一种基于灰色信息量理想解的复杂机电产品评价方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种复杂机电产品评价方法，具体的说是一种基于灰色信息量理想解 的复杂机电产品评价方法。
【背景技术】
[0002] 方案的有效评价是复杂机电产品创新设计中的重要环节，它是从产品的价值、创 造性、实用性等方面对多种设计方案进行对比分析、评价和决策。常用方案评价方法有ΑΗΡ 法、生命周期评价法、模糊评价法等，但它们在方案评价中需考虑指标权重的选择和分配， 增加了评价者主观臆断对评价结果的影响。层次模糊评价方法、模糊公理评价方法虽然弱 化或避免了指标权重对评价结果的影响，但是其无法评价少数据、不确定性指标。
【发明内容】
[0003] 为克服现有复杂机电产品评价方法的不足，本发明提供了一种基于灰色信息量理 想解的复杂机电产品评价方法，以满足对复杂机电产品方案评价的需要。
[0004] 本发明解决其技术难题所采用的技术方案是：
[0005] 1.-种基于灰色信息量理想解的复杂机电产品评价方法是按如下步骤进行：
[0006] 步骤1:确定复杂广品优选方案集I為，為，…:,為_}和复杂机电广品的用户目标需 求；
[0007] 步骤2:根据定义1、2、3确定复杂机电产品的评价指标集g = G丨:，Gf,…，G;:，…,(?};
[0008] 步骤3:根据定义4确定第i个评价指标:(?.的目标范围理想值Cin;
[0009] 步骤4:确定评价指标的性质（定性、定量），应用灰色等级化(优、良、中、较差、差） 描述定性指标，并根据不同性质和类型的指标，选用公式(2,7,8,9)计算第i个评价指标Gj 的灰色信息量；
[0010] 步骤5:应用公式(3)计算产品所有评价指标总信息量Isys，并应用信息最小化公理 优选最佳方案。
[0011] 2.评价指标与目标范围理想解的相关定义
[0012] 为便于说明评价指标的确定及目标范围的获取问题，依据组件-功能模型和层次 分析法，对相关概念进行了如下定义。
[0013]定义1:设2 = {21，22，一,4"}，111=1，2，'"为产品方案的组件集，组件21，2 2，'"2"为产 品方案的超系统、系统、子系统组件，称$：为组件Zm与组件Zn(l<n<m)具有相互作用关系， 则组件作用关系矩阵，
[0014]定义2:设S = ^,為，…，爲}，1 = 1，2，…为规范化描述产品方案组件间功能集，如 Bi,B2,……表示为支撑，夹持，……，称，为组件2?对组件2"的功能作用关系，则产品方案的 功能-组件分析矩阵?
[0015]定义3:设<3〗是由满足用户目标需求的综合评价指标，根据定义1、定义2并参照技 术性、经济性、社会性、实用性四个评价指标属性，应用层次分析法对综合评价进行层层分 解，环环相扣，确定产品方案的k级评价指标句，（7丨，...，句，k=l，2,…直到每项指标不 可再分，且可度量为止，并形成具有隶属关系的层次递阶图。
[0016]定义4:设泛={?，。，.·.，(：,,}为第i个评价指标G丨的目标范围值集，应用TRIZ最终 理想解思想确定第i个评价指标g的目标范围理想值Cin(l < η < j)，根据当前科学技术发 展水平，判断Cin是否符合现有产品的技术系统状态，如不符合，则选择应用技术系统进化法 则中的进化路线，确定第i个评价指标(?在进化路线上的位置及相应的目标范围理想值C in (1 < η < j)。
[0017] 3 ·评价指标信息量计算公式的扩展
[0018] 信息公理认为满足用户目标需求的最大成功概率为最优设计，并用信息量来表 示，信息量^最少的设计为最优设计。在复杂产品的方案中，满足用户目标需求的成功概率 Pi可有满足功能需求的设计范围dri与满足功能需求的候选方案系统范围sri间的交集-- 公共范围cri确定。因此，第i个评价指标(?信息量Ii的计算公式为
[0019] Ii = lb(l/pi) = lb(Asri/Acri)......(1)
[0020] 式中Pi--第i个评价指标Gi的成功概率；
[0021] Asri-一第i个评价指标(?的系统范围面积；
[0022] A〇ri一一第i个评价指标(?的系统范围与设计范围间的交集面积。
[0023] 在复杂产品的方案评价中，公式（1)仅适用于定量或适中指标（中类），对于一些设 计值越大越好(上类)或越小越好(下类）的参数，利用公式（1)计算出信息量的值往往不符 合实际。因此，公式（1)可扩展为
[0024] Ii = lb(EAsri/EAcri)……(2)
[0025] 式中EAsri--第i个评价指标(?扩展系统范围的面积；
[0026] EAcri--第i个评价指标(?扩展系统范围与扩展设计范围间的交集面积。
[0027] 复杂产品所有评价指标总信息量Isys为
[0028] 1=1
[0029]式中一一第i个评价指标(?的信息量。
[0030] 4.评价指标灰色信息量理想解的模型
[0031 ]复杂产品方案的评价中，较多评价指标无法定量描述，常用"高、中、低"、"优、良、 中、差"等定性灰量信息或区间灰数信息来描述。因此，需用白化权函数(上类、中类、下类） 将其标量化。对于第i个评价指标试的白化权函数形状可以表示为
[0032]
[0033]
[0034]
[0035] 式中 f(x) =L(x)--左单调递增，xe (χ1;χ2);
[0036] f (x) =R(x)--右单调递增，xE (X3，X4);
[0037] f (x) =M(x)--中间峰值，xE (x2，X3)〇
[0038] 4.1上类定性指标灰色信息量的计算
[0039] 对于上类定性指标，产品方案目标范围理想值(^为"良"，则灰色系统范围Xi包括 "优"、"良，，两部分。第i个上类评价指标句的灰色信息量1^
[0040]
[0041]式中Xi-一第i个上类评价指标铒的灰色系统范围；
[0042] Cin一一第i个上类评价指标试的目标范围理想值；
[0043] I,一一第i个上类评价指标(?的灰色信息量。
[0044] 4.2下类定性指标灰色信息量的计算
[0045] 对于下类定性指标，产品方案目标范围理想值Cin为"较差"，则灰色系统范围乂1包 括"差"、"较差"两部分。第i个下类评价指标Gi的灰色信息量IA
[0046]
[0047] 式中X,-一第i个下类评价指标(?的灰色系统范围；
[0048] Cin一一第i个下类评价指标α的目标范围；
[0049] I,一一第i个评价指标^的灰色信息量。