment system based on rule-based reasoning[J]. Command Control & Simulation, 2020, 42(4): 76-79. (in Chinese)
[6]	马钧文, 张安, 高飞, 等. 基于置信规则推理的武器装备体系贡献度评估[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(7): 1519-1526. doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.07.13
	MA J W, ZHANG A, GAO F, et al. Evaluation of weapon equipment contribution rate to system-of-systems based on belief rule-based system[J]. Systems Engineering and Electronics, 2020, 42(7): 1519-1526. (in Chinese)
[7]	齐小刚, 刘学星, 张博孜, 等. 基于结构方程模型的武器装备体系涌现性度量模型[J]. 兵工学报, 2020, 41(2): 406-416. doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2020.02.024
	QI X G, LIU X X, ZHANG B Z, et al. Emergence measurement model of armament systems based on SEM[J]. Acta Armamentarii, 2020, 41(2): 406-416. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2020.02.024
[8]	任天助, 辛万青, 严晞隽, 等. 体系能力多维度评估建模方法[J]. 系统工程学报, 2021, 36(10): 709-720.
	REN T Z, XIN W Q, YAN X J, et al. Modeling method for multi-dimensional evaluation of system-of-systems capability[J]. Journal of Systems Engineering, 2021, 36(10): 709-720. (in Chinese)
[9]	甄子洋, 江驹, 孙绍山, 等. 无人机集群作战协同控制与决策[M]. 北京: 国防工业出版社, 2022: 1-35.
	ZHEN Z Y, JIANG J, SUN S S, et al. Cooperative control and decision of UAV operations[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 2022: 1-35. (in Chinese)
[10]	常雷雷, 张小可, 李孟军. 基于灰靶理论的武器装备体系技术贡献度评估[J]. 兵工自动化, 2010, 29(10): 13-15,19.
	CHANG L L, ZHANG X K, LI M J. Weapon system of system technology contribution evaluation based on grey target theory[J]. Ordnance Industry Automation, 2010, 29(10): 13-15,19. (in Chinese)
[11]	齐晓光. 技术对武器装备体系的贡献度评估方法研究[D]. 长沙: 国防科学技术大学, 2015.
	QI X G. Research on the evaluation methodology of technology contribution degree to the weapon system of systems[D]. Changsha: National University of Defense Technology, 2015. (in Chinese)
[12]	罗吉利. 装备技术对体系能力的贡献度评估方法研究[D]. 长沙: 国防科学技术大学, 2015.
	LUO J L. A study on evaluation approaches for technology contribution rate for system of systems capability[D]. Changsha: National University of Defense Technology, 2015. (in Chinese)
[13]	包云岗. 关键核心技术的发展规律探析[J]. 中国科学院院刊, 2022, 37(5): 636-641.
	BAO Y G. Analysis of principles of development of key technologies[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2022, 37(5): 636-641. (in Chinese)
[14]	XUE X, YU X N, ZHOU D Y, et al. Computational experiments for complex social systems—Part Ⅲ: the docking of domain models[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2024, 11(2): 1766-1780.
[15]	LU M, CHEN S Z, XUE X, et al. Computational Experiments for complex social system—Part Ⅱ: the evaluation of computational model[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2022, 9(4): 1224-1236.
[16]	XUE X, CHEN F Y, ZHOU D Y, et al. Computational experiments for complex social systems—Part Ⅰ: the customization of computational model[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2022, 9(5): 1330-1344.
[17]	XUE X, LI G D, ZHOU D Y, et al. Research roadmap of service ecosystem:a crowd intelligence perspective[J]. International Journal of Crowd Sciences, 2022, 6(4): 195-222.
[18]	Emerging science and technology trends 2016—2045: a synthesis of leading forecasts[R]. Washington, DC, US: Office of Deputy Assistant Secretary of the Army(Research & Technology), 2016.
[19]	AUGUSTYN J. Emerging science and technology trends: 2017—2047[R]. Washington, DC, US: Office of Deputy Assistant Secretary of the Army(Research & Technology), 2017.
[20]	ALLIE Z. Department of Defense. Department of Defense. Summary of the 2018 national defense strategy of the United States of America[EB/OL]. (2018-06-22)[2023-05-06]. https://www.hsdl.org/c/2018-national-defense-strategy/.
[21]	U.S. Department of Defense. Natioanl Defense Science and Technology Strategy 2023[EB/OL]. (2023-05-09). http://www.innovation4.cn/library/r68787.
[22]	NATO STO. Science & technology trends 2020—2040-exploring the S&T ddge[EB/OL]. (2020-04-01)[2023-03-17]. https://www.nato.int/nato_static_fl2014/assets/pdf/2020/4/pdf/190422-ST_Tech_Trends_Report_2020-2040.pdf.
[23]	ISABELLE F. Russia’s national security strategy and military doctrine and their implications for the EU[EB/OL]. (2017-02-01)[2023-05-01]. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/IDAN/2017/578016/EXPO_IDA(2017)578016_EN.pdf.
[24]	KASEY P. Gartner top 10 strategic technology trends 2019[EB/OL]. (2018-11-05)[2023-04-29]. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019.
[25]	CATHERINE G M. Technology readiness level[EB/OL]. (2023-09-27)[2024-05-03]. https://www.nasa.gov/directorates/somd/space-communications-navigation-program/tec-hnology-readiness-levels/.