装备分析系统源文件源码

现代军事院校科研工作正从传统经验驱动转向数据驱动，武器装备的复杂化、体系化发展使得单一参数分析已无法满足科研需求。当前军事院校在装备研究中面临三大核心痛点：一是多源数据整合难，武器参数、试验数据、战技指标等分散存储于不同系统，形成 “数据孤岛”；二是分析标准化不足，不同研究团队采用个性化分析方法，导致成果难以复用与对比；三是结果呈现直观性欠缺，传统表格与文字报告无法快速凸显装备性能差异与潜在规律。

关键功能需求拆解
1、模板与规则定制需求：管理员需根据研究方向预设分析模板，如 “装甲车辆防护性能评估模板” 需包含装甲厚度、抗穿深能力、重量分配等核心指标及权重规则；支持自定义算法模型接入。​
2、数据管理需求：需支持结构化参数（如射程、射速）与非结构化数据（如试验报告、故障记录）的录入与整合，具备数据清洗功能，通过完整性、一致性校验确保分析准确性（如自动识别缺失的发动机功率参数并提示补充）。​
3、自动化分析需求：录入数据后可一键执行预设分析流程，如 “中外主流步枪对比分析” 需自动完成数据标准化处理、多维度评分计算与差异显著性检验。​
4、可视化展示需求：需提供雷达图（展示多维度性能均衡性）、折线图（呈现技术发展趋势）、热力图（显示参数关联强度）等多种形式，支持图表交互操作（如点击雷达图扇区查看具体参数值）。

参考行业成熟方案，平台采用四级架构设计：​
数据层：采用 HDFS 分布式存储系统，整合参数数据库、试验数据库与文献资料库，通过 RFID 数据接口对接实物装备监测数据。​
处理层：基于 Apache Spark 构建计算引擎，实现数据清洗、模型运算与关联分析，集成 TensorFlow 框架支持机器学习模型训练。​
应用层：包含模板管理、数据录入、分析引擎、可视化展示四大核心模块，采用微服务架构支持功能扩展。​
用户层：针对管理员、科研人员、教师、学生设置四级权限，实现功能与数据的精细化管控。

我负责了整个项目的需求收集、实现架构设计以及80%的前后端开发工作和100%的环境部署工作