一种基于多指标TOPSIS的三维工艺性检查综合评价方法与流程

一种基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法
技术领域
1.本发明涉及智能制造技术领域，具体涉及一种基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法。


背景技术：

2.现有技术中，对于单个零件三维工艺性问题，可以根据设计经验对零件三维工艺性进行快速评价，但对于汽车、航空、航天、船舶、电子等行业的结构件，无法根据设计经验对这些具有结构复杂、结构设计紧凑、制造工艺知识差异性大的结构件进行三维工艺性评价，导致三维工艺性检查综合评价中评价不准确不完善等问题。
3.鉴于上述缺陷，本发明创作者经过长时间的研究和实践终于获得了本发明。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于解决三维工艺性检查评价中评价不准确不完善的问题，提供一种基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法。
5.一种基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，包括以下步骤：
6.s1：确定检查指标
7.根据设计经验、行业标准、机械设计手册确定三维工艺性评价指标；
8.s2：计算指标权重
9.采用ahp层次分析法针对三维工艺性评价指标构建判断矩阵，根据判断矩阵依次由上至下逐层计算出最低层元素相对于最高层目标的指标权重；
10.s3：指标综合评价
11.首先根据各个指标值构建评价矩阵，将评价矩阵进行标准化得到标准化矩阵，根据标准化矩阵中每列的元素与其所对应的指标权重创建加权矩阵，然后根据加权矩阵确定区间正理想解和负理想解，根据评价指标与正理想解、负理想解之间的距离计算贴近度，根据贴近度排序得到多个产品方案的三维工艺性综合评价。
12.进一步的，三维工艺性检查指标包括：结构形成系数、零件加工精度数、材料利用系数、标准化程度系数和产品划分为装配单元数量系数。
13.进一步的，步骤s2具体内容包括：针对三维工艺性评价指标构建层次结构模型，由上至下逐层采用1-9标度法确定指标因素间两两比较相对重要性的比值，构建判断矩阵；
14.通过计算判断矩阵的标准化特征向量并进行一致性检验，得到某一层因素相对于上一层因素的相对重要性权值，即层次单排序权值；
15.根据层次单排序权值与上一层因素本身的权值进行加权综合，计算该层因素相对于上一层整个层次的相对重要性权值，即层次总排序权值；
16.依次由上至下逐层计算出最低层因素相对于最高层目标的相对重要性权值。
17.进一步的，构建判断矩阵以计算指标权重的过程如下：
18.确定两指标之间的相对重要性的比值；
19.根据两指标的相对重要性比值构建判断矩阵；
20.剔除判断矩阵中的偏激判断信息形成综合判断矩阵；
21.采用方根法计算综合判断矩阵的最大特征值和特征向量；
22.根据最大特征值和特征向量分别计算一致性指标和指标权重。
23.进一步的，剔除判断矩阵中的偏激判断信息形成群体判断矩阵包括以下内容：
24.计算所有判断矩阵中的某元素的算数平均值和标准差；
25.剔除判断矩阵中超过算术平均数两个标准差的个体判断信息；
26.然后再计算所述元素的算术平均数，以此作为所述元素的综合判断信息；
27.最后对所有判断个体中的每一个信息元素依次进行上述操作，综合形成群体判断矩阵。
28.进一步的，采用方根法计算综合判断矩阵的最大特征值及特征向量包括以下内容：
29.计算综合判断矩阵中每一行元素的连乘积；
30.计算连乘积的r次方根；
31.根据r次方根计算综合判断矩阵的特征向量；
32.根据特征向量以及综合判断矩阵的阶数计算最大特征值；
33.根据最大特征值计算综合判断矩阵的一致性指标，根据一致性指标判断综合判断矩阵是否满足一致性要求，若不满足，则需要对判断矩阵进行调整。
34.进一步的，步骤s3中构建评价矩阵包括以下内容：根据m个方案进行综合评价，每个方案中包括n个评价指标，根据各指标的值构建评价矩阵a，如下式所示：
[0035][0036]
其中，l为区间的下限；u为区间上限。
[0037]
进一步的，步骤s3中正理想解和负理想解的计算包括以下内容：
[0038]
采用标准化方法对评价矩阵a中的数据进行标准化得到标准化矩阵r；
[0039][0040]
将标准化矩阵r中的每列元素与其相应的权重wj相乘构建加权矩阵y；
[0041][0042]
根据加权矩阵y确定区间正理想解和负理想解，有
[0043][0044]
[0045]
进一步的，计算评价指标与正理想解、负理想解之间的距离包括以下内容：
[0046]
计算评价指标与正理想解之间的距离，有
[0047][0048]
计算评价指标与负理想解之间的距离，有
[0049][0050]
进一步的，根据评价指标与各理想解之间的距离计算评价指标与理想解之间的贴近度ci，贴近度ci的计算公式如下：
[0051][0052]
与现有技术比较本发明的有益效果在于：
[0053]
本发明提供一种新的定量三维工艺性检查综合评价方法，可以根据设计经验对汽车、航空、航天、船舶、电子等行业的结构件以及具有结构复杂、结构设计紧凑、制造工艺知识差异性大的结构件进行三维工艺性检查，根据评价结果，可以对多个产品方案进行优选排序，从而实现结构件的三维工艺性检查指标的综合评价，使得评价结果更为全面、客观、准确。
附图说明
[0054]
图1为本发明三维工艺性检查综合评价方法的步骤流程图；
[0055]
图2为本发明中三维工艺性检查指标的组成类别示意图。
具体实施方式
[0056]
以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。
[0057]
对于单个零件三维工艺性问题，可以根据设计经验对零件三维工艺性进行快速评价，但对于汽车、航空、航天、船舶、电子等行业的结构件，无法根据设计经验对这些具有结构复杂、结构设计紧凑、制造工艺知识差异性大的结构件进行三维工艺性评价，导致三维工艺性检查综合评价中评价不准确不完善等问题，为解决上述技术缺陷，本发明提供了一种基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法。
[0058]
实施例一
[0059]
本实施例中，如图1所示，一种基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，包括以下步骤：
[0060]
s1：确定检查指标
[0061]
根据设计经验、行业标准、机械设计手册确定三维工艺性评价指标；三维工艺性检查指标包括：结构形成系数、零件加工精度数、材料利用系数、标准化程度系数与产品可划分为装配单元数量系数；
[0062]
s2：计算指标权重
[0063]
采用ahp层次分析法针对三维工艺性评价指标构建判断矩阵，根据判断矩阵依次由上至下逐层计算出最低层元素相对于最高层目标的指标权重；
[0064]
s3：指标综合评价
[0065]
首先根据各个指标值构建评价矩阵，将评价矩阵进行标准化得到标准化矩阵，根据标准化矩阵中每列的元素与其所对应的指标权重创建加权矩阵，然后根据加权矩阵确定区间正理想解和负理想解，根据评价指标与正理想解、负理想解之间的距离计算贴近度，根据贴近度排序得到多个产品方案的三维工艺性综合评价。
[0066]
实施例2
[0067]
本实施例中，一种基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，包括以下步骤：
[0068]
s1：确定检查指标
[0069]
如图2所示，通过对设计经验、行业标准及《机械设计手册》中的知识归纳整理，确定了结构形成系数、零件加工精度数、材料利用系数、标准化程度系数以及产品可划分为装配单元数量系数五个三维工艺性检查指标，其计算公式如下：
[0070]
结构形成系数：kj＝(nb+nc+nd)/na[0071]
其中na为产品中基本件数量，决定产品基本性能，nb为补充件数量，对产品中基本件的基本功能起增强作用，nc为紧固件数量，nd为辅助件数量。产品结构形成系数kj越小，产品中基本件数量相对较多，三维工艺性越好。
[0072]
零件加工精度数：kv＝∑nii/n0[0073]
其中i为产品中零件公差等级系数，ni为产品中各公差等级系数为i的零件总数，n0为产品中零件总数。kv越小表示产品精度越高，三维工艺性越差。
[0074]
材料利用系数：ki＝qj/qm[0075]
其中，qj为产品中零件总净重，qm为产品中零件总毛重。ki越大，其材料消耗低，三维工艺性越好。
[0076]
标准化程度系数：kb＝nb/n0[0077]
其中，nb为产品标准件数，n0为产品中零件总数。kb越大，三维工艺性越好。
[0078]
产品可划分为装配单元数量系数：k
p
＝n
p
/n0[0079]
其中，n
p
为产品部件数，n0部件中的零件数。k
p
越大表示产品部件数越多，可同时分散到各车间或工段并行生产与组装，同时也表示，部件中零件的数量较少，便于维修。
[0080]
s2：计算指标权重
[0081]
针对三维工艺性评价指标构建层次结构模型，为了确定三维工艺性检查指标b＝{b1,b2,
…
,bn}对应的权重向量，根据层次结构模型从上到下逐层采用1-9标度法，确定出指标因素间两两比较相对重要性的比值，构建判断矩阵，通过计算判断矩阵的标准化特征向量并进行一致性检验，即可得到比较令人信服的某一层因素相对于上一层因素的相对重要性权值，即层次单排序权值；在此基础上，再与上一层因素本身的权值进行加权综合，即可计算出该层因素相对于上一层整个层次的相对重要性权值，即层次总排序权值。这样，依次由上至下即可逐层计算出最低层因素即具体评价指标相对于最高层的目标的相对重要性权值。
[0082]
具体的，采用1-9标度法确定bi指标对于bj指标的相对重要性的比值b
ij
，其具体确定方法如下：
[0083]
(1)认为bi与bj同样重要，则取b
ij
＝1，b
ji
＝1；
[0084]
(2)认为bi与bj稍微重要，则取b
ij
＝3，b
ji
＝1/3；
[0085]
(3)认为bi与bj明显重要，则取b
ij
＝5，b
ji
＝1/5；
[0086]
(4)认为bi与bj很重要，则取b
ij
＝7，b
ji
＝1/7；
[0087]
(5)认为bi与bj绝对重要，则取b
ij
＝9，b
ji
＝1/9；
[0088]
(6)认为bi与bj的重要程度介于两相邻奇数之间，则根据情况b
ij
可取2，4，6，8，b
ji
则为1/2，1/4，1/6，1/8。
[0089]
其次，确定出b
ij
和b
ji
的值后，就能构成一个两两相比较的判断矩阵，如下：
[0090][0091]
根据上述判断规则进行分析，可以逐层写出比较判断矩阵。这个判断矩阵是依据全部个体判断写出来的，由于不同的人员在分析认识上可能存有一定的偏见或差异，往往会出现一些偏激判断(即偏离正常结果或多数人意见的判断)，从而给合理确定权重带来不利影响，因此，需要对个体判断矩阵中的偏激判断信息进行有效剔除，然后再形成综合判断矩阵。
[0092]
其中，剔除方法具体包括以下内容：计算所有个体判断矩阵中每一信息元素的算术平均数和标准差，剔除掉超过算术平均数两个标准差以外的个体判断信息，然后再计算算术平均数，以此作为评议群体对这一元素的综合判断信息。对每一个信息元素依次进行上述判断，从而就可以综合形成综合判断矩阵。
[0093]
根据综合判断矩阵采用方根法计算其最大特征值λ
max
及相应的标准化特征向量w。其中标准化特征向量w的表达式如下：
[0094]
w＝(b1,b2,
…
,br)
t
[0095]
具体的，方根法的计算步骤如下：
[0096]
计算综合判断矩阵中每一行元素的连乘积mi[0097][0098]
计算连乘积mi的r次方根wi′
[0099]
wi′
＝(mi)
1/r
[0100]
对向量w
′
＝[w
′1,w
′2,
…
,w
′r]
t
正规化，即：wi′
＝(mi)
1/r
[0101][0102]
则w＝[w1,w2,
…
,wr]
t
即为所求的特征向量。
[0103]
计算综合判断矩阵的最大特征值λ
max
[0104][0105]
式中(dw)i表示向量(dw)的第i个元素。
[0106]
综合判断矩阵的特征向量也就是与三维工艺性关联的各个指标相对于三维工艺
性的相对重要性的单权重。
[0107]
由于构造的综合判断矩阵可能会存在一定的误差，所以构造的r阶综合判断矩阵的最大特征值λ
max
不一定等于r，为了限制这种误差，取最大特征值λ
max
与阶数r的相对误差作为综合判断矩阵的一致性指标，记为
[0108][0109]
再考虑到评议人员对问题认识的不同而引起的误差，对上述一致性指标ci乘上系数1/ri。其中，ri为对于不同阶的判断矩阵的随机一致性指标。
[0110]
表1不同阶的随机一致性指标
[0111][0112]
当判断矩阵满足：时，
[0113]
认为判断矩阵具有满意的一致性，计算出来的特征向量是可以认可的，否则，说明构造的综合判断矩阵误差较大，超过可以允许的范围，需要调整。
[0114]
s3：指标综合评价
[0115]
第一步，构造评价矩阵a。
[0116]
假设对m个产品方案进行综合评价，评价体系中包含n个指标。首先，根据各评价指标值构建评价矩阵a，有
[0117][0118]
其中，上标l为区间的下限；u为区间上限
[0119]
第二步，求标准化矩阵r。在得到评价矩阵a的基础上，对矩阵进行标准化，具体的标准化方法如下：
[0120]
(1)对于效益型目标，有
[0121][0122]
(2)对于成本型目标，有
[0123][0124]
按照以上标准化方法，对评价矩阵a中的数据进行标准化可以求得标准化矩阵r。
[0125][0126]
第三步，计算加权规范化评价矩阵y。
[0127]
矩阵r每列中的元素与相应指标的权重wj相乘，并创建加权矩阵y。加权矩阵y计算过程中，若各指标的权重wj已知，可直接进行计算；若各指标的权重wj未知，可以根据相应的赋权方法进行确定，即加权矩阵y满足：
[0128][0129]
第四步，确定区间正理想解和负理想解，有
[0130][0131][0132]
第五步，计算评价对象到各理想解(正、负)之间的距离。首先，计算评价对象与正理想解之间的距离，有
[0133][0134]
其次，计算评价对象与负理想解之间的距离，有
[0135][0136]
第六步，计算评价对象与理想解的贴近度ci，公式为
[0137][0138]
根据贴近度ci数值排序即可得到多个产品方案的三维工艺性综合评价，ci越大说明产品方案越优，反之则说明产品方案越差。
[0139]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，对本发明而言仅仅是说明性的，而非限制性的。本专业技术人员理解，在本发明权利要求所限定的精神和范围内可对其进行许多改变，修改，甚至等效，但都将落入本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：确定检查指标根据设计经验、行业标准、机械设计手册确定三维工艺性评价指标；s2：计算指标权重采用ahp层次分析法针对三维工艺性评价指标构建判断矩阵，根据判断矩阵依次由上至下逐层计算出最低层元素相对于最高层目标的指标权重；s3：指标综合评价首先根据各个指标值构建评价矩阵，将评价矩阵进行标准化得到标准化矩阵，根据标准化矩阵中每列的元素与其所对应的指标权重创建加权矩阵，然后根据加权矩阵确定区间正理想解和负理想解，根据正理想解、负理想解分别与评价指标的距离计算贴近度，根据贴近度排序得到多个产品方案的三维工艺性综合评价。2.如权利要求1所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，三维工艺性检查指标包括：结构形成系数、零件加工精度数、材料利用系数、标准化程度系数和产品划分为装配单元数量系数。3.如权利要求1所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，步骤s2具体内容包括：针对三维工艺性评价指标构建层次结构模型，由上至下逐层采用1-9标度法确定指标因素间两两比较相对重要性的比值，构建判断矩阵；通过计算判断矩阵的标准化特征向量并进行一致性检验，得到某一层因素相对于上一层因素的相对重要性权值，即层次单排序权值；根据层次单排序权值与上一层因素本身的权值进行加权综合，计算该层因素相对于上一层整个层次的相对重要性权值，即层次总排序权值；依次由上至下逐层计算出最低层因素相对于最高层目标的相对重要性权值。4.如权利要求3所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，构建判断矩阵以计算指标权重包括以下内容：确定两指标之间的相对重要性的比值；根据两指标的相对重要性比值构建判断矩阵；剔除判断矩阵中的偏激判断信息形成综合判断矩阵；采用方根法计算综合判断矩阵的最大特征值和特征向量；根据最大特征值和特征向量分别计算一致性指标和指标权重。5.如权利要求4所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，剔除判断矩阵中的偏激判断信息形成群体判断矩阵包括以下内容：计算所有判断矩阵中的某元素的算数平均值和标准差；剔除判断矩阵中超过算术平均数两个标准差的个体判断信息；然后再计算所述元素的算术平均数，以此作为所述元素的综合判断信息；最后对所有判断个体中的每一个信息元素依次进行上述操作，综合形成群体判断矩阵。6.如权利要求4所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在
于，采用方根法计算综合判断矩阵的最大特征值及特征向量包括以下内容：计算综合判断矩阵中每一行元素的连乘积；计算连乘积的r次方根；根据r次方根计算综合判断矩阵的特征向量；根据特征向量以及综合判断矩阵的阶数计算最大特征值；根据最大特征值计算综合判断矩阵的一致性指标；根据一致性指标判断综合判断矩阵是否满足一致性要求，若满足，则计算得到的特征向量符合标准，若不满足，则需要对综合判断矩阵进行调整。7.如权利要求1所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，步骤s3中构建评价矩阵包括以下内容：根据m个方案进行综合评价，每个方案中包括n个评价指标，根据各指标的值构建评价矩阵a，如下式所示：其中，l为区间的下限；u为区间上限。8.如权利要求7所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，步骤s3中正理想解和负理想解的计算包括以下内容：采用标准化方法对评价矩阵a中的数据进行标准化得到标准化矩阵r；将标准化矩阵r中的每列元素与其相应的权重w
j
相乘构建加权矩阵y；根据加权矩阵y确定区间正理想解和负理想解，有根据加权矩阵y确定区间正理想解和负理想解，有9.如权利要求8所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，计算评价指标与正理想解、负理想解之间的距离包括以下内容：计算评价指标与正理想解之间的距离，有计算评价指标与负理想解之间的距离，有
10.如权利要求9所述的基于多指标topsis的三维工艺性检查综合评价方法，其特征在于，根据评价指标与各理想解之间的距离计算评价指标与理想解之间的贴近度c
i
，贴近度c
i
的计算公式如下：

技术总结
本发明公开一种基于多指标TOPSIS的三维工艺性检查综合评价方法，包括以下步骤：S1：确定检查指标，根据设计经验、行业标准、机械设计手册确定三维工艺性评价指标；S2：计算指标权重，采用AHP层次分析法针对三维工艺性评价指标构建判断矩阵，根据判断矩阵依次由上至下逐层计算出最低层元素相对于最高层目标的指标权重；S3：指标综合评价，根据评价指标与正理想解、负理想解之间的距离计算贴近度，根据贴近度排序得到多个产品方案的三维工艺性综合评价。本发明可以根据设计经验对具有结构复杂、结构设计紧凑、制造工艺知识差异性大的结构件进行三维工艺性检查，从而实现结构件的三维工艺性检查指标的综合评价，使得评价结果更为全面、客观、准确。准确。准确。


技术研发人员：王梅 程五四 杨义 王瑞文 钟浪祥 刘继红
受保护的技术使用者：中国电子科技集团公司第三十八研究所
技术研发日：2023.04.17
技术公布日：2023/7/21