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    基于層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法的除微塵機(jī)設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)

    2020-01-25 16:20:45柴敏馬彧陳金利
    工業(yè)設(shè)計(jì) 2020年12期
    關(guān)鍵詞:模糊綜合評(píng)價(jià)層次分析法評(píng)價(jià)

    柴敏 馬彧 陳金利

    關(guān)鍵詞:層次分析法;模糊綜合評(píng)價(jià);除微塵機(jī)設(shè)計(jì);評(píng)價(jià)

    1 相關(guān)概念解析

    1.1 層次分析法概述

    層次分析法(Analysic Hierarchy Process,以下簡稱AHP)是一種多指標(biāo)決策方法,在處理較為復(fù)雜的決策問題時(shí)具有相當(dāng)?shù)膶?shí)用性和有效性,并且提供了一種可檢查評(píng)估措施一致性的有效機(jī)制[1],近年來已被廣泛應(yīng)用到工業(yè)設(shè)計(jì)的決策中,如李佳璐等[2] 采用層次分析法建立了外骨骼機(jī)器人舒適性的綜合評(píng)價(jià)模型;萬強(qiáng)等[3] 借助AHP 完成了機(jī)構(gòu)方案的優(yōu)化決策;王年文等[4] 通過AHP 和模糊綜合評(píng)價(jià)的方法進(jìn)行了動(dòng)態(tài)裸足矯形器的綜合評(píng)價(jià);肖俊[5] 基于AHP 和熵權(quán)法相結(jié)合的方法對(duì)工控系統(tǒng)人機(jī)界面做了綜合評(píng)價(jià)。其基本原理是將目標(biāo)問題分解并建立多層次結(jié)構(gòu)模型,專家依據(jù)標(biāo)度對(duì)各個(gè)因素的重要度量化判斷,構(gòu)造判斷矩陣。最后,計(jì)算出各因素指標(biāo)的權(quán)重。

    1.2 模糊綜合分析法

    模糊綜合評(píng)價(jià)法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,以下簡稱FCE)是一種基于模糊數(shù)學(xué)對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的方法,把具有不確定性的指標(biāo)因素量化,其本質(zhì)是計(jì)算指標(biāo)的隸屬度區(qū)間。根據(jù)FCE 方法,先將除微塵機(jī)的每個(gè)指標(biāo)看作指標(biāo)層的一個(gè)模糊子集進(jìn)行單指標(biāo)評(píng)價(jià),再進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)。

    2 基于層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法的除微塵機(jī)設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)流程

    某紡機(jī)企業(yè)除微塵機(jī)設(shè)計(jì)項(xiàng)目招標(biāo),有不同的三個(gè)設(shè)計(jì)方案P1、P2、P3,如圖1 所示。各設(shè)計(jì)方案均以16°或16°的補(bǔ)角為設(shè)計(jì)元素,將其融入到機(jī)器的可視窗、通棉孔、門把手、通風(fēng)孔以及交互界面等設(shè)計(jì)中,根據(jù)功能結(jié)構(gòu)對(duì)機(jī)艙門板重新分割,使面元素的布局更加豐富。在色彩的選擇上,為保證用戶心理上的舒適性,根據(jù)色彩和情感的關(guān)系,選擇主色為淺灰色,輔助色為深灰色和藍(lán)色。最后根據(jù)對(duì)比與協(xié)調(diào)、過渡與呼應(yīng)、對(duì)稱與均衡以及比例與分割的美學(xué)原則設(shè)計(jì)了三個(gè)不同的設(shè)計(jì)方案。

    2.1 AHP 確定指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

    1) 評(píng)價(jià)指標(biāo)層級(jí)模型構(gòu)建。通過搜集行業(yè)內(nèi)專家和經(jīng)驗(yàn)豐富設(shè)計(jì)人員意見,對(duì)除微塵機(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)調(diào)研,以及查閱研究相關(guān)資料文獻(xiàn),將除微塵機(jī)設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)換為目標(biāo)層、基準(zhǔn)層和指標(biāo)層三個(gè)層次,基準(zhǔn)層劃為功能因素U1、人機(jī)因素U2、美學(xué)因素U3 共三個(gè)基準(zhǔn)評(píng)價(jià)指標(biāo),再依據(jù)以上三方面劃分出9 項(xiàng)具有代表性的指標(biāo),構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)層級(jí)結(jié)構(gòu)模型。

    2) 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算和判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)。相對(duì)于上一層次某個(gè)指標(biāo),采用1 ~ 9 級(jí)標(biāo)度法(1 表示指標(biāo)i 和指標(biāo)j 具有相同重要性;3 表示指標(biāo)i 比指標(biāo)j 稍微重要;5 表示指標(biāo)i 比指標(biāo)j 明顯重要;7 表示指標(biāo)i 比指標(biāo)j 十分重要;9 表示指標(biāo)i 比指標(biāo)j 極其重要;倒數(shù)表示相同程度下指標(biāo)j 與指標(biāo)i 比較)對(duì)決策判斷進(jìn)行量化,構(gòu)造判斷矩陣A = (aij) n×n。隨機(jī)一致性比率CR = CI /RI,其中RI 為隨機(jī)一致性指標(biāo),具體數(shù)值見表1。一般在CR = 0 時(shí),則可以稱A 是完全一致性矩陣;CR < 0.1 時(shí),則認(rèn)為A 是滿意一致性矩陣;CR > 0.1 時(shí),則稱A 不具有一致性,要重新修正判斷矩陣。通過Matlab 軟件計(jì)算判斷矩陣的最大特征值λmax、CI、CR 及其對(duì)應(yīng)的特征向量W。

    根據(jù)9 位行業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)豐富的專家人員意見,依據(jù)遞階層次結(jié)構(gòu)模型采用上述1 ~ 9 級(jí)標(biāo)度法,構(gòu)造判斷矩陣,然后借助Matlab 計(jì)算得出每項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重,并對(duì)其進(jìn)行歸一化處理,如表2、表3、表4、表5 所示。

    2.2 模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的計(jì)算

    2.2.1 指標(biāo)集和評(píng)語集的建立

    指標(biāo)集U 為影響設(shè)計(jì)方案的眾多指標(biāo)的集合,即U = {U1,U2,…,Um} 表示1 級(jí)影響指標(biāo), 其中U = {u1,u2,…,um}(i =1,2,…,m)表示2 級(jí)影響指標(biāo)。評(píng)語集V 為設(shè)計(jì)方案總的評(píng)價(jià)結(jié)果,表示為V = {V1,V2,…,Vk}。通過對(duì)除微塵機(jī)設(shè)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行分類得到1 級(jí)影響指標(biāo)集U = {U1,U2,U3} = { 功能因素,人機(jī)因素,美學(xué)因素},各2 級(jí)影響指標(biāo)集:

    根據(jù)三種不同的設(shè)計(jì)方案,建立評(píng)語集V = {V1,V2,V3},V1、V2、V3 分別表示方案P1、P2、P3。

    2.2.2 單指標(biāo)評(píng)價(jià)矩陣的確定

    評(píng)價(jià)指標(biāo)集U 中第i 個(gè)指標(biāo)因素相對(duì)于第k 個(gè)評(píng)價(jià)的隸屬度為rik,可得各2 級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)矩陣Ri。采用指定的降半梯形函數(shù)建立影響指標(biāo)與方案之間的隸屬函數(shù)評(píng)價(jià)矩陣,如式1 所示,式中xz 表示各指標(biāo)相對(duì)于各方案評(píng)分的均值。

    邀請9 位專家對(duì)三個(gè)設(shè)計(jì)方案的9 項(xiàng)影響指標(biāo)依次進(jìn)行評(píng)分,據(jù)式 可求得各指標(biāo)均值,帶入式(1)并將結(jié)果歸一化,得到單指標(biāo)評(píng)價(jià)矩陣R1、R2、R3。以2 級(jí)影響指標(biāo)中的拆裝方式u11 為例,其均值為x-= 73,帶入式(11)可得u11-V1 的單指標(biāo)評(píng)價(jià)值為0.43、u11-V2 為0.5、u11-V3 為0.37,歸一化處理得 r11 =( 0.331,0.385,0.284)。則有 :

    2.2.3 2 級(jí)指標(biāo)集模糊綜合評(píng)價(jià)

    式中Wi 為AHP 計(jì)算得到的2 級(jí)指標(biāo)相對(duì)權(quán)重向量,wim 為第i 層第m 個(gè)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重值,bim 為第i 層指標(biāo)集Um 的模糊綜合評(píng)價(jià)值。文中采用的是加權(quán)平均算子模型M( · ,+)模型計(jì)算Bi。根據(jù)式(2)可得2 級(jí)指標(biāo)集U1 = {u11,u12,u13}、U2 = {u21,u22,u23}、U3 = {u31,u32,u33} 的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果:

    根據(jù)2 級(jí)指標(biāo)集模糊綜合評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)結(jié)果,采用模型M( · ,+),可得1 級(jí)指標(biāo)集模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣B,再根據(jù)AHP 計(jì)算得到的1 級(jí)指標(biāo)集權(quán)重向量W,可得出綜合評(píng)價(jià)結(jié)果C :

    綜上可得三個(gè)除微塵機(jī)設(shè)計(jì)方案的綜合優(yōu)劣程度分別為0.308、0.378、0.314,即C2 > C3 > C1,因此選擇方案P2 為最佳設(shè)計(jì)方案。

    3 結(jié)語

    運(yùn)用AHP 建立除微塵機(jī)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,從功能因素、人機(jī)因素和美學(xué)因素三方面確定了9 個(gè)2 級(jí)設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo),計(jì)算出各級(jí)指標(biāo)權(quán)重值且通過一致性檢驗(yàn);借用FCE 建立隸屬度函數(shù)求解各指標(biāo)相對(duì)于各方案的隸屬度,再通過加權(quán)平均模糊算子模型得到各方案的優(yōu)劣排序,確定P2 為最佳設(shè)計(jì)方案。經(jīng)過設(shè)計(jì)實(shí)踐驗(yàn)證,基于AHP 和模糊綜合評(píng)價(jià)模型的除微塵機(jī)評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際選擇結(jié)果相同,表明了該評(píng)價(jià)模型的可行性,實(shí)現(xiàn)了最佳設(shè)計(jì)方案的選擇,并為后期其它設(shè)計(jì)方案的決策提供量化分析參考。

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