0 引言

潜艇战场损伤的诱因多种多样，主要来源于敌方兵力攻击、海洋环境变化、装备故障等，并且这些诱因具有极强的随机性。为了抵抗各种战场损伤，最大限度地使潜艇恢复航行与作战，需要潜艇艇员具备一定水平的损害管制能力和战场抢修能力。

潜艇遭受损害的样式很多，具有不确定性，如果损害能够在越短时间内得到处置，那么潜艇恢复生命力和战斗力的可能性就会越大；如果损害无法在合理的时间内得到有效处置，则随着时间的延长，损害的后果会越发严重，甚至诱发潜艇内其他类别损害（即次生灾害）的发生。在完成必要的损害管制的基础上，最短时间内对影响作战的关键设备进行明确，调派有效的应急抢修兵力实施抢修，对于潜艇战斗力的恢复至关重要。

目前，各国在装备战损研究方面的课题主要集中在战场损伤数据收集与管理、战斗损伤分析、战斗损伤试验、战斗损伤模型等方面^[1]。国内开展战斗损伤研究的单位相对较少，关于潜艇战损研究方面的参考资料则更为少见。因此，开展潜艇战损分析研究、优化战损处置步骤、提升战时应急能力，对于有效确保潜艇生命力和战斗力具有重要的现实意义。

1 潜艇战场损伤及应急处置基本概述

针对潜艇开展的战损研究工作，最根本的目的在于力争保持潜艇具有水下继续航行的能力，以恢复其作战效能，继续完成使命任务。

1.1 潜艇战场损伤基本概述

战场损伤指的是武器装备平台在战场上遭到破坏，造成装备功能性下降、甚至丧失，影响作战任务进程的事件^[2]。按照我军的惯例，通常将装备的战场损伤情况划定为轻损、中损、重损和报废 4 个等级，不同装备之间的划分标准均是根据自身装备的特点来设定。

1.2 潜艇应急处置基本概述

应急处置包含损害管制和应急抢修2 个方面的概念。

损害管制指的是潜艇遭到损伤时，为了使潜艇保持继续航行、恢复战斗力所采取的一切处置措施，简称“损管”。潜艇在执行作战任务期间发生损害，艇员所采取的“损管”称为“战斗损管”。当潜艇进行战斗损管，更倾向于应对当面敌情，在保证潜艇不沉的前提下，尽一切可能保持在水下进行损管处置，确保潜艇隐蔽性，尽快恢复潜艇的战斗力。

战场抢修是指潜艇在战场上利用各种修复手段，迅速对遭受战损破坏的系统设备进行修复，使其恢复某项预定的功能^[3]。战场抢修的具体实施方法是迅速确定损伤部位与程度，合理调配抢修所需要的资源，确定修理的方法和步骤，迅速开展抢修工作^[4]。战场抢修与日常的修理工作存在明显的不同，战场抢修更多地强调作战背景，潜艇战场损伤出现的部位具有较强的随机性和突然性，需要专业艇员快速地对损坏的系统设备实施修理，以实现恢复其功能、达到应急使用效果为目的。随着作战任务的进行，在开展战场抢修工作的同时，还伴随着损害继续扩展的可能。因此，战场抢修条件更为艰难，条件更为恶劣。

2 贝叶斯网络在研究战损方面的应用

构建战损评估的贝叶斯网络，可以根据故障案例、训练数据，计算出父节点发生某种失效时，子节点遭遇某种损害失效的概率，即条件概率；通过潜艇损害模型的扩展模拟，确定潜艇遭遇某种战场损害时，各底层单元设备产生损伤破坏的概率，即先验概率。在完成上述工作的基础上，利用贝叶斯网络，计算各系统设备的失效概率，及其遭受破坏时对于作战效能的影响等级^[5]。在研究过程中，各种类型的概率均可以等效为相应的影响因子。

利用贝叶斯网络对潜艇战损情况进行评估，主要考虑到贝叶斯网络具有以下几点优势：

1）贝叶斯网络可以综合利用以往的损害案例、专业人员的判断，以及损害扩展模型的模拟，即贝叶斯网络充分利用了先验信息和后验信息进行评判，具有合理性。

2）贝叶斯网络将定量计算和定性分析的方法进行结合，具有极强的推理功能^[6]，能够较为客观地计算出各个节点发生损伤的概率，并由此进一步确定各底层设备的影响等级（重要程度）。

3）贝叶斯网络能够进行双向推理^[7]，即能够由底层设备推导出其上层系统的损害情况或者整个装备的某类功能损伤等级；又能够根据装备功能的失效情况，推导出长辈底层各个基本单元的战损失效情况。

4）贝叶斯网络在处理随机性事件方面是一个实用性极强的工具^[8]。利用贝叶斯网络对战损情况进行预测研判，有利于正确定下处置方案，针对性地加强薄弱环节的训练，提升应急处置水平。

2.1 潜艇装备贝叶斯网络模型的建立

潜艇贝叶斯网络的建立是一项庞大的、复杂的工程，并且贝叶斯网络没有严格固定的模板，需要根据实际工作中遇到的问题，以及相关领域人员的工作经验进行构建。贝叶斯网络模型主要包含 2 个部分：网络拓扑结构和网络参数^[9]。因此，在建立潜艇贝叶斯网络时，首先要将潜艇上有可能造成效能损坏的各类系统设备进行梳理，依照各系统设备之间的作用关系构建网络模型。由于潜艇贝叶斯网络要以贴近实战为目的，因此在建立网络的过程中，需要对以往设备故障情况等信息进行统计，为网络中每个节点的每种状态都确定一个条件概率。

2.1.1 潜艇装备网络拓扑结构的建立

潜艇装备中的各个子系统、子设备存在相互影响的关系，利用这种关系，构建潜艇装备贝叶斯网络模型。通常，一个或者几个子系统、子设备受到战场损伤时，可以利用贝叶斯网络的推理功能，推导出装备整体效能的损伤等级。

潜艇的作战系统可以分解为若干个基本功能子系统，拓扑结构的第 2 层节点即代表实现作战效能的基本子系统，如指挥控制系统、武器系统、声呐系统、数据链系统等。通常各个子系统为了实现其基本的功能，往往需要依靠具体的设备，所以各种具体设备即可作为第 3 层节点。依此类推，若第 3 层节点中的具体设备需要正常工作，则应该满足一定的外界条件，例如电力供应、控制手段等。因此，提供外界条件的具体设备则作为最底层的功能单元，在贝叶斯网络拓扑结构中即作为叶子节点。

网络中的各个节点存在相互影响的关系，这些关系主要表现为聚合关系和先决关系 2 大类。

聚合关系代表的是系统设备之间的包含关系，主要表现在由于较低层的功能单元受到战损破坏，导致较高层的设备功能受损，以至于造成整个系统效能性降低、甚至失效。聚合关系的方向是由底层节点指向顶层节点，在方向上表现为自下而上。

先决关系代表的是系统设备之间的因果关系，它反映了不同层级的不同子节点之间存在的因果关联。这种关联存在一定的交叉性，即可以由较高层节点指向较低层非聚合关系的节点，又可以由较低层节点指向较高层非聚合关系的节点。这种先决关系表现十分复杂，然而它却是贝叶斯网络中至关重要的组成部分。贝叶斯网络通过利用各子节点之间的先决关系，完成信息在不同分支结构中的传递。先决关系可以清晰地描述潜艇各个系统设备之间的影响关系，即某个系统设备要想发挥其功效，则必须以另外一个系统设备的正常工作为前提。先决关系在方向上没有严格的约束。

2.1.2 潜艇装备战损等级的评判

潜艇装备战损等级的划分受到抢修时间、功能性恢复、抢修条件和作战阶段等多重因素的影响。通过战损等级的划分，使指挥员充分掌握潜艇的损伤程度，合理调配关键资源，最大限度恢复潜艇的战斗力。

为避免潜艇装备战损等级的估算过于复杂化，依据各类影响因素的权重大小，选择以抢修时间为基准，功能性恢复和设备冗余 2 类因素为主要参考，对潜艇装备战损等级进行划分。

潜艇装备在遭遇战损时，抢修时间是影响战损等级评定的首要因素。战损条件下抢修时间不能完全等同于某一项设备故障完全修复的时间，而是代表某一类型的功能恢复正常的时间。抢修通常分为现场维修和更换备品备件量 2 种方式，依据设备型号的不同，2 种维修方式在完成时间上也存在差异。当实现同一功能的所有设备均遭遇战损而受到严重破坏，无法通过维修方式恢复其原先功能，并且未携带相关备品备件时，其抢修时间可以判断为无穷大。抢修时间的估算：

T_修理为设备遭遇战损破坏时，由艇员现场修理所需要的时间；T_更换为设备遭遇战损破坏时，由艇员更换备品备件所需要的时间，则

$T_{\text{更换}}=T_{\text{找}}+T_{\text{运}}+T_{\text{换}}$

式中：T_找为艇员在备品库中寻找备品备件的时间； T_运为艇员将备品备件运送至战损事发点的时间； T_换为艇员实际动手更换备品备件的时间。通过实例验证，由于潜艇空间狭小，在条件允许的情况下，潜艇关键类别的备品备件，应当尽可能放置在距离具体设备较近的地方。以便在战时期间，缩短受损设备恢复功能的时间。

$T_{\text{功能恢复}}=\left\{\begin{array}{c}{T}_{\text{修理}}\\ T_{\text{更换}}\end{array}\right.$

通过上述功能性恢复时间公式可知，对于部分仅适合进行现场修理设备，例如体积较大、重量较重的 X 泵体，该类设备功能恢复时间 T _功能恢复 =T _修理，我们称之为 α 类设备；对于部分能够通过更换备品备件，迅速完成功能性恢复的设备，例如电子类插件等，该类设备功能恢复时间 T_功能恢复 =T_换，我们称之为 β 类设备；对于部分具体设备，我们难以界定通过何种方式处理更为快捷，需要专业艇员根据实际情况制定抢修策略，我们称之为 γ 类设备。

基于潜艇装备各个基本单元的可靠性，推算出潜艇内部各系统设备的战损等级和故障概率，将这部分数据作为潜艇装备贝叶斯网络模型的基础数据。

根据上述潜艇装备战损抢修基本流程，综合考虑各类影响因素的权重等级后，选择以装备的战损抢修时间作为主要战损等级的评判标准。因此，潜艇装备战损等级可以按照下述的评判标准执行：

轻度战损：抢修小组人员可直接对损伤设备进行修复，抢修时间为 0~1 h；

中度战损：损伤设备的修复难度相对较大，需要采取技术手段完成修复，抢修时间为 1~4 h；

重度战损：损伤设备的修复十分困难，一定程度上使潜艇贻误战机，抢修时间为 4~24 h；

战损报废：设备完全损毁，无法修复且无替代方案，造成潜艇出现某一方面功能缺失，只能返港后进行修理。

上述评判标准是一个方向性的指导，适用于对大多数情况下大部分装备的评判。另外，针对少数装备的特殊性，在不同的作战背景下，还需要根据实际情况进行具体的评判。

同时，上述装备战损抢修流程只是针对单一损害装备而采取的处置思路，当潜艇战损时，往往会出现多个或多处战损。在应急处置人员和资源都非常有限的前提下，还应当首先根据潜艇当前所处的作战态势，判断其最先需要恢复的效能种类，并由此确定应急抢修的先后顺序。

2.2 网络参数的确立

潜艇装备贝叶斯网络参数主要包括节点状态和条件概率 2 种参数，2 种网络参数确立后，贝叶斯网络即包含较为完整的信息。

2.2.1 节点状态参数的确立

潜艇装备贝叶斯网络的节点状态，依据潜艇装备战损等级评判标准，基本上可以被定义为：轻度战损、中度战损、重度战损和战损报废 4 个等级。针对具体的系统设备，应详细描述 4 种战损等级所对应的装备状态、以及对应的修理方式。

首先，对顶层节点状态参数进行确立。以作战系统为例，作战系统本身就是顶层节点，对作战系统中各个基本功能项目的轻损、中损、重损和报废等几种状态进行具体分析，制定出几种状态所对应的影响数值，即为该节点的状态参数。

2.2.2 条件概率的确立

在贝叶斯网络中确立条件概率一般都存在较大的困难，由于条件概率没有普遍可以遵循的规则，往往是依靠资料查询和统计数据给出相应的结论。对于本文中条件概率的确立，主要是利用损害扩展模型进行推理。随时间线的延长，损害扩展模型会推算出相应的外部环境，依据外部环境变化对设备所产生的影响来确定装备所受损害程度的概率，即条件概率。因此，在不同的时间段，同一设备的条件概率有所不同：1）对顶层节点的条件概率进行确立；2）对其余各层节点的条件概率进行确立。

潜艇装备贝叶斯网络的节点状态参数和条件概率确定后，便可以利用贝叶斯网络进行推理。由不同层级装备的战损失效程度，以及该层装备对其余各层装备的影响力大小，推导出其余各个层级装备的战损失效情况，并能够从作战效能的具体数值中读出整体功能性下降的情况。

2.3 潜艇战损情况贝叶斯网络模型推理

2.3.1 GeNIe 软件模型推理

GeNIe 是一款由匹兹堡大学决策系统实验室开发的用于建立图决策理论模型的软件，GeNIe 是由 Visual C++实现并利用 MFC（Microsoft Foundation Classes）进行可视化^[10]。GeNIe 能够建立任意复杂度和大小的模型，是一款应用十分广泛的贝叶斯网络分析软件，可以用于建立传统的贝叶斯网络和影响图、完成贝叶斯网络推理、系统失效建模等。同时，该软件还具有从 Excel 中读入数据、兼容其他格式的文件、支持案例管理等优点。

选择 GeNIe 软件来对潜艇战损情况进行计算和推理，首先要根据贝叶斯网络的基础理论，利用 GeNIe 软件构建关于某潜艇战损情况贝叶斯网络拓扑模型；通过查询潜艇装备的各项技术资料和装备故障数据库，确定各个节点的条件概率，对节点的先验概率进行初始赋值，以及对节点的后验概率进行计算^[11]。利用网络拓扑结构的特点，完成信息的传递和知识的积累，从而获得潜艇作战条件下功能性失效的概率和战损等级，由此便得到较为完整的潜艇战损情况贝叶斯网络。

各个系统设备之间存在功能上的联系，这种联系可以利用比较判断矩阵的方式建立起来。例如，潜艇主动力航行主要是依靠动力机械部件、轴系和动力源。它们之间的损害程度对主动力航行能力都会造成直接影响，这种影响程度即可通过判断矩阵表示出来。其示意图如图4 所示。

通过各设备之间的比较判断矩阵，可以清晰地了解到它们之间的影响关系。当潜艇某一节点受到外部影响时，可以通过各节点之间的数理关系，推测出其余节点所受到的影响，并由此判断潜艇此时的作战效能。

2.3.2 潜艇战损情况反向推理过程

通过对潜艇战损情况贝叶斯网络进行反向推理，证明可以通过贝叶斯网络对造成潜艇某类功能性失效的原因进行推断。

该过程根本目的在于掌握造成潜艇某一类功能性失效的原因和可能发生的原因叠加组合。为指挥决策提供参考，高效地对处置兵力进行部署，节省处置时间，在战场上赢得先机。该方法也适用于日常训练期间的方案讨论，通过推导可以得出多种造成战损后果的原因组合，参谋人员有针对性地对每一种战损情况制定相应的处置措施。以便于潜艇战损期间，指挥人员能够更加合理地分配损管人员、监护人员和故障修理人员，提高战损处置效率。

以作战系统贝叶斯网络中的指挥和武器系统局部支路为例，假设发射指令无法发出，分析指挥系统和武器系统中的相关部件，通过现象予以赋值。由贝叶斯网络反向推导，可以诊断出控制模块局部损坏较为严重。其具体推演过程如图5 所示。

2.3.3 潜艇战损情况正向推理过程

通过对潜艇战损情况贝叶斯网络进行正向推理，证明可以根据装备的战损情况，推导出潜艇某类功能性失效的结果。

该过程根本目的在于当某个装备或者部分装备组合发生战损时，通过贝叶斯网络中各节点的相互影响关系，推算出该类战损将会造成的功能性丧失后果。指挥员针对此类战损情况采取相应的决策手段，高效地部署处置兵力；在日常训练过程中，也可以利用此方法有针对性地加强艇员对装备的使用维护和故障处置方面的训练，提高潜艇战损期间艇员对风险处置能力。

以作战系统贝叶斯网络中的发射系统的局部支路为例，假设某舱中发生火灾，随着损害的扩展和损管行动的进行，火势有效扩展时间为 t₁，火势对控制箱和数据连接器分别造成一定的损害，损害的程度可以由损害扩展模型和损害持续时间加以计算。经过计算，t₁ 时刻控制箱和数据连接器所受损害程度分别为 70%和 60%，并且有加剧的趋势。此时可以通过正向推导的方式推算出，潜艇作战效能将降低至 70%。其具体推演过程如图6 所示。

在梳理各项目之间的影响关系时，为了简化计算程序，通常将基本功能项目的损伤状态大致分为 2 大类：一般损伤和严重损伤（或完全损伤）。每个项目的基本状态确认之后，可以运用贝叶斯网络在每个基本功能项目之间建立数理联系。

假定某个基本功能项目损伤或损毁，依据贝叶斯网络的推导功能计算出其对整个作战效能的影响力。依据各项目影响力的大小可以准确划分其关键性等级。

3 结束语

贝叶斯网络是一种处理不确定性问题的重要工具，它能够通过条件概率表达出各类要素之间的影响关系，并在不确定、不完整的信息条件下进行推理。潜艇装备复杂程度较高，在现代战争背景下潜艇装备的战损情况具有极强的随机性。因此，将贝叶斯网络与潜艇战损情况有机结合到一起，是提高战损抢修效率的一种有效方式。通过贝叶斯网络推导，可以对潜艇上各个系统设备在某一作战态势下的关键性等级进行明确，为指挥人员制定应急处置决策、处置人员采取应急处置手段提供指导依据。在应急情况下，优化后的抢修顺序有助于在尽可能短的时间内恢复潜艇所要达到的作战效能。

潜艇装备战损贝叶斯网络模型可塑性较强，可以对战损产生的影响进行程序化、定量化分析，推演结果比较客观真实。除了战时阶段，在日常训练过程中，指挥人员还可以利用该模型所提供的思想，将多个战损部位、多种战损形式作为推演的主要形式，尽可能构建逼真的战损可能，通过实际操演不断提升部队应急处置能力。

同时，由该种方式所分析出来的关键性设备，也可为后续的研发提供冗余设计的参考。

参考文献