战场损伤评估与修复(Battlefield Damage Assessment and Repair,简称BDAR)工作是保持武器高战备完好性、高出勤率,保持部队持续作战能力的重要保证。尤其在现代战争中,高科技武器装备呈现出受损比例增大而被击毁的概率减小的特点,这使得BDAR的作用更加突出。因此,开展BDAR理论、方法及技术的分析和研究不仅非常必要而且具有重大意义。本文在总结战场损伤评估与修复的理论体系和研究现状的基础上,选用某型号雷达作为研究对象,按照其功能结构及作战任务的特点,分析了它的战场损伤模式与影响,并就其损伤评估与修复的常用方法和决策思路,设计了一个基于贝叶斯网络的专家系统以提高战损评估决策的自动化、智能化水平。该系统采用了产生式规则、框架及贝叶斯网络三种知识表示方法分别描述评估决策过程中所含的不同知识,同时结合产生式规则的正向推理和贝叶斯网络的不确定推理完成整体的决策推理。在贝叶斯网络的建模过程中,文章分析了针对雷达设备电路系统常见的威胁机理和损伤模式,提出了其电路模块的通用简化模型。在实现上,系统采用CLIPS专家系统编程语言实现正向推理、利用GeNIe及其推理引擎库SMILE完成贝叶斯网络的建模和推理,并使用ActiveX技术完成在VB.net主程序中的嵌入使用。