戰時彈藥消耗預測方法研究*

李振宇 李保剛 雷 瑤

（海軍航空大學 煙臺 264010）

1 引言

彈藥，是武器裝備的終端載荷，是毀傷目標的直接手段，是完成任務的主要力量。彈藥消耗預測是實施彈藥保障行動的基本依據和重要支撐，直接關系到能否及時為作戰部隊提供足量彈藥。目前，主要彈藥消耗預測方法按照不同特性可分為基于案例經驗推算、作戰模擬與人工智能三大類［1～3］。

2 基于案例經驗推算的彈藥消耗預測方法

基于案例經驗推算的彈藥消耗預測方法，是指依據彈藥消耗歷史數據、經典作戰案例、執行任務量等，運用一定的數理模型，對彈藥消耗進行推算，具體包括戰例推算法、任務量推算法、標準修正法等。

2.1 消耗標準推算法

彈藥消耗標準，是對不同部（分）隊在不同作戰樣式下一定時間內或完成某項任務彈藥消耗數量所作的統一規定。該方法參照彈藥消耗標準，進行彈藥消耗預測。例如，以美軍彈藥消耗標準《野戰手冊》FM 101-10-1/2 為例［4］，該手冊基于每種武器每天的射擊次數預測彈藥消耗量，以此來預測“沙漠風暴”行動與伊拉克自由行動的彈藥消耗量出現偏差較大（表1）。該方法的優點是簡便易行，運算速度快；缺點是完全依賴消耗標準，標準一旦不適用當前情況，運算結果偏差大［5～7］。

表1 FM 101-10-1/2每種彈藥每天射擊次數的預測值和實際值

2.2 任務量推算法

該方法是在保證保障對象武器裝備的種類和數量并綜合考慮擔負的基本作戰任務、預期殲敵數量、壓制和摧毀敵區以及最終作戰效果的基礎上，確定各類彈藥的消耗定額。由于戰中作戰對象、樣式及地域處于動態變化狀態，故既定保障計劃也處于變化中，其彈藥消耗與補給實施流程圖如圖1所示［8］。該方法的優點是簡便易行，對特定的作戰任務適用性強，其缺點是對歷史數據依賴性強，通用性不強。

圖1 任務量推算法彈藥消耗補給流程圖

2.3 標準修正法

該方法是對現有彈藥消耗標準存在問題進行修正，以達到更精確的預測結果。例如，在地面火炮彈藥預計方法上，針對現有方法綜合考慮隱身少、預測結果可用性差等問題，綜合考慮了作戰階段、目標數量、彈藥限額等，計算了各類火炮的日彈藥消耗量，進而得出了不同作戰強度下的彈藥消耗標準，使預測結果更加準確、實用［9］。該方法的優點是簡便易行，對特定彈藥與作戰環境針對性強，其缺點是對歷次消耗數據與彈藥消耗標準依賴性大，通用性不強。

3 基于作戰模擬的彈藥消耗預測方法

基于作戰模擬的彈藥消耗預測方法是通過建立戰爭系統的仿真模型，對現有或可能情況下的戰爭過程進行動態模擬和類比，并用彈藥消耗的一般規律來預測彈藥消耗量，包括蘭切斯特方程法、作戰仿真法和模糊邏輯理論法等。

3.1 蘭切斯特方程法

蘭切斯特方程是建立關于作戰雙方兵力變化關系的常微分方程組。該預測方法是在綜合考慮雙方交戰人數、交戰樣式與激烈程度等因素，運用彈藥消耗規律與蘭切斯特方程法得出彈藥消耗情況［10］。該方法的優點是簡便易行，計算簡單，適用性廣；不足是沒有戰斗過程數據，對特定作戰樣式預測結果不準確。

3.2 作戰仿真法

作戰仿真法是以作戰模擬和交互仿真技術為基礎，以彈藥保障和彈藥管理為應用目的，綜合考慮作戰任務、作戰樣式、作戰環境、敵軍行動等諸多因素，在虛擬的作戰環境中進行彈藥消耗預測［11］。該方法的優點是考慮影響綜合全面且預計范圍廣；不足之處在于耗時長，建模難度大，在裝備損壞部件的分布預計上準確性有待提高。

3.3 模糊邏輯理論法

該方法的本質是把取值僅為1或0的特征函數擴展到可在閉區間［0，1］中任意取值的隸屬函數。將作戰地形、作戰時間、作戰樣式與作戰階段的模糊性和不確定因素進行模糊化處理進行作戰模擬，運用彈藥消耗一般規律得出消耗預測結果［12］。其彈藥消耗預測模型結構如圖2 所示。該方法的優點是能夠綜合考慮多種因素，對特定作戰樣式針對性強；不足在于對專家經驗依賴度高。

圖2 模糊邏輯理論法彈藥消耗預測模型結構

4 基于人工智能的彈藥消耗預測方法

基于人工智能的彈藥消耗預測方法，是人工智能在彈藥消耗預測上的具體應用，它包括BP 神經網絡法、武器目標分配、案例推理法等。它們是現在研究的熱門領域。

4.1 BP神經網絡法

BP 神經網絡就像是一個黑盒，通過輸入數據使其具備一定的預測功能，其基本結構如圖3 所示。基于BP神經網絡的彈藥消耗預測方法能夠對影響彈藥消耗的各種因素進行量化，將整個戰場納入一個系統，與其他方法相比，該方法考慮更全面，能夠反映輸入因素的模糊性和非線性特征，在各因素的權值比重難確定的情況下，預測結果會產生較大的誤差［13］。

圖3 模糊邏輯理論法彈藥消耗預測模型結構

4.2 案例推理法

基于案例推理的基本思想是利用已有案例解決新問題。基于案例的推理是一種用已有經驗的案例模擬人腦推理的方法。整個推理過程可分為四個階段：案例檢索、案例重用、案例修改和案例保存［14］。工作流程如圖4 所示。CBR 彈藥消耗預測具有快速、準確的優點。缺點在于對案件的高度依賴。

圖4 案例推理原理圖

4.3 武器-目標分配

武器-目標分配（WTA），它是根據交戰態勢、作戰意圖和目標、武器參數，在約束條件下，以摧毀敵方目標的最大值或武器彈藥的最小損失為目標函數，求解武器目標的最優分配，進而確定彈藥消耗量。基于武器目標分配的彈藥消耗預測方法的主要工作包括建立假設模型、選擇目標函數、設置約束條件和使用優化算法，其中優化算法是解決問題的主要手段。傳統的方法有分枝定界法、隱式枚舉法和動態規劃法。隨著計算機技術的發展，諸多智能算法被廣泛應用于解決武器目標分配問題。該方法通用性強，對于精確制導武器和壓制武器彈藥適用性好［15］。

5 對比分析

三類彈藥消耗預測方法的特性與適用環境各有不同，其長處與不足總結如表2 所示。目前彈藥消耗預測方法存在問題如下：

表2 彈藥消耗方法比較

普遍對歷史數據依賴度大。基于案例經驗推算的彈藥預測方法與基于人工智能的彈藥預測方法大多對于歷次消耗數據或戰斗過程數據依賴大，對于數據缺乏時的彈藥消耗預測無法單獨使用。基于作戰仿真的彈藥預計消耗方法中模糊邏輯理論與作戰仿真考慮因素較為全面，但也存在對專家經驗依賴度高、耗時長、難度大等問題。

預測方法研究不系統。任務量推算法、標準修正法等針對特定彈藥效果好，部分彈藥效果差，一定程度上提高了方法的準確性，但也降低了方法的通用性。特別是在聯合作戰條件下，參戰武器彈藥種類多、數量大，如果沒有適用性較強的彈藥消耗預測方法，將極大增加彈藥消耗預測難度，進而影響彈藥保障籌劃、彈藥保障實施的順利進行。因此，需要在深入研究武器彈藥作戰運用特點的基礎上，兼顧通用性和準確性構建彈藥消耗預測方法，努力提高彈藥消耗預測效率。

6 結語

本文通過對比分析得出目前彈藥消耗預測方法對歷史數據依賴度大和研究體系不系統等問題，針對此類問題未來在預計彈藥消耗時應綜合運用多種方法，多種方法相互驗證，對于缺少歷史數據的作戰樣式多采用對歷史數據依賴度小的預測方法，同時在研究武器彈藥作戰運用特點的基礎上，兼顧通用性和準確性構建彈藥消耗預測方法，努力提高彈藥消耗預測效率。