装备作战需求论证过程质量评估数据体系研究

2016-01-19李纪阔,傅勉,王世贵

装备学院学报 2015年6期

李纪阔，傅勉，王世贵

(陆军军官学院炮兵系，安徽合肥 230031)

摘要针对过程质量评估数据所涵盖的数据量多、面广、粒度细等特点，对装备作战需求论证过程质量评估数据体系进行了研究。分析了论证过程质量评估数据的体系结构，系统研究了作战需求模型数据、元数据、关键点清单数据、关键点评估数据，给出了各类数据的生成方法。该数据体系可促进质量评估的标准化，对于构建质量评估环境具有一定的意义。

关键词数据体系；装备；作战需求论证；过程质量评估；元数据

作者简介李纪阔(1971-)，男，教授，主要研究方向为国防系统分析与建模。

中图分类号TP391.9

文章编号2095-3828(2015)06-0022-06

文献标志码A

DOI10.3783/j.issn.2095-3828.2015.06.006

AbstractAiming at characteristics like large scale, extensive scope and high fineness, the paper analyzes the data system involved in the course quality evaluation of operation requirement demonstration of equipment. The paper analyzes the system structure of the quality evaluation data in demonstration, systematically researches the data of operation requirement model, metadata, key point inventory data and key point evaluation data and also gives the generation method of these datas. The data system may facilitate the standardization of the quality evaluation with certain significance on the construction of a quality evaluation environment.

Keywordsdata system; equipment; operation requirement demonstration；course quality evaluation; metadata

StudyonCourseQualityEvaluationDataSystemof

OperationRequirementDemonstrationofEquipment

LIJikuo,FUMian,WANGShigui

(ArtilleryDepartment,ArmyOfficerAcademy,HefeiAnhui230031,China)

装备作战需求论证过程质量评估，是指为了有效判断需求分析过程是否科学、合理而进行的评估活动。当前，我军装备作战需求论证过程质量评估的基础研究还不够，数据不足，各种高技术辅助论证工具和设备欠缺，特别是信息系统建设离实际需要还有较大的差距，各类数据库、知识库、规则库还没有建立起来，导致论证质量评估工作难以有效进行，也使得论证工作在一个较低水平上重复[1]。在进行系统建设之前，首先要分析过程质量评估数据库组成，即过程质量评估数据体系。基于此，本文依据论证过程质量评估系统的数据需求，对需求论证各阶段所需要或产生的数据进行归类，构建论证过程质量评估系统的数据体系。

1论证过程质量评估数据体系构成

论证过程质量评估数据，是评估过程中使用的和产生的所有数据。研究质量评估过程数据体系，首先要了解清楚质量评估的具体过程，以质量评估过程的具体过程为依据，将各过程所需要或产生的数据进行归类，构建出论证过程质量评估数据体系。图1给出了论证过程质量评估程序。

图1　论证过程质量评估程序

论证过程质量评估的对象是论证过程，包括作战任务分析过程、作战能力分析过程、能力要素分析过程和装备需求分析过程。当前，体系结构方法[2-4]成为武器装备需求分析的有效途径，其通过事先定义的作战视图、能力视图和装备视图，采用图形、表格、文字等形式描述4个作战需求分析过程，每个过程结束时都以清单形式表述分析结论。因此，这一系列需求视图模型及其结论清单就成了论证过程质量评估的对象。为保证评估的科学性和准确性，将评估过程按照论证的4个具体过程分成了4个关键控制点[5]，即作战任务关键控制点、作战能力关键控制点、能力要素关键控制点和装备需求关键控制点，并分别建立4个关键控制点的评估指标体系，运用某种评估方法，实现装备作战需求论证过程质量评估。

由论证过程质量评估程序可知，评估数据包括4类：

1) 需求分析过程中建立的视图模型数据，即作战任务需求模型、作战能力需求模型、能力要素需求模型、装备需求模型；

2) 视图模型包含的元数据，即实体、实体属性及实体关系；

3) 关键控制点结论清单数据即任务清单、能力差距清单、能力要素清单、装备途径清单；

4) 关键控制点评估过程数据，即评估指标体系数据、评估方法、评估过程数据和评估结果数据。质量评估依托数据开始，依托数据进行，也依托数据完成。评估过程的迭代性，决定了评估数据的复杂性。

表1给出了论证过程质量评估的4类数据及其表现形式。

表1　论证过程质量评估相关数据及其形式

这4类数据之间的关系如图2所示。其中，需求模型数据包含元数据，关键点清单数据是从需求模型数据和元数据中，通过一定分析方法抽取生成的，而前3类数据是关键点评估数据的评估内容，通过使用前3类数据达到评估目的。

图2　论证过程质量评估数据之间的关系

2作战需求模型数据

作战需求模型数据包括4类：作战任务分析模型、作战能力分析模型、能力要素分析模型、装备需求分析模型。其中，作战任务分析模型包括使命分解模型、任务时间模型、任务信息模型、任务流程模型等；作战能力分析模型包括任务与能力映射模型、能力分解模型、能力重要度分析模型等；能力要素分析模型包括条令分析模型、组织编制分析模型、训练分析模型、领导能力分析模型、人员分析模型、设施分析模型等；装备需求分析模型包括能力与功能映射模型、功能分解模型、关键性能模型等[6-7]。模型数据构成如图3所示。

图3　装备作战需求模型数据构成

建立装备作战需求模型，需要经过构建体系结构框架和描述作战需求2个阶段。体系结构方法是当前装备作战需求分析的一种规范化方法，主要通过构建体系结构框架，达到分析描述需求内容的目的。

当前，美国国防部体系结构框架(Department of Defense Architecture Framework，DoDAF)[8]代表了研究的领先水平，并在很多领域得到了推广应用。DoDAF是用于指导美军开展装备需求生成的标准规范，它以美军 C4ISR 体系结构框架为基础，通过定义一系列视图产品描述作战需求，逐步成为美军装备作战需求论证的描述标准。我军装备作战需求分析可借鉴DoDAF的视图描述思想，构建适合我军发展的体系结构框架标准，在此基础上描述装备作战需求。

作战需求描述解决的是军事人员和技术人员的交流问题，为了建立易于理解、便于交流的共同语言，需要采用适当的建模方法和建模工具辅助建模。当前主流需求描述方法包括结构化的IDEF方法、面向对象的UML方法、面向系统工程的SysML方法。这3种方法都在需求建模活动中得到了广泛使用，其中，结构化方法的特色在于描述需求层次结构和节点信息关系；面向对象方法的描述内容最为丰富，不仅适合需求静态关系的描述，还能构建需求动态模型，并与Petri网络结合进行作战过程的模拟仿真；SysML方法的优势在于综合了结构化方法和面向对象方法的优点，弥补了UML在系统层级架构和复杂行为描述上的不足。因此，选择装备作战需求描述方法时，可以根据具体描述内容选取具体方法，也可以综合各种方法的优势特点，采用综合建模方法全面描述作战需求。

3作战需求元数据

作战需求元数据是指需求模型实体数据、实体属性数据及其关联关系数据，这些数据被包含在需求模型中，以图形、表格等形式进行可视化表达。在作战任务需求分析模型中，信息、作战活动、作战节点、人员、作战过程是主要的元数据实体；在作战能力需求分析模型中，作战能力是主要的元数据实体；在能力要素分析模型中，能力、条令、训练、指挥水平是主要的元数据实体；在装备需求分析模型中，系统功能、系统节点、系统接口是主要的元数据实体。图4给出了需求元数据实体构成。

图4　装备作战需求元数据构成

其中，作战单元节点数据属性包括名称、类型、级别、能力等；使命-任务-过程-活动数据属性包括名称、类型、输入信息、输出信息、执行标准及任务之间的层次、时序关系等；系统节点数据属性包括装备系统的数量、类型、结构、功能等；环境数据属性包括名称、类型、位置灯；作战能力数据属性包括名称、类型、指标等；作战规则数据属性包括名称、类型、内容等；信息交互和接口数据属性包括名称、类型、发送方、接收方等。这些数据存在各种各样的关联关系，图5给出了元数据之间的关联关系。

图5　元数据实体之间的关联关系图

需求元数据来源于需求模型。当前构建需求模型都是借助需求建模工具进行的，这些建模工具存储新建的需求模型时，一般都是以图形形式存储在数据库中的。因此，为了获取需求元数据需要解决2个问题：一是元数据抽取问题，二是元数据存储问题。

为了获取元数据，首要解决的是图形模型的文档化问题，以文档的形式将图形信息展现出来。当前主流的建模工具如SA、UPDM都提供将图形模型转化为XML格式存储的功能，该XML文档中除了保存有大量的图元信息外，还保存了图形模型中实体数据信息。可以利用XML强大的数据处理技术，将这些元数据通过构建DOM树，使其与XPath相结合生成抽取规则，实现元数据抽取。

元数据抽取出来后，需要考虑其如何在数据库中存储。元数据存储的目的有2个：一是生成关键点清单文档，元数据是构成清单文档的基础；二是辅助过程质量评估，以可视化方式展现作战需求内容。基于这2个需求，可以选择以XML格式存储元数据。因为XML既方便共享交流，又能利用XSLT技术实现数据的可视化，完全满足元数据的2种用途。

4作战需求关键点清单数据

关键点清单数据是在整个需求论证过程的重要方面、重要环节起关键作用的数据，包括作战任务清单数据、能力差距清单数据、非装备途径清单数据、装备途径清单数据。关键点清单数据构成如图6所示。

图6 关键点清单数据构成

1) 作战任务清单，是作战任务分析的结果，是对作战任务属性及相关信息的集合化描述，包含任务名称、任务时间属性、空间属性、信息属性、任务执行条件、任务衡量尺度、任务执行标准。

2) 能力差距清单，是指能力主体当前所具备作战能力与完成作战任务目标能力之间的差距，包含能力名称、目标任务名称、任务标准差距、任务条件差距、任务内容差距、能力差距原因、标准值、当前值、差距值、差距等级、差距原因等。

3) 非装备途径清单数据，是非装备途径分析的结果，通过修改作战条令、调整体制编制、加强军事训练、提高指挥水平、提高人员素质、改善保障设施等非装备途径弥补能力差距，包括能力名称、能力指标、条令修改建议、体制编制修改建议、军事训练修改建议、指挥水平修改建议、人员素质提高建议、保障设施修改建议。

4) 装备途径清单数据，是装备途径分析的结果，是指当非装备途径无法完全满足能力要求时，以研发新的武器装备为核心作为弥补能力差距的解决办法，包括能力名称、能力差距内容、装备名称、关键性能指标、指标值等。

5关键点评估数据

关键点评估数据是指采用关键控制点法进行过程质量评估产生的数据，包括评估指标数据、评估方法数据、评估过程数据、评估专家数据、评估结果数据。关键点评估数据构成如图7所示。

1) 评估指标数据，是对4个关键控制点建立的评估指标体系，包括4个关键点的共性指标和特征指标2类。共性指标包括过程合理性、方法有效性、资源利用率、效率、重复性等；特征指标是针对各个控制点选取的，关键控制点A的指标包括客观性、完备性、独立性、精确性、可重复性等;关键控制点B的指标包括完备性、时序性、准确性、冲突性等;关键控制点C的指标包括全面性、客观性、准确性、综合性等;关键控制点D的指标包括符合性、对比性、保障性、紧迫性、协调性等。

2) 评估方法数据，是指各类评估方法在数据库中的存储数据，采用模型库管理方式实现对不同种类评估方法的统一管理。包括模型基本属性信息、模型接口信息、模型算法信息和模型组合信息。模型基本属性信息描述模型名称、模型类型、功能描述、应用范围、发布者；模型接口信息描述输入接口说明、输入函数名称、输入函数类型、输入函数参数个数、输出接口说明、输出函数名称、输出函数类型、输出函数参数个数；模型算法信息描述算法说明、算法函数名称、函数返回类型、变量个数、变量类型；模型组合信息描述子模型数目、子模型编号、是否可组合可分解、组合次序、导前模型编号、后继模型编号。

3) 评估过程数据，是指评估过程中产生的数据，包括指标权重数据、样本数据、处理数据和中间数据。指标权重数据描述指标名称、指标权重；样本数据描述评估指标、样本值，收集人、收集时间；指标处理数据是对原始指标样本数据进行定性定量数据后得到的数据，描述指标名称、处理后数据；中间数据是对评估过程产生的大量中间信息的存储，比如评估流程数据、专家研讨数据等，一般以文档形式存储。

4) 评估专家数据，是指评估专家信息管理数据，包括专家基本信息、专家权重、专家打分数据。专家基本信息描述专家编号、登录名、登录密码、姓名、性别、年龄、单位、职务、职称、擅长、角色、状态；专家权重描述专家编号、权重值；专家打分数据描述专家编号、打分内容、分值、评估项目。

5) 评估结果数据，是对4个关键点进行评估后得到的评估结论，结论应该包括评估关键点内容、评估结果、评估时间、评估项目、评估专家等。

图7　关键点评估数据构成

6过程质量评估数据生成方法实现

依据上述设计的数据生成方法，本文设计了基于Delphi的评估过程数据生成与管理系统。该系统的主要功能包括：(1) 支持4类需求模型的描述和管理功能；(2) 支持需求元数据抽取和管理功能；(3) 支持4类关键点清单数据动态生成和管理功能；(4) 支持关键点评估数据管理功能；(5) 支持对各类过程评估数据的可视化展示功能，以方便专家评估所需。

步骤1：通过作战需求模型构建工具建立作战任务分析模型，首先将作战使命分解为一系列子任务，直到细化分解到元任务为止，建立使命分解模型。在此基础上，描述任务之间时间关系、空间关系、信息关系，建立任务时间模型、任务空间模型、任务信息模型，由此得到辅助任务分析的一系列需求模型数据。

步骤2：通过需求元数据抽取工具获取任务的层次关系，利用XML强大的数据处理技术，将任务分析模型解析为DOM树结构，然后利用XSLT在解决文档转换问题上的优势，使其与XPath相结合生成抽取规则，抽取出任务需求模型的要素数据、要素属性数据、要素关联关系数据，生成作战任务元模型数据，该数据以XML文档形式保存，并可根据评估专家的需要，利用XSLT技术将之以表格或层次列表树的形式进行展现。

步骤3：通过关键控制点清单生成工具生成作战任务清单，首先将XML格式的任务元模型数据，通过一定的映射规则，转化为关系数据库表，然后通过作战任务清单的相关模板内容，在数据库中查询统计相应的内容，生成作战任务清单。

步骤4：通过检索工具实现对上述3类数据的检索，采用基于XQuery的相关技术，支持以各种可视化形式展现这3类数据；通过为专家提供检索向导，支持对3类数据的多种检索手段；通过迭代展现可视化的质量评估过程，方便评估专家在评估过程中对数据进行跟踪访问。

7结束语

本文分析了论证过程质量评估的数据体系结构，对作战需求模型数据、元数据、关键点清单数据和关键点评估数据进行了系统研究，提出了质量评估数据体系的构建方法。下一步研究的重点是论证过程质量评估数据的一体化管理，促进评估数据的重用和共享，从而促进需求论证工程化。

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