Оптимізація стратегії підготовки боєприпасів для дій сучасної артилерії в комп’ютерному моделюванні
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.326225Ключові слова:
комп’ютерне моделювання, артилерійські операції, стохастичні моделі, контроль якості, відбір приймального зразкаАнотація
Досвід сучасної війни, зокрема публічні звіти про російсько-український конфлікт, висвітлює значні зміни у військовій стратегії, тактиці та технології.
Велика залежність від артилерії та високий попит на снаряди створюють серйозні логістичні, стратегічні, та проблеми зберігання. Неякісні боєприпаси можуть знизити боєздатність, пошкодити техніку, поставити під загрозу операції та поставити під загрозу особовий склад, створивши каскад додаткових проблем.
Робота була направлена на дослідження ефективності та оптимізацію додаткової стратегії контролю якості та підготовки боєприпасів. При цьому увага була зосереджена на алгоритмах приймального відбору зразків для підтримки високої продуктивності при оптимізації ефективності перевірки. Було враховано непрактичність 100 % перевірки.
Дослідження розробляє та впроваджує спеціалізовані плани приймання вибірки, адаптовані до унікальних вимог до якості та експлуатаційних вимог кожного типу артилерійської місії. За допомогою ітераційних обчислень встановлюються оптимальні розміри вибірки та критерії прийняття, щоб відповідати заздалегідь визначеним рівням якості, мінімізуючи витрати ресурсів і час перевірки. Розроблені плани відбору побудовані таким чином, щоб збалансувати допустиму кількість дефектів та ефективність інспекції, гарантуючи, що боєприпаси високої якості розподіляються для виконання задач по знищенню цілей, тоді як для бойових задач з придушувальним вогнем розподіляються належним чином перевірені, але більші за обсягом партії боєприпасів.
Новий етап контролю якості можна додати до ігрових сценаріїв ARMA 3 або будь-яких інших комп’ютерних симуляцій, щоб показати, як приймальний відбір ефективно зменшує витрати, підвищує експлуатаційну безпеку та забезпечує готовність до артилерійських місій. Запропонована статистична система забезпечує надійний та адаптований підхід для інтеграції контролю якості щодо забезпечення боєприпасів для артилерії, забезпечуючи надійне постачання у важких бойових умовах.
Посилання
- Świętochowski, N. (2023). Field Artillery in the defensive war of Ukraine 2022–2023. Part I. Combat potential, tasks and tactics. Scientific Journal of the Military University of Land Forces, 210 (4), 341–358. https://doi.org/10.5604/01.3001.0054.1631
- Graves, S. B., Murphy, D. C., Ringuest, J. L. (2000). Acceptance sampling and reliability: the tradeoff between component quality and redundancy. Computers & Industrial Engineering, 38 (1), 79–91. https://doi.org/10.1016/s0360-8352(00)00030-9
- Boltenkov, V., Brunetkin, O., Dobrynin, Y., Maksymova, O., Kuzmenko, V., Gultsov, P. et al. (2021). Devising a method for improving the efficiency of artillery shooting based on the Markov model. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (3 (114)), 6–17. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.245854
- Brunetkin, O., Maksymov, M., Brunetkin, V., Maksymov, О., Dobrynin, Y., Kuzmenko, V., Gultsov, P. (2021). Development of the model and the method for determining the influence of the temperature of gunpowder gases in the gun barrel for explaining visualize of free carbon at shot. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (1 (112)), 41–53. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239150
- Brunetkin, O., Beglov, K., Brunetkin, V., Maksymov, О., Maksymova, O., Havaliukh, O., Demydenko, V. (2020). Construction of a method for representing an approximation model of an object as a set of linear differential models. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (2 (108)), 66–73. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.220326
- Dobrynin, Y., Maksymov, M., Boltenkov, V. (2020). Development of a method for determining the wear of artillery barrels by acoustic fields of shots. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (5 (105)), 6–18. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.206114
- Markov, D. (2024). Use of artillery fire support assets in the attrition approach in the Russia-Ukraine conflict. Environment. Technologies. Resources. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, 4, 178–182. https://doi.org/10.17770/etr2024vol4.8208
- Brunetkin, O., Dobrynin, Y., Maksymenko, A., Maksymova, O., Alyokhina, S. (2020). Inverse problem of the composition determination of combustion products for gaseous hydrocarbon fuel. Computational Thermal Sciences: An International Journal, 12 (6), 477–489. https://doi.org/10.1615/computthermalscien.2020034878
- Dobrynin, Y., Brunetkin, O., Maksymov, M., Maksymov, О. (2020). Constructing a method for solving the riccati equations to describe objects parameters in an analytical form. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (4 (105)), 20–26. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.205107
- Fernández, A. J., Correa-Álvarez, C. D., Pericchi, L. R. (2020). Balancing producer and consumer risks in optimal attribute testing: A unified Bayesian/Frequentist design. European Journal of Operational Research, 286 (2), 576–587. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.03.001
- Lukosch, H. K., Bekebrede, G., Kurapati, S., Lukosch, S. G. (2018). A Scientific Foundation of Simulation Games for the Analysis and Design of Complex Systems. Simulation & Gaming, 49 (3), 279–314. https://doi.org/10.1177/1046878118768858
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Oleksandr Toshev, Kateryna Kirkopulo, Oleksandr Klymchuk, Maksym Maksymov

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.




