概览：LORA 决策支持工具

COMPASS (Computerized Optimization Model for Predicting and Analyzing Support Structures) 是一款经典的修理级别分析（LORA）软件。它通过对比“修理”与“丢弃”、以及不同“维修层级”的成本，为每一个硬件单元找到最优的生命周期保障方案。

第一阶段：系统建模基础第1章：环境与文件管理

本章总结： 熟悉 .compass 文件格式，识别软件中的必填数据项。

• 文件操作： 启动软件后，通过 File -> Save As 创建项目。

• 红框规则： 软件界面中所有红色高亮的方框均为必填项，不填将导致无法运行优化器。

第2章：最终物品 (End Item) 设置

本章总结： 定义被分析的顶层系统（如一台无线电台或一辆坦克）的核心参数。

• 核心输入：

• 单位成本 (Unit Price)： 系统的采购单价。

• 运行小时数 (Operating Hours)： 每年预期的使用时长。

• 系统寿命 (Life)： 默认为 20 年。

• 可用性目标 (Availability Target)： 通常设为 90% (0.9)。

第二阶段：保障资源与物流环境第3章：维修梯队与供应数据 (Echelons & Supply)

本章总结： 模拟现实中的维修网络结构和备件订购成本。

• 层级定义： 设定 ORG（组织/连队）、DSU（直接支持/营级）、GSU（通用支持）、Depot（基地）等各级修理点的数量。

• 供应策略： 填入订货前置时间（PLT）、库存持有费率（Holding Cost）以及采购单价。

第4章：人力与资源管理 (Resources & Personnel)

本章总结： 录入“修东西”需要的人和工具。

• 人员 (Personnel)： 定义不同等级技师的年薪、培训成本和工作效率（Loading Factor）。

• 资源 (Resources)： 录入测试设备（ATE）的采购费、安装费和年度维护费。

第三阶段：组件级详细建模第5章：LRU 与 SRU 详细配置

本章总结： 构建“大拆小”的硬件树，分配具体的维修操作。

• 硬件映射 (Mapping)： 必须明确每个 SRU 属于哪一个 LRU。

• 维修方法 (Repair Method)：

• 定义在该组件故障时，需要哪种技师、使用哪种设备、修多久（MTTR）。

• 设置“报废率 (Washout Rate)”，即修不好的概率。

第6章：算法优化与结果解读

本章总结： 运行核心优化算法，生成最经济的维修策略。

• FEA (前端分析)： 运行此程序以汇总初始数据并检查逻辑错误。

• Optimizer (优化器)： 点击运行。软件将遍历所有可能的“维修 vs 丢弃”路径。

• 核心报告： 查看 Least Cost Maintenance Alternative 报告，它会告诉你每个零件在哪个级别修最省钱。

💡 进阶：如何将你的“数论方法”与此结合？

既然你正在研究利用数论加速求解，你可以将 COMPASS 作为基准（Benchmark）对比工具：

1. 获取算例： 使用手册第 71 页起的 AN/PRC-104A 示例数据 作为你的算法输入。

2. 验证结果： 将你的 C++ 数论算法求出的“最优成本”与 COMPASS 的优化结果进行对比。

3. 复杂度分析： COMPASS 在处理大规模 SRU 嵌套时速度如何？如果你的数论方法能大幅缩短大型离散整数规划的计算时间，这就是你论文的核心亮点。

下一步建议：如果你需要我帮你把这些内容转成更详细的 Markdown 代码块（方便你直接粘贴到代码编辑器中作为 README 文档），或者你想先看看怎么用 C++ 定义 LORA 的数据结构，请随时告诉我。

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