本发明属于退役汽车零部件回收利用领域，具体涉及一种用于分类分级管理的退役汽车零部件可使用性评价方法。
背景技术：
：随着汽车产销量、保有量的提高，退役汽车的数量逐年增加，如何实现退役汽车的高效循环利用已成为迫切需要研究的重要课题。目前，汽车退役后零部件的处理方式主要有直接回用、再制造、再循环、能量回收、填埋等，其中，直接回用和再制造、再循环是实现退役汽车再利用的三种主要形式，能够实现资源、环境与经济效益最大化。但是目前对于直接回用件的质量评估尚未有科学、合理的方法，直接影响着直接回用件的质量声誉和市场销售。为了解决上述难题，建立直接回用件的可靠性评判方法十分迫切。可使用性作为退役汽车零部件可直接使用的定量化评价指标，旨在保证直接使用件的可靠性水平，提高市场对可直接使用件的信心，符合国家循环利用政策，目前还未有对此方面的研究。技术实现要素：本发明的目的是提供一种用于分类分级管理的退役汽车零部件可使用性评价方法，本发明使用模糊数学的方法定量评估退役汽车零部件的可使用性，评估结果准确可靠，能够对退役汽车零部件直接使用时的可靠性水平提供保证，同时满足经济性要求，提高了公众对退役汽车零部件使用性的直观认知，便于退役汽车零部件的分类分级管理。本发明所采用的技术方案是：一种用于分类分级管理的退役汽车零部件可使用性评价方法，以经济性指标和可靠性指标作为评价指标，根据经济性指标和可靠性指标的重要程度建立模糊比较向量并基于模糊比较向量得到经济性指标和可靠性指标的模糊权重，根据经济性指标量化值deco、可靠性指标量化值dt及二者的模糊权重得到可使用性量化值u，可使用性量化值u对照可使用性评价等级的量化值得到相应的评价等级；经济性指标的影响因素为经济性特征数β，经济性特征数β根据退役汽车零部件的实际销售收益p和整个过程中的成本c确定，经济性指标量化值deco由经济性特征数β确定；可靠性指标的影响因素为若干个影响退役汽车零部件质量水平的质量特征，根据各质量特征的重要程度建立模糊比较向量并基于模糊比较向量得到各质量特征的模糊权重，按照质量情况将各质量特征划分质量评价等级，评估人员对各质量特征进行评估并根据质量评价等级得到各质量特征的模糊评价矩阵h2，根据各质量特征的模糊评价矩阵h2和模糊权重得到各质量评价等级的权重r2，可靠性指标量化值dt由各质量评价等级的权重r2和量化值确定。进一步地，模糊比较向量为三角模糊数，模糊比较向量转换成模糊权重的方法为：1)将模糊比较向量分解成“1+2n-1”个判别子向量，其中，“n”表示模糊比较向量个数、“1”是由模糊中值组成的模糊比较向量、其余“2n-1”由三角形模糊数的上下界排列组合得出；2)根据一致性判别矩阵的特征，将判别子向量转化成判别子矩阵；3)用方根法得到各判别子矩阵特定的权重分量；4)通过权重分量得出模糊权重。进一步地，经济性特征数β根据退役汽车零部件的实际销售收益p和整个过程中的成本c确定，退役汽车零部件整个过程中的成本c包括回收成本c回收、分类分级成本c分类分级和保证成本c保证，分类分级成本c分类分级是拆卸、清洗、检测、评估过程的成本，保证成本c保证是退役汽车零部件销售之后售后服务的成本，c＝c回收+c分类分级+c保证，p-c＞0时，β＝1，p-c＜0时，β＝0。进一步地，各质量特征的模糊评价矩阵h2乘以各质量特征的模糊权重中间值w2得到各质量评价等级的权重r2，各质量评价等级的权重r2乘以各质量评价等级的量化值得到可靠性指标量化值dt，经济性指标量化值deco等于经济性特征数β，可使用性量化值b1、b2为经济性指标和可靠性指标的模糊权重中间值。进一步地，经济性指标和可靠性指标的重要程度以及各质量特征的重要程度均分为“差不多重要”、“完全相同”、“略微重要”、“重要”、“非常重要”和“绝对重要”。进一步地，可使用性评价等级和质量评价等级均分为“好”、“良好”、“较好”、“一般”、“差”和“极差”。进一步地，退役汽车零部件为汽车发动机时，质量特征包括发动机测试、缸压测试、内部条件、外部条件和腐蚀。本发明的有益效果是：本发明使用模糊数学的方法定量评估退役汽车零部件的可使用性，评估结果准确可靠，能够对退役汽车零部件直接使用时的可靠性水平提供保证，同时满足经济性要求，提高了公众对退役汽车零部件使用性的直观认知，便于退役汽车零部件的分类分级管理。具体实施方式下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明。一种用于分类分级管理的退役汽车零部件可使用性评价方法(对可使用性的定义如下：在一定的经济、社会、环境以及功能需求条件下，能对退役汽车零部件进行直接使用的可能性大小)，以经济性指标和可靠性指标作为评价指标，根据经济性指标和可靠性指标的重要程度建立模糊比较向量并基于模糊比较向量得到经济性指标和可靠性指标的模糊权重，根据经济性指标量化值deco、可靠性指标量化值dt及二者的模糊权重得到可使用性量化值u，可使用性量化值u对照可使用性评价等级的量化值得到相应的评价等级；经济性指标的影响因素为经济性特征数β，经济性特征数β根据退役汽车零部件的实际销售收益p和整个过程中的成本c确定，经济性指标量化值deco由经济性特征数β确定；可靠性指标的影响因素为若干个影响退役汽车零部件质量水平的质量特征，根据各质量特征的重要程度建立模糊比较向量并基于模糊比较向量得到各质量特征的模糊权重，按照质量情况将各质量特征划分质量评价等级，评估人员对各质量特征进行评估并根据质量评价等级得到各质量特征的模糊评价矩阵h2，根据各质量特征的模糊评价矩阵h2和模糊权重得到各质量评价等级的权重r2，可靠性指标量化值dt由各质量评价等级的权重r2和量化值确定。本发明使用模糊数学的方法定量评估退役汽车零部件的可使用性，评估结果准确可靠，能够对退役汽车零部件直接使用时的可靠性水平提供保证，同时满足经济性要求，提高了公众对退役汽车零部件使用性的直观认知，便于退役汽车零部件的分类分级管理。在本实施例中，可使用性评价等级和质量评价等级均分为“好”、“良好”、“较好”、“一般”、“差”和“极差”，其对应量化值如下表。表1评价等级量化表等级好良好较好一般差极差符号ll1l2l3l4l5l6量化值10.80.60.40.20在本实施例中，经济性指标和可靠性指标的重要程度以及各质量特征的重要程度均分为“差不多重要”、“完全相同”、“略微重要”、“重要”、“非常重要”和“绝对重要”，其对应三角模糊数如下表。表2模糊数标度规则表在本实施例中，模糊比较向量为三角模糊数，模糊比较向量转换成模糊权重的方法为：1)将模糊比较向量分解成“1+2n-1”个判别子向量，其中，“n”表示模糊比较向量个数、“1”是由模糊中值组成的模糊比较向量、其余“2n-1”由三角形模糊数的上下界排列组合得出；2)根据一致性判别矩阵的特征，将判别子向量转化成判别子矩阵，用公式表示就是：假设判别子向量为vt1至vtm、其对应的判别子矩阵为at1至atm，其中，m＝1+2n-1，以vt1转化为at1为例，判别子矩阵at1中第一行的数值对应判别子向量为vt1的数值，且有其中，aij代表判别子矩阵at1中第i行、第j列的数值，aji代表判别子矩阵at1中第j行、第i列的数值，aik代表判别子矩阵at1中第i行、第k列的数值，akj代表判别子矩阵at1中第k行、第j列的数值。3)用方根法得到各判别子矩阵特定的权重分量，用公式表示就是：假设判别子矩阵at1至atm对应的权重分量为ω1至ωm，以at1转化为ω1为例，且有其中，d1k代表权重分量ω1中第k个数值。4)通过权重分量得出模糊权重，用公式表示就是：假设模糊综合权重模糊综合权重的第j个模糊权重其中，为权重分量ω1至ωm里第j个数值的最小值，为权重分量ω1至ωm里第j个数值的中间值，为权重分量ω1至ωm里第j个数值的最大值。在本实施例中，经济性特征数β根据退役汽车零部件的实际销售收益p和整个过程中的成本c确定，退役汽车零部件整个过程中的成本c包括回收成本c回收、分类分级成本c分类分级和保证成本c保证，分类分级成本c分类分级是拆卸、清洗、检测、评估过程的成本，保证成本c保证是退役汽车零部件销售之后售后服务的成本，c＝c回收+c分类分级+c保证，p-c＞0时，β＝1，p-c＜0时，β＝0。在本实施例中，各质量特征的模糊评价矩阵h2乘以各质量特征的模糊权重中间值w2得到各质量评价等级的权重r2，各质量评价等级的权重r2乘以各质量评价等级的量化值(在本实施例中，各量化值对应表1)得到可靠性指标量化值dt，经济性指标量化值deco等于经济性特征数β，可使用性量化值b1、b2为经济性指标和可靠性指标的模糊权重中间值。需要注意的是，以上叙述的模块主要为根据实际情况对退役汽车零部件进行打分评估，例如，一辆退役汽车，退役零部件的特征是不同的，同一零部件的质量水平是不同的，可直接使用的程度也是不同的。下面以退役汽车发动机为例，进行可使用性评价。首先是根据经济性指标和可靠性指标的重要程度建立模糊比较向量：可靠性指标经济性指标模糊比较向量(0.5，0.5，0.5)(0.5，0.6，0.7)将模糊比较向量分解为1+22-1＝3个判别子向量：根据一致性判别矩阵的特征，将判别子向量转化成判别子矩阵，并用方根法得到各判别子矩阵特定的权重分量，经过计算得：(0.55050.4495)(0.50.5)(0.60440.3956)通过权重分量得出模糊权重：其中，根据查阅到的相关资料和估算确定经济性特征数β＝1，经济性指标量化值deco＝1。影响发动机质量水平的质量特征为：发动机测试(启动及试运行)、发动机缸压测试、腐蚀、内部条件(间接反映内部磨损现象)、外部条件(包括发动机过热现象)等，根据各质量特征的重要程度建立模糊比较向量，如下：因素1为发动机测试(启动及试运行)，因素2为缸压测试，因素3为内部条件(间接反映内部磨损现象)，因素4为外部条件(包括发动机过热现象)，因素5为腐蚀。将模糊比较向量分解成1+25-1＝17个判别子向量：vt1＝(0.5，0.5，0.6，0.7，0.8)vt2＝(0.5，0.4，0.5，0.6，0.7)vt3＝(0.5，0.6，0.7，0.8，0.9)vt4＝(0.5，0.4，0.5，0.6，0.9)vt5＝(0.5，0.4，0.5，0.8，0.7)vt6＝(0.5，0.4，0.5，0.8，0.9)vt7＝(0.5，0.4，0.7，0.6，0.7)vt8＝(0.5，0.4，0.7，0.6，0.9)vt9＝(0.5，0.4，0.7，0.8，0.7)vt10＝(0.5，0.4，0.7，0.8，0.9)vt11＝(0.5，0.6，0.5，0.6，0.7)vt12＝(0.5，0.6，0.5，0.6，0.9)vt13＝(0.5，0.6，0.5，0.8，0.7)vt14＝(0.5，0.6，0.5，0.8，0.9)vt15＝(0.5，0.6，0.7，0.6，0.7)vt16＝(0.5，0.6，0.7，0.6，0.9)vt17＝(0.5，0.6，0.7，0.8，0.7)根据一致性判别矩阵的特征，将判别子向量转化成判别子矩阵：用方根法得到各判别子矩阵特定的权重分量：ω1＝(0.29890.29890.19930.12810.0747)ω2＝(0.21760.32640.21760.14510.0933)ω3＝(0.40710.27140.17450.10180.0452)ω4＝(0.23380.35060.23380.15580.0260)ω5＝(0.23930.35900.23930.05980.1062)ω6＝(0.25900.38850.25900.06470.0288)ω7＝(0.24850.37280.10650.16570.1095)ω8＝(0.26980.40470.11560.17990.0300)ω9＝(0.27720.41580.11880.06930.1188)ω10＝(0.30400.45600.13030.07600.0338)ω11＝(0.26580.17720.26580.17720.1139)ω12＝(0.29030.19350.29030.19350.0323)ω13＝(0.29890.19930.29890.07470.1281)ω14＝(0.33030.22020.33030.08260.0367)ω15＝(0.31340.20900.13430.20900.1343)ω16＝(0.34810.23200.14920.23200.0387)ω17＝(0.36050.24030.15450.09010.1545)通过权重分量得出5个质量特征值的模糊综合权重其中按照质量情况将各质量特征划分质量评价等级，建立可靠性等级划分表如下：评估人员对各质量特征进行评估并根据质量评价等级得到各质量特征的模糊评价矩阵h2：根据各质量特征的模糊评价矩阵h2和模糊权重得到各质量评价等级的权重r2：各质量评价等级的权重r2乘以各质量评价等级的量化值(在本实施例中，各量化值对应表1)得到可靠性指标量化值dt：可直接使用性值故可直接性在良好和较好之间。当前第1页12