工程选材组合评价模式的研究及其应用

在分析加权平均法、模糊综合评价法、TOPSIS法和灰色关联度评价法各自优缺点的基础之上,针对单一评价方法的不足,运用序号总和理论与众数理论,结合上述4种多指标评价方法,建立工程选材组合评价模式.以低温存储罐材料的选择为例,从功能性和经济性角度出发,选择了8种评价指标,由层次分析法得到10种候选材料的评价指标的权重,运用上述组合评价模式进行组合评价.结果表明,全硬态301型不锈钢是最佳的低温存储罐材料,与客现实际相符,且组合评价模式所得排序结果优于单一评价方法.在工程设计中使用组合评价模式进行选材评价,有助于弥补单一评价法的缺陷,是工程选材决策的有力工具.     

一种基于局部回归算法的多组分定量分析方法

文章针对复杂样本吸收光谱重叠或组分之间相互作用导致偏离朗伯一比尔定律的问题提出了一种以灰色综合关联度作为样本相似性判据的多组分定量分析局部回归建模方法,主要内容是对校正集样本的光谱曲线与待测样本曲线进行灰色综合关联度分析,然后以最小预测均方根误差原则选择与待测样本属性相近的样本组成校正子集,最后建立基于校正子集的偏最小二乘回归模型。相比马氏距离方法,灰色综合关联度结合了绝对位置差和变化率两方面因素,能够更为全面的反映样本之间的相似程度。建立实验系统将本方法应用于食用色素苋菜红、胭脂红、柠檬黄和日落黄混合溶液的定量分析中,实验结果表明,该方法优于全局建模方法,尤其在光谱响应与浓度之间的非线性响应段预测精度得到了明显的提升。     

基于组合权重的灰色关联理想解法及其应用

引入灰色系统理论,对传统理想解法(TOPSIS)进行了拓展,提出了一种基于组合权重的灰色关联理想解法(GC-TOPSIS).利用AHP和熵值法对决策指标进行组合赋权,依据灰色关联分析理论,以灰色关联度为决策单元构造GC-TOPSIS模型,最后通过一个供应商选择的实例验证了方法的有效性和可行性.     

基于改进灰色关联度的机械故障诊断

故障征兆和故障类型之间存在的非线性关系决定了传统的方法难以完全满足工程应用的要求。为此提出一种改进面积广义灰色关联度来分析序列之间的相似性与相近性,以期能有效诊断冷冻压缩机的故障类型。     

灰色接近关联度在香料指纹图谱模式识别中的应用

灰色关联分析是灰色系统理论中十分活跃的一个分支,其基本思想是根据序列曲线的几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。文章系统地介绍灰色接近关联度基本理论和两种面积的算法,详细地说明灰色接近关联度的计算方法及使用范围以及在色谱指纹图谱中的应用,包括仪器使用方法及具体计算过程。     

基于区分度定量分析工程材料评价指标

为了建立科学的评价指标体系,降低评价过程的复杂性,合理分配各指标的权重,保证评价结果的客观性和科学性.在对工程材料评价指标进行标准化处理的基础上,提出评价指标的贡献和区分度概念,确定了指标定量筛选依据,即当区分度小于0.002时,该指标应该被剔除.以上述依据对6种低温存储罐材料(不锈钢)的8个评价指标进行筛选,根据筛选前后的两个指标体系,采用加权平均法,对6种候选的不锈钢材料进行综合评价.结果表明,由两组指标得出的评价结果完全一致,且后者由于删除了冗余指标,使得权重的分配更加合理和准确,因而显著提高了评价结果的差异程度,更好体现不同候选材料的优劣差异.说明基于区分度定量分析工程材料的评价指标合理、可行.     

基于熵方法广义关联度的织物检测

对织物的失真变形程度进行匹配检测.将熵方法广义关联度系数法的概念引入其中,以两组随机信号分别描述两幅织物图像的灰度特性,继而提出了一种以墒方法广义关联度系数为织物失真程度的指标.鉴于广义关联度系数是用于描述两个随机变量内在联系的,首先分析了广义关联度系数与两幅织物图像相似性的关系,其广义关联度系数的值愈大则图像愈相似,否则愈不相似,并进行了实验验证.实验结果表明,该算法是可行有效的.可以对织物图像的相似性进行定量描述.以界定织物失真变形的程度.     

基于EMD的滚动轴承故障灰色诊断方法

经验模态分解（EMD）方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应地分解为若干个内禀模态分量（IMF）,滚动轴承发生故障会导致振动能量在各IMF分量上的分布发生变化,结合灰色关联模型建立IMF能量分布与轴承状态之间的对应关系,可实现轴承的状态识别。为改善传统灰关联分析在模式识别方面的缺陷,基于斜率相似的原理构造了能反映曲线形状信息的相似关联度模型,结合传统的接近关联度模型建立了能同时反映曲线位置与形状特性的灰色综合关联度诊断模型。算例结果表明,该方法能准确有效地实现滚动轴承的故障诊断。     

低层错能奥氏体钢的变形硬化特点

研究了低层错能奥氏体不锈钢和高锰钢低温下的变形行为,根据两者拉伸应力应变曲线硬化阶段的相似性,提出曲线由基体硬化、行为软化和结构硬化三部分合成,应力应变曲线的上凹特征是软化主导与硬化共同作用的结果。分析了两种材料变形过程的相似性与不同点及其原因。     

基于DMA方法的玻璃态转变温度与沥青混合料低温性能研究

为进一步探究沥青与沥青混合料玻璃态转变温度与沥青混合料低温性能的相关性,以交通运输部公路科学研究院足尺环道(RIOHTrack)为依托,采用动态力学分析仪在弯拉受力模式下用沥青和沥青混合料试件进行温度扫描试验,通过函数拟合确定材料的玻璃态转变温度,进而比较不同定义方式下材料的玻璃态转变温度的变化趋势,探究沥青与沥青混合料相态转变温度的相关性。最后通过与低温弯曲小梁试验的实验结果的相关性和灰关联度分析,讨论利用沥青与沥青混合料的玻璃态转变温度评价沥青混合料低温性能的可行性。结果表明:(1)对于同一种材料,不同的玻璃态转变温度定义下获得的玻璃态转变温度之间存在良好的相关性;(2)在相同级配和相同试验条件下,沥青是影响沥青混合料玻璃态转变温度的主要因素;(3)在弯拉受力模式下沥青与沥青混合料的玻璃态转变温度与材料的低温性能相关性良好,但通过灰关联度分析发现采用沥青混合料的玻璃态转变温度评价混合料的低温性能更加合理。     

灰色斜率关联度的改进

研究了单指标数据序列的几种无量纲化变换及其性质，提出了一种对灰色斜率关联度的改进模型，改进后的关联度能够反映序列的正、负相关关系，并且对原始序列进行无量纲化变换处理时不影响关联系数及关联度的值，还研究了改进的关联度及关联系数的性质。该方法充分利用了序列各时点的信息及正、负相关性，所得关联分析结果较为客观可靠，并且易于在计算机上实现。     

基于动态多指标灰色关联决策模型的研究

针对动态多指标系统的决策特点，对指标数据初始化处理时，利用“奖优罚劣”原则，提出了一种易于计算且实用的［-1，1］线性变换算子，用此方法寻求各时段的正、负理想方案，建立一种新的基于动态多指标灰色关联分析决策模型，在模型中充分考虑了各指标在系统中的成长特性，将此特性用于灰色关联分析，为动态多目标决策问题提供了一种科学、实用的方法，并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性。     

第三方物流供货流程中影响安全性的主致因分析

从第三方物流供货安全性评价出发,根据第三方物流服务商的实际供货流程,确立了安全性评估的指标体系。分析了灰色理论在第三方物流供货安全性评价中的应用原理。选取灰色理论中的综合关联度模型,对第三方物流供货流程中5个操作环节中影响安全性的19个因素进行了灰色关联分析,实现了各因素与总安全差错率之间的关联评价,分别得出单一操作环节（原材料收货）及5个操作环节总体的主致因。基于评价结果,找出最易导致安全性问题的因素,帮助管理人员得出针对性措施。     

Vague集之间的相似度量及其在方案决策中的应用

针对模糊集的推广形式--Vague集,描述了Vague集中隶属度的三维含义、不确定隶属度对肯定与否定隶属程度的影响以及欧氏距离的表示,提出Vague集的相似度量与工程方案决策方法。在工程设计方案决策中,Vague集之间的相似度量是评价设计方案接近期望方案（理想方案）的度量,相似度量值越大,设计方案接近期望方案越好。最后通过实例阐明Vague集之间的相似度量在工程设计方案决策中的可行性和合理性。     

BP神经网络法确定工程材料评价指标的权重

针对工程选材综合评价中评价指标的权重难以合理确定这一问题,构建了BP神经网络法赋权模型。在此基础上,以汽车车身用有机涂层材料评价指标权重的确定为例,以经加权平均法合理评价的15种有机涂层材料作为网络训练样本(8个评价指标和加权平均法所得评价结果作为具体的样本数据),根据上述赋权模型,确定汽车车身用涂层材料8个评价指标的权重。以所得权重,根据改进理想解法对5种候选汽车车身用涂层材料进行综合评价。评价结果表明,最佳候选材料为丙烯酸树脂,与实际应用一致。说明评价所采用的权重客观合理,即采用BP神经网络法确定工程材料评价指标的权重合理可行。     

应用灰色关联度分析检测结构损伤的位置和程度

开发结构健康监测系统是结构损伤识别的一个重要课题。由于建筑结构具有很多不确定因素,通过模 态分析识别结构损伤的精度很难保证。提出一种灰色关联度分析应用于结构损伤检测的数值方法。通过测量结构的频 率,建立可能损伤频率和实际损伤频率的关联度的关联序,并找出最优序列,逐次迭代逼近来确定结构的损伤位置和损 伤程度。对多种工况进行了框架结构模型的数值模拟。结果表明:对于层间剪切结构,通过测量结构频率变化运用本方 法可以准确地确定结构的损伤位置和损伤程度。     

基于灰色关联分析的故障模式危害性决策方法

 通过考虑产品设计者的设计意图及偏好,计算了各危害性故障模式对危害性理想故障模式的灰关联度,依此对各故障模式危害性进行了排序,克服了传统风险优先数法当RPN值相等或相近时各故障模式危害程度难以比较以及各个风险优先数因子无相对权重的问题.最后以某产品的工艺FMECA分析为例,进行了验证.     

Hard coating material selection using multi-criteria decision making

The paper deals with the hard coating material selection using various multi-criteria decision making approaches. Large number of materials has stimulated intense research in the field of material selection. Various quantitative decision making approaches are employed to select hard coating material selection. Technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) is used for ranking these materials. Material selection charts (Ashby approach) is used to select hard coating materials. Pareto-optimal hard coating materials are determined for trade-off between hardness (H), H/E and H³/E² (E: Young’s modulus). Hierarchical clustering is used to classify hard coating materials under study. Pearson correlation coefficients are calculated between the materials properties under study which can be integrated with materials informatics for rapidly screening and designing materials.     

基于灰色综合关联度的数控机床热误差测点优化新方法及应用

针对机床热误差建模技术当中温度布点选取的问题,提出了基于灰色综合关联度进行数控机床热误差建模的关键温度测点选取的新方法。将该方法应用于一台数控车削中心的实验研究,将原有16个温度测点减少至4个。通过同已有方法的比较表明,该方法具有计算简便,判据简易、明晰的优点,能够较大幅度提高所建立模型的鲁棒性。