基于多属性群决策的加工中心故障模式风险分析

针对传统数控机床故障模式及影响分析(FMEA)中存在专家权重与风险因子权重分配不合理以及风险系数(RPN)计算模型不够稳健的问题,提出一种基于多属性群决策的改进FMEA方法.首先,引入区间数表征机床故障模式风险因子;其次,考虑专家的主、客观权重,根据一致性原则,计算专家综合权重,并利用加权平均算子(WAA)确定故障模式...     

改进直觉模糊TOPSIS和三支决策的威胁评估

针对现代空战过程中威胁评估具有多时刻、多目标、多属性的特点,提出了一种改进直觉模糊逼近理想解排序(TOPSIS)和三支决策的威胁评估方法,解决复杂战场环境及不确定信息进程下作战决策支持问题.改进TOPSIS的距离测度和属性权重因子,引入可靠度信息计算距离测度以提高目标区分能力,采用最大偏差法计算属性权重因子以突出各属性...     

基于DLOWG算子的FMEA风险评估方法

为了解决传统故障模式与影响分析（FMEA）的风险评估过程中专家评判的模糊性和不确定性问题,提出基于依赖型语言有序加权几何（DLOWG）算子的FMEA风险评估方法.该方法将故障模式风险优先数（RPN）的各个因子视为语言变量,基于提出的DLOWG算子来综合专家的群体评判意见.该算子对错误或有偏见的语言评价值赋以较低的权重来减轻不公平性对决策结果的影响.基于语言加权几何（LWG）算子和DLOWG算子,考虑各个风险因子及专家意见的权重,提出语言风险优先数的计算公式,对模糊环境中故障模式的风险进行评估.以某汽车外部照明设备的故障模式风险评估为例,验证了该方法的有效性和实用性．     

基于信息公理的FMEA风险评估改进方法

针对传统失效模式影响分析（FMEA）风险优先数（RPN）计算方法存在的误差大、精度低等缺陷,提出了一种基于信息公理的FMEA风险评估分析方法。在传统FMEA风险因子专家评分的基础上,综合考虑了专家意见和风险因子的权重,通过信息公理将不同物理含义的风险因子转化为无量纲的信息量;以此为基础,将风险因子信息量加权求和得到失效模式的信息量,根据失效模式信息量的大小确定失效模式的风险顺序。算例结果验证了方法的有效性和可行性。     

模糊语境下的复杂系统关联FMEA方法

针对传统失效模式及效果分析(FMEA)技术在模糊语境应用中存在的缺陷,提出一种可考虑模糊语境和失效模式关联性的模糊关联FMEA方法.运用模糊集理论量化产品或系统失效评估中的专家经验和语言的模糊信息,通过模糊改进的逼近于理想解排序技术(TOPSIS),得到各种失效模式的影响强度.利用决策试验与评价实验室(DEMATEL)理论,构建失效模式直接影响关联图,获得失效模式综合影响矩阵,计算得到每种失效模式的原因度,开展复杂系统的模糊关联失效风险评估.采用该方法对某离心泵系统进行安全性分析,并与传统风险优先数(RPN)法和模糊FMEA法的分析结果进行比较.结果表明,采用该方法可以提高分析的可靠性．     

基于直觉模糊信息DEMATEL法的水电站事故应急能力评价

为强化水电站应急救援能力建设,提出了基于直觉模糊信息的决策试验与实验评估法(decision making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)的评价模型对水电站应急救援能力进行研究分析。综合考虑水电站建设和运营特点,建立应急救援能力评价指标体系;基于直觉模糊理论表达信息的不确定性,构造了DEMATEL的直接影响矩阵,并通过直觉模糊熵确定专家的决策权重;结合风险偏好系数建立直觉模糊函数,将直觉模糊决策矩阵转换为实数矩阵;最后根据中心度和原因度对评价指标进行分析,确定指标间的影响程度及其作用关系。结果表明:日常安全宣传与管理、应急预案准备、现场应急反应能力对水电站安全事故应急救援能力建设起到最重要的作用。该模型能揭示指标间的影响程度和重要性,有效量化和评价应急救援能力,具有一定的实用性。     

基于灰色理论的加工中心故障分析

针对传统故障模式、影响及危害性分析(FMECA)中因指标等权及主观确定故障影响概率带来的危害度计算偏差,提出一种综合故障概率、故障影响及故障后果的改进故障分析方法。应用最小二乘法、邻接矩阵、Pagerank、统计分析等评估故障概率、故障影响度、故障维修时间,据此引入灰色理论构建各指标的白化权函数并计算评估值,形成指标评价矩阵,基于熵权法计算指标权重,应用加权平均法计算并评估故障风险。以某国产加工中心为例进行方法应用,并与传统方法比较验证了本文方法的有效性。     

基于直觉乘性模糊判断矩阵的网络雷达对抗系统效能指标聚合方法

针对传统指标聚合方法难以全面刻画网络雷达对抗系统作战效能指标聚合时存在的不确定性、模糊性的缺陷,提出了一种基于直觉乘性模糊判断矩阵的效能指标聚合方法。首先提出了直觉乘性模糊判断矩阵不确定度及矩阵间偏离度概念,然后基于直觉乘性模糊判断矩阵的不确定度及矩阵间的偏离度计算专家权重,修正了传统指标聚合方法确定专家权重时存在的主观判断误差,最后集成所有专家的直觉乘性模糊判断矩阵信息确定各效能指标的集成权重。算例分析表明,该方法合理有效,可操作性强。     

直觉模糊多属性群决策的VIKOR方法

针对属性权重信息完全未知且属性值以直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了一种基于多准则妥协解排序的决策方法.利用直觉模糊加权平均算子集成所有的个体决策信息,以获取群决策信息.利用直觉模糊数熵权公式求得属性的熵权.依据传统VIKOR法的基本思想,结合直觉模糊数的距离公式,对备选方案进行排序择优.文中通过实例分析,表明该方法的实用性与可行性.     

改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知或部分已知的直觉模糊多属性群决策问题,提出一种基于改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法.针对现有直觉模糊熵存在的不足,进一步完善直觉模糊熵公理化定义,并构造出一类改进的直觉模糊熵公式.然后,运用改进的直觉模糊熵对直觉模糊集的不确定性进行度量,以便获取属性和专家的权重,并结合证据推理算法进行决策信息的集结,进而依据相对贴近度实现对方案的排序.最后,通过算例进行比较分析,验证提出方法的可行性和有效性.     

基于群体决策和多种赋值方式的加工中心关键部件RPN分析

针对传统RPN(Risk priority number)方法的缺点,提出了以多专家评估为基础的多种评估值表述方式。专家权重用一种客观的权重度量方法来确定。利用基于按对理想解的相似度定序法思想(Technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的距离测度对区间RPN值进行排序。应用所提出的方法,对某型号加工中心3个关键部件的各故障模式进行了RPN计算和排序,指出了可靠性薄弱环节,为整机RPN分析提供了方法。     

基于修正熵权的TOPSIS地T水质评价方法

为客观准确评价不同年份的地下水质量状况,建立了修正熵权的逼近理想解排序的综合评价方法.该方法采用原始数据产生的信息熵权进行客观赋权,并引入专家因素对权重进行修正,利用逼近理想解排序方法进行运算.通过对C城市2005-2009年地下水质进行评价,得出了C城市地下水质的变化趋势.评价过程和结果证明该评价方法简便易行,结论合理,易于推广使用.     

基于余弦相似性的供应商选择方法

提出一种基于余弦相似性的改进TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)法并将其应用于解决供应商选择的问题。夹角余弦的距离度量方式隐含了传统TOPSIS法中属性权重,提高了决策的客观性。在供应商选择的实例上证明了所提方法有较强的科学性和合理性。     

无偏好信息的混合型多属性决策问题的TOPSIS方法

针对属性权重信息完全未知、属性值为精确数、区间数和三角模糊数的混合多属性决策问题,给出了逼近理想点法.该方法通过建立两个二次规划模型来确定属性的权重,再根据方案与理想点的相对贴近度的大小来对方案进行排序.最后给出了算例.     

一种语言直觉模糊偏好关系的群决策方法

针对语言直觉模糊偏好关系下的群决策问题,本文提出一种考虑加法一致性和群共识的决策方法。该方法主要通过局部迭代算法提高语言直觉模糊偏好关系的一致性和强化共识达成过程并尽可能地保留原始合理信息。文章提出一个转化方法将标准直觉模糊权重向量转化成加法一致的语言直觉模糊偏好关系并建立一个目标规划模型求出标准直觉模糊权重;对于加法不一致的语言直觉模糊偏好关系,提出局部迭代方法来提高一致性;建立加强的共识达成过程来帮助决策者找到满意解。为了更好地使用本文提出的决策方法,给出一个整体决策算法。最后通过一个具体的案例说明该方法是合理有效的。     

基于前景理论的直觉模糊决策方法及其在配送中心选址中的应用

为提高配送中心选址的效率, 构建基于前景理论的直觉模糊多属性决策方法, 并将其应用于配送中心的选址决策中。介绍直觉模糊集的相关概念, 提出一种改进的得分函数算法, 并与前景理论相结合构建新的决策模型。在此基础上对配送中心选择的决策流程进行规划, 并选取营运成本、交通因素、客户服务等指标构建配送中心选址的评价指标体系。通过算例对某电商平台的配送中心选址决策进行评价。本方法一方面在决策评价过程引入直觉模糊数, 充分考虑决策过程中专家评价的不确定性和专家打分的犹豫度水平; 另一方面使用基于前景理论的决策方法进行综合评价, 充分考虑人们在面临收益和损失时风险偏好的差异性, 使得决策结果更加符合人们的真实意图, 从而得到更合理的决策效果。算例结果表明, 本文方法与直觉模糊TOPSIS决策方法的计算结果一致, 且前者的区分度更大, 更有利于配送中心水平的划分, 进而提高决策的质量, 降低决策风险。