李振宇 李保刚 雷 瑶

（海军航空大学 烟台 264010）

1 引言

弹药，是武器装备的终端载荷，是毁伤目标的直接手段，是完成任务的主要力量。弹药消耗预测是实施弹药保障行动的基本依据和重要支撑，直接关系到能否及时为作战部队提供足量弹药。目前，主要弹药消耗预测方法按照不同特性可分为基于案例经验推算、作战模拟与人工智能三大类［1～3］。

2 基于案例经验推算的弹药消耗预测方法

基于案例经验推算的弹药消耗预测方法，是指依据弹药消耗历史数据、经典作战案例、执行任务量等，运用一定的数理模型，对弹药消耗进行推算，具体包括战例推算法、任务量推算法、标准修正法等。

2.1 消耗标准推算法

弹药消耗标准，是对不同部（分）队在不同作战样式下一定时间内或完成某项任务弹药消耗数量所作的统一规定。该方法参照弹药消耗标准，进行弹药消耗预测。例如，以美军弹药消耗标准《野战手册》FM 101-10-1/2 为例［4］，该手册基于每种武器每天的射击次数预测弹药消耗量，以此来预测“沙漠风暴”行动与伊拉克自由行动的弹药消耗量出现偏差较大（表1）。该方法的优点是简便易行，运算速度快；缺点是完全依赖消耗标准，标准一旦不适用当前情况，运算结果偏差大［5～7］。

表1 FM 101-10-1/2每种弹药每天射击次数的预测值和实际值

2.2 任务量推算法

该方法是在保证保障对象武器装备的种类和数量并综合考虑担负的基本作战任务、预期歼敌数量、压制和摧毁敌区以及最终作战效果的基础上，确定各类弹药的消耗定额。由于战中作战对象、样式及地域处于动态变化状态，故既定保障计划也处于变化中，其弹药消耗与补给实施流程图如图1所示［8］。该方法的优点是简便易行，对特定的作战任务适用性强，其缺点是对历史数据依赖性强，通用性不强。

图1 任务量推算法弹药消耗补给流程图

2.3 标准修正法

该方法是对现有弹药消耗标准存在问题进行修正，以达到更精确的预测结果。例如，在地面火炮弹药预计方法上，针对现有方法综合考虑隐身少、预测结果可用性差等问题，综合考虑了作战阶段、目标数量、弹药限额等，计算了各类火炮的日弹药消耗量，进而得出了不同作战强度下的弹药消耗标准，使预测结果更加准确、实用［9］。该方法的优点是简便易行，对特定弹药与作战环境针对性强，其缺点是对历次消耗数据与弹药消耗标准依赖性大，通用性不强。

3 基于作战模拟的弹药消耗预测方法

基于作战模拟的弹药消耗预测方法是通过建立战争系统的仿真模型，对现有或可能情况下的战争过程进行动态模拟和类比，并用弹药消耗的一般规律来预测弹药消耗量，包括兰切斯特方程法、作战仿真法和模糊逻辑理论法等。

3.1 兰切斯特方程法

兰切斯特方程是建立关于作战双方兵力变化关系的常微分方程组。该预测方法是在综合考虑双方交战人数、交战样式与激烈程度等因素，运用弹药消耗规律与兰切斯特方程法得出弹药消耗情况［10］。该方法的优点是简便易行，计算简单，适用性广；不足是没有战斗过程数据，对特定作战样式预测结果不准确。

3.2 作战仿真法

作战仿真法是以作战模拟和交互仿真技术为基础，以弹药保障和弹药管理为应用目的，综合考虑作战任务、作战样式、作战环境、敌军行动等诸多因素，在虚拟的作战环境中进行弹药消耗预测［11］。该方法的优点是考虑影响综合全面且预计范围广；不足之处在于耗时长，建模难度大，在装备损坏部件的分布预计上准确性有待提高。

3.3 模糊逻辑理论法

该方法的本质是把取值仅为1或0的特征函数扩展到可在闭区间［0，1］中任意取值的隶属函数。将作战地形、作战时间、作战样式与作战阶段的模糊性和不确定因素进行模糊化处理进行作战模拟，运用弹药消耗一般规律得出消耗预测结果［12］。其弹药消耗预测模型结构如图2 所示。该方法的优点是能够综合考虑多种因素，对特定作战样式针对性强；不足在于对专家经验依赖度高。

图2 模糊逻辑理论法弹药消耗预测模型结构

4 基于人工智能的弹药消耗预测方法

基于人工智能的弹药消耗预测方法，是人工智能在弹药消耗预测上的具体应用，它包括BP 神经网络法、武器目标分配、案例推理法等。它们是现在研究的热门领域。

4.1 BP神经网络法

BP 神经网络就像是一个黑盒，通过输入数据使其具备一定的预测功能，其基本结构如图3 所示。基于BP神经网络的弹药消耗预测方法能够对影响弹药消耗的各种因素进行量化，将整个战场纳入一个系统，与其他方法相比，该方法考虑更全面，能够反映输入因素的模糊性和非线性特征，在各因素的权值比重难确定的情况下，预测结果会产生较大的误差［13］。

图3 模糊逻辑理论法弹药消耗预测模型结构

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决新问题。基于案例的推理是一种用已有经验的案例模拟人脑推理的方法。整个推理过程可分为四个阶段：案例检索、案例重用、案例修改和案例保存［14］。工作流程如图4 所示。CBR 弹药消耗预测具有快速、准确的优点。缺点在于对案件的高度依赖。

图4 案例推理原理图

4.3 武器-目标分配

武器-目标分配（WTA），它是根据交战态势、作战意图和目标、武器参数，在约束条件下，以摧毁敌方目标的最大值或武器弹药的最小损失为目标函数，求解武器目标的最优分配，进而确定弹药消耗量。基于武器目标分配的弹药消耗预测方法的主要工作包括建立假设模型、选择目标函数、设置约束条件和使用优化算法，其中优化算法是解决问题的主要手段。传统的方法有分枝定界法、隐式枚举法和动态规划法。随着计算机技术的发展，诸多智能算法被广泛应用于解决武器目标分配问题。该方法通用性强，对于精确制导武器和压制武器弹药适用性好［15］。

5 对比分析

三类弹药消耗预测方法的特性与适用环境各有不同，其长处与不足总结如表2 所示。目前弹药消耗预测方法存在问题如下：

表2 弹药消耗方法比较

普遍对历史数据依赖度大。基于案例经验推算的弹药预测方法与基于人工智能的弹药预测方法大多对于历次消耗数据或战斗过程数据依赖大，对于数据缺乏时的弹药消耗预测无法单独使用。基于作战仿真的弹药预计消耗方法中模糊逻辑理论与作战仿真考虑因素较为全面，但也存在对专家经验依赖度高、耗时长、难度大等问题。

预测方法研究不系统。任务量推算法、标准修正法等针对特定弹药效果好，部分弹药效果差，一定程度上提高了方法的准确性，但也降低了方法的通用性。特别是在联合作战条件下，参战武器弹药种类多、数量大，如果没有适用性较强的弹药消耗预测方法，将极大增加弹药消耗预测难度，进而影响弹药保障筹划、弹药保障实施的顺利进行。因此，需要在深入研究武器弹药作战运用特点的基础上，兼顾通用性和准确性构建弹药消耗预测方法，努力提高弹药消耗预测效率。

6 结语

本文通过对比分析得出目前弹药消耗预测方法对历史数据依赖度大和研究体系不系统等问题，针对此类问题未来在预计弹药消耗时应综合运用多种方法，多种方法相互验证，对于缺少历史数据的作战样式多采用对历史数据依赖度小的预测方法，同时在研究武器弹药作战运用特点的基础上，兼顾通用性和准确性构建弹药消耗预测方法，努力提高弹药消耗预测效率。