一种基于TRIZ理论在模具制造中的应用评价方法与流程

文档序号:12178345阅读:489来源:国知局

本发明涉及一种基于模糊综合评价法(FCEM)的TRIZ理论在模具制造中的应用评价方法。



背景技术:

模具作为工业之母,被广泛运用于汽车、仪表仪器、装配制造、通信工具等领域,在模具设计生产过程中,为了达到较好的经济效益,TRIZ理论广为使用,而对基于该理论的模具设计生产评估方法却很少涉猎,且影响模具制造创新水平的因素很多,目前对于模具制造创新水平是否有所提高的评估方法研究甚少,因此,创建一种模具制造领域创新能力评价方法对模具制造的评估发展具有很重要的影响。



技术实现要素:

本发明所解决的技术问题在于提供一种基于FCEM的TRIZ理论在模具制造中的应用评价方法,以解决上述背景技术中的问题。

一种基于TRIZ理论在模具制造中的应用评价方法,包括模具制造冲突解决流程和模具制造综合评价。

模具制造冲突解决流程包括定义问题、选择冲突要素、分配要素参数和建立工具。

工具包括关键冲突识别工具、冲突解决工具、冲突解决评价工具。

冲突为独立平行关系,即互不干涉,冲突解决工具通过矛盾矩阵解决对应冲突问题。

模具制造综合评价包括以下步骤:

(1):构建评价因素集U={u1,u2,…um},建立模具制造评价指标体系,评价指标体系包括5个主要因素,12个二级指标,20个三级指标;m为评价因素个数,m=20;u1,u2,…um为评价因素;

(2):建立评价等级集合V={v1,v2,…vn},取n=6,V={优秀,较好,良好,合格,差,较差},按12分制进行赋值,评价等级集合V={12,10,8,6,4,2},介于中间取中间值11,9,7,5,3,每个评价等级对应一个模糊子集;v1,v2,…vn为评价等级;

(3):生成评价矩阵X=(xij)m×n,其中,m=20,n=6,xij为第i个三级指标第j个等级的隶属度;

(4):确定评价因素权重:构造正互反矩阵sij表示评价因素i与评价因素j重要性比较结果,其中,sij有9种取值:1/9,1/7,1/5,1/3,1/1,3/1,5/1,7/1,9/1,由低到高表示评价因素i与评价因素j的重要性比较情况,计算S的最大特征值和所对应的特征向量,特征向量归一化后得到评价因素权重矩阵W=(w1,w2,…wp),p为评价因素的数量;w1,w2,…wp为特征向量归一化后的向量;

(5):确定综合评价指标;

分别建立20个三级指标的评价矩阵XAi,XBj,XCl,XDk,XEp,相应的评价向量为:其中,i=1,2,3,4,j=1,2,3,4,5,l=1,2,3,4,k=1,2,3,4,p=1,2,3;WAi、WBj、WCl、WDk、WEp分别为评价矩阵XAi、XBj、XCl、XDk、XEp对应的评价因素权重矩阵;

5个主要因素的评价矩阵为:E=W·X=(e1 e2 e3 e4 e5),e1、e2、e3、e4、e5为W与X乘积运算后的列,表示模具制造综合水平对某个因素的隶属度,计算综合评价分数F=E·V,V为评价等级集合,V={12,10,8,6,4,2}。

本发明提供一种模具制造评估方法,可以将对模具定性的评价转化为定量评价,根据生产要求可以分配各个影响因素不同的参数,同时设计了TRIZ理论解决模具制造冲突的流程,有效地提高模具制造的创新水平,该方法实时有效。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明;

图1为本发明模具制造冲突解决流程图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施例对本发明作进一步详述,以下实施例只是描述性的,不是限定性的,不能以此限定本发明的保护范围。

为了使本发明的技术手段、创作特征、工作流程、使用方法达成目的与功效,且为了使该评价方法易于明白了解,下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。

一种基于TRIZ理论在模具制造中的应用评价方法,包括模具制造冲突解决流程和模具制造综合评价。

如图1所示,模具制造冲突解决流程包括定义问题、选择冲突要素、分配要素参数和建立工具。

工具包括关键冲突识别工具、冲突解决工具、冲突解决评价工具。

冲突为独立平行关系,即互不干涉,冲突解决工具通过矛盾矩阵解决对应冲突问题。

模具制造综合评价包括以下步骤:

(1):构建评价因素集U={u1,u2,…um},建立模具制造评价指标体系,评价指标体系包括5个主要因素,12个二级指标,20个三级指标;m为评价因素个数,m=20;u1,u2,…um为评价因素;

建立模具制造评价指标体系如表1所示。5个主要因素为目标层内容,为潜在技术资源、制造成本、技术创新拓展能力、模具质量和外部环境。

表1模具制造评价指标体系

(2):建立评价等级集合V={v1,v2,…vn},取n=6,V={优秀,较好,良好,合格,差,较差},按12分制进行赋值,评价等级集合V={12,10,8,6,4,2},介于中间取中间值11,9,7,5,3,每个评价等级对应一个模糊子集;v1,v2,…vn为评价等级;

(3):生成评价矩阵X=(xij)m×n,其中,m=20,n=6,xij为第i个三级指标第j个等级的隶属度;

(4):确定评价因素权重:构造正互反矩阵sij表示评价因素i与评价因素j重要性比较结果,其中,sij有9种取值:1/9,1/7,1/5,1/3,1/1,3/1,5/1,7/1,9/1,由低到高表示评价因素i与评价因素j的重要性比较情况,计算S的最大特征值和所对应的特征向量,特征向量归一化后得到评价因素权重矩阵W=(w1,w2,…wp),p为评价因素的数量;w1,w2,…wp为特征向量归一化后的向量;

(5):确定综合评价指标;

分别建立20个三级指标的评价矩阵XAi,XBj,XCl,XDk,XEp,相应的评价向量为:其中,i=1,2,3,4,j=1,2,3,4,5,l=1,2,3,4,k=1,2,3,4,p=1,2,3;WAi、WBj、WCl、WDk、WEp分别为评价矩阵XAi、XBj、XCl、XDk、XEp对应的评价因素权重矩阵;

5个主要因素的评价矩阵为:E=W·X=(e1 e2 e3 e4 e5),e1、e2、e3、e4、e5为W与X乘积运算后的列,表示模具制造综合水平对某个因素的隶属度,计算综合评价分数F=E·V,V为评价等级集合,V={12,10,8,6,4,2}。

本领域内的技术人员可以对本发明进行改动或变型的设计但不脱离本发明的思想和范围。因此,如果本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同的技术范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

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