产品设计方案择优的语言群决策方法研究

针对产品设计方案择优过程中评价信息具有的主观性和不确定性问题,以及现有产品设计方案择优存在的不足,提出了一种基于二元语义信息公理的语言型多属性产品设计方案择优方法。该方法将各专家语言评价信息转化为二元语义形式并使用二元语义信息集结算子分别得到了产品设计方案群组二元语义决策矩阵和群组二元语义指标权重向量,确定了产品设计方案指标主、客观组合权重向量;依据信息公理思想分别计算了各产品设计方案的二元语义信息量并确定最优产品设计方案。研究结果表明,该方法能够避免语言型评价信息转换与集结造成的信息损失,对产品设计方案指标进行组合赋权能够全面反映主观和客观程度,产品设计方案决策过程计算简单、准确有效,具有潜在实用价值。     

基于模糊信息公理的可配置产品设计方案评价方法及应用研究

针对可配置产品的设计方案评价问题,提出了一种考虑耦合度的模糊信息公理评价方法。该方法通过模糊数学理论将难以计算的定性评价指标信息量化,将定量指标和定性指标统一量化计算,解决了信息公理中定性指标信息量难以计算的难题,各指标的权重由层次分析法来确定。在计算信息量的同时,考虑了耦合度对方案评价的影响,并将其量化,与各权重一起在信息量计算公式中体现出来。通过比较各方案的总信息量,选择总信息量最小的方案为最优方案。最后,以某单兵系统方案设计评价为例验证了该方法的可行性和有效性。     

模糊信息公理及在设计方案评价中的应用研究

在信息公理的基础上,引入了模糊信息公理的概念。提出了基于模糊信息公理的评价方法。决策者在决策时无需给出各设计指标的具体权重,只需设定各指标的设计范围和系统范围,计算各指标的信息量,通过比较各设计方案的信息量选出最优方案。从而将整个决策过程置于一个更加灵活自然的框架中,更充分地表达了决策者的主观偏好,更符合工程实际情况。应用实例表明了基于模糊信息公理的评价方法的有效性和实用性。     

混合QoS条件下基于信息公理的制造资源服务配置研究

为实现云制造环境下企业制造资源的有效配置，提出一种在混合QoS条件下基于信息公理的制造资源服务配置方法。首先对混合QoS指标进行区分，基于信息公理计算指标信息量，利用模糊三角数将语义短语转化为模糊数，构建了一种混合QoS指标信息量计算方法。根据各QoS指标信息量和相应权重计算制造资源综合信息量并进行排序，实现制造资源配置优选。最后通过仿真实验验证了方法的可行性。     

基于模糊信息公理的设计方案评价方法及应用

针对产品设计过程中方案评价的特点,提出了一种基于模糊信息公理的设计方案评价方法.该方法利用信息公理与模糊数学原理将模糊信息数值化,决策者不必给出各评价指标的权重,只需确定各指标的设计范围和系统范围,通过计算各指标的信息量,求出每个方案的总信息量,即可比较各方案的信息量大小,确定最佳设计方案;同时,根据用户需求,可以修改各评价指标的设计范围,得到满足不同偏好的满意方案,使整个评价过程更加灵活.为满足模糊评判的需要,说明了模糊系统范围的含义并对模糊信息量的计算公式加以适当的修正.将该方法应用于变幅机构吊重水平位移补偿系统的设计评价中,验证了其有效性.     

基于信息公理的混合型多属性产品方案评价

研究了指标属性值包含实数、区间数和模糊数的混合型多属性产品方案评价问题,考虑了评价指标设计范围不确定的情况,提出了一种基于信息公理的评价模型,并给出了具体的评价方法和步骤.通过确定每个方案各指标满足功能要求的概率,计算各方案的信息量,以信息量为统一测度比较方案间的优劣程度,实现方案的优劣排序.决策者不必给出各评价指标的权重,也不需要对决策矩阵进行规范化,从而为解决混合型多属性评价优选问题提供了一条新的途径.以汽车起重机综合评价为例,说明了信息公理的混合型多属性评价方法的可行性.     

基于混合不确定信息公理的产品服务系统概念方案评价

针对区间变量、不确定语言变量和混合不确定变量共存的产品服务系统概念方案评价问题,拓展了混合不确定信息公理方法。首先,采用线性变换法分别对上述三类数据进行规范化处理,采用熵权法确定指标权重;其次,分别用传统信息公理和模糊信息公理计算区间变量和不确定语言变量的信息量,针对模糊性和随机性共存的混合不确定指标,其信息量的计算涉及到上下界为模糊数的积分,通过重心法和符号法将模糊设计范围反模糊化,得到系统范围的积分上下限;最后,将各指标的信息量加权求和得到各方案的信息量,按信息量的大小确定出最优方案。最后,以某公司汽车产品服务系统方案评价为例,证明了所提方法的可行性和有效性。     

公理化设计的质量功能配置研究

公理化设计作为一种科学的产品设计方法,为产品创新设计和改进设计提供了基本原则和概念性框架.将公理化设计理论中的信息公理应用于层次分析法和递阶质量屋中,提出一种对产品设计方案进行定量评价的方法.以冰箱设计为例,建立了设计方案评价指标体系,综合考虑各评价指标的权重,给出了评价指标信息量的计算公式和设计方案评价决策的方法,从而为产品设计提供了一种科学的决策依据.     

基于二元语义DEMATEL和DEA的多属性群决策方法

传统多属性决策方法通常主观地确定评估指标权重,没有考虑指标间的影响关系;数据包络分析法无需指标权重,但其优化得到的指标权重不能反映客观的指标重要性。针对上述问题,将决策实验与评价试验法和数据包络分析方法相结合,采用决策实验与评价试验法分析指标间的影响关系,确定指标的重要度,从而修正数据包络分析优化得到的指标权重。采用二元语义表达模型处理专家给出的语义评估信息和指标影响关系信息,通过分析专家评估值与其他专家评估值的贴近度确定专家动态权重,并采用结合二元语义决策实验与评估试验法的数据包络分析模型计算候选方案的综合评估值。以某医院传感器医疗设备选择为例,验证了所提方法的有效性。     

基于概率语义信息公理的顾客满意度测评

在传统制造型企业向服务型制造模式转型的过程中,顾客满意度测评有利于企业寻找薄弱环节、更好地满足顾客需求。以前期市场调研获取的顾客需求作为测评指标,为客观地获取测评指标的顾客满意度,采用信息公理基于指标的实际表现值进行测评,其原理是信息量越小的指标顾客满意度越高。为解决评估定性指标过程中获取信息时存在犹豫性的问题,采用概率语义术语集获取信息,并提出将概率语义术语集转化为区间数的方法,从而计算测评指标的信息量。以电梯顾客满意度测评为例,通过与三角模糊信息公理测评方法的比较,验证了所提出方法的有效性。     

基于多粒度语言的动态联盟合作伙伴群决策

客观事物的复杂性和人类认识的局限性使得评价指标的数据很难用一个精确数表示,具有不同程度的不确定性。在比较分析现有各种表达不确定性方法的基础上,提出了基于多粒度语言的虚拟企业合作伙伴选择方法。首先将多粒度语言一致化为标准语言评价集中的语言,然后基于正态分布的方法求位置权重向量,采用扩展的二元语义组合有序加权几何平均(ET-COWGA)算子集结各专家评价值得到群体综合的各属性评价值。根据局部优化和全局优化结果得到精确的属性权重,利用加权几何平均(ET-WGA)算子集结各属性值,得到方案的综合评价值。最后通过一个实例说明了合作伙伴选择的整个决策过程,并论证了该方法在最后优化决策过程中的有效性。     

小样本检测数据驱动的飞机结构件装配关键偏差源诊断

飞机结构件的装配质量与其偏差源之间呈现非线性、多层级强耦合、不确定度大的传递关系，不能通过构建装配尺寸链方程的方法诊断出影响装配质量的关键偏差源，为此，以装配偏差实测数据为基础，引入测量信息论，将熵权法和灰色综合关联度进行融合，提出小样本数据驱动的影响结构件装配质量的关键偏差源诊断方法。挖掘结构件装配质量检测数据的潜在信息，利用熵权法对结构件装配质量属性进行差异化度量；利用灰色综合关联度量化结构件各偏差源与结构件装配质量之间的关联度；利用装配质量属性权重对各偏差源与装配质量之间的灰色综合关联度进行修正；最后，按照修正后的关联度对各偏差源的重要程度进行排序，量化确定影响结构件装配质量的关键偏差源。装配应用案例证明了基于熵权法和灰色综合关联度的装配质量关键偏差源诊断方法的准确性和计算可行性。     

[产品服务]“内容-交互”双维度产品信息处理方法及应用

针对当前的产品信息处理方式在内容广度和交互深度上的局限，提出了“内容-交互”双维度信息处理方法。对产品信息内容和组织社群化进行分析，讨论了信息处理平台的功能与架构。以某汽车空气滤清器项目的开发过程为例，描述了该过程中产品信息处理的应用场景。研究表明，该方法有助于改善产品信息的表达并提高参与人员之间的交互。     

元活动模型驱动的多领域制造资源粒层化服务封装与检索

多领域制造资源的聚合与服务封装直接关系到云制造服务的可检索性与易用性,是实现制造能力共享的关键。针对因缺乏关键资源信息或制造活动过程特征,以及服务特征属性不确定性大等导致云服务信息粒度过粗、查准率低的问题,构建了以人、机、料、法、环为核心要素的制造元活动模型以实现多领域资源颗粒的有效聚合,并基于商空间粒计算理论对资源簇的制造能力进行逐层封装,提出基于灰相似粗糙集的云制造服务粒层递归搜索算法以解决服务特征属性的不确定性问题,建立了一套元活动模型驱动的多领域制造资源粒层化服务封装与检索方法。通过某金属构件快速成形云服务的检索算例验证了所提方法的可行性。     

面向装备健康管理的监测参数选择与健康评估方法研究

针对装备健康管理中监测参数选择缺乏定量方法和健康评估中参数权重确定过于主观的问题,提出了基于模糊层次分析法的监测参数选择方法和基于粗糙集的健康评估方法。该方法在常规层次分析法基础上,引入三角模糊数构造判断矩阵,克服了判断矩阵中元素的不平衡性,符合专家对评判对象判断存在模糊性和不确定性的客观事实。给出了监测参数选择的详细步骤,基于所选监测参数,把健康评估问题描述成典型的多属性决策问题,利用粗糙集属性重要度确定参数客观权重。航空发动机中的应用结果表明,该方法具有较好的有效性和可行性。     

基于粗糙集的零件合并专家知识获取方法

以装拆时间、装拆难度、材料成本、制造成本、再设计和后处理成本,以及产品质量等的变化程度作为零件是否合并的条件属性,零件是否合并作为决策属性,应用粗糙集理论分析设计过程中的专家经验和知识.在经典粗集理论的基础上,以属性重要度作为启发式信息来计算属性核和属性约简,并以此挖掘隐含在经验数据中的专家知识,形成零件是否可以合并的决策规则.最后,以小型塑封机再优化设计为例,验证了该方法的实用性和有效性.     

复合层次模糊熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对样本熵和多尺度熵中相似性度量函数的突变问题,及它们在分析时间序列复杂性时捕捉不到高频组分信息的局限,提出了一种新的时间序列的复杂性度量方法--复合层次模糊熵(CHFE)。为了有效地提取滚动轴承早期故障特征,提出了一种基于CHFE、拉普拉斯分值和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先,提取振动信号的CHFE值;其次,采用拉普拉斯分值对特征向量进行降维优化;再次,建立基于支持向量机的多故障分类器,实现滚动轴承的故障诊断;最后,将该方法应用于实验数据分析,结果验证了方法的有效性。     

基于传感器有效性与精度分析的货币性质模型

基于正态分布和向量范数理论的方法,提出用于判断货币识别传感器的有效性和精确性分析方法,并建立了货币识别的性质模型.该模型通过存储概率函数的参数,有效保留了货币的信息,减少存储空间、提高检索速度.考虑了传感器获取的所有信息,能够消除维数的影响,通过实验数据统计表明该模型对指导货币性质研究及识别方法选取有较为实际的应用价值.     

自适应集成极限学习机在故障诊断中的应用

为了改善在线贯序极限学习机的分类效果,进一步提高算法在小样本数据下的稳定性和泛化性,设计自适应网络集成机制,提出极限学习机改进算法。该算法借鉴learn++集成思想,通过计算增量学习时的分类准确率和隐层网络输出权值范数,在线调整集成输出中子网络的投票权值以及网络输入权值和节点偏置。UCI数据集及轴承故障的实验分析表明,与改进前相比,该算法分类准确率提高约1个百分点的同时,6个数据集100次实验的标准差分别降低了0.1～1.2个百分点。最后将该算法与小波包相结合应用于发动机的故障诊断中,取得了91.16％的分类准确率。     

混流轿车总装配线上物料配送的研究与实践

为满足混流轿车总装配线上物料及时准确的配送,分析了轿车总装工艺流程和生产特点,依据轿车零部件的形状将物料划分为3类。研究了准时生产环境下物料配送的物料拉动系统和看板运作流程,并建立了基于现场总线技术的物料ANDON系统。在分析总装线旁物料报警情况的基础上,提出了现场物料出现MIN／MAX时的处理方式,提出了物料断点的概念并建立了实施流程。根据某轿车总装配流水线的实际物料需求,设计了混流装配线分布式物料管理信息系统的功能模块,以及基于J2EE平台的软件架构,开发的信息系统已应用于某企业。