[发明专利]一种基于图形模糊集和COPRAS的装备外场试验资源调度方法

权利要求书

1.一种基于图形模糊集和COPRAS的装备外场试验资源调度方法，其特征在于，包括：

S1、进行试验资源调度生成外场试验方案；

S2、针对外场试验方案进行装备外场试验风险识别确定外场试验方案的潜在故障模式；基于图形模糊集和COPRAS方法进行外场试验方案的潜在故障模式的风险程度与风险排序计算；

S3、判断计算得到的风险程度是否满足要求，若不满足要求，则跳转执行步骤S1；否则，将生成的外场试验方案输出以开始外场试验并进入阶段性试验资源调度环节；

步骤S2的步骤包括：

S2.1、通过多位评价成员组成的外场试验风险评价团队，针对外场试验方案中涉及的试验设计、试验准备、试验实施及试验总结四个阶段针对指定的N种潜在故障模式进行风险评估得到汇总评价结果表，所述汇总评价结果表包括每一个评价成员对N种潜在故障模式相对指定的风险因子对应的语言术语，所述语言术语是指等级划分且带有对应的图形模糊数；所述N种潜在故障模式包括质量计划内容不全问题FM1、外场试验与评估大纲的质量问题FM2、试验与评估方案不合理FM3、技术状态不合规FM4、装备或操控问题FM5、火工品安全问题FM6、数据采集问题FM7、数据处理问题FM8、试验结果分析与评价偏差FM9、数据分析处理评价不充分问题FM10和试验指挥问题FM11共十一种潜在故障模式；所述风险因子包括再现性RF1、重复性RF2、影响RF3、被试方参与度RF4、相关性RF5、不被探测的可能性RF6和系统探测方法RF7七种，其中再现性RF1用于表征潜在故障模式再现性，重复性RF2用于表征潜在故障模式重复性，影响RF3用于表征潜在故障模式的影响大小，被试方参与度RF4用于表征被试方参与试验流程的程度，相关性RF5用于表征各个试验流程之间的相关性，不被探测的可能性RF6用于表征装备外场试验故障模式不被探测的概率，系统探测方法RF7用于表征周期或者系统的探测方法；

S2.2、将汇总评价结果表根据语言术语的图形模糊数转换为图形模糊集评估矩阵；

S2.3、根据评价成员的权重将图形模糊集评估矩阵生成集体图形模糊集风险评估矩阵；

S2.4、根据风险因子的权重，将集体图形模糊集风险评估矩阵计算生成加权图形模糊集风险评估矩阵；

S2.5、根据加权图形模糊集风险评估矩阵计算每种潜在故障模式的风险因子的值之和；

S2.6、根据每种潜在故障模式的风险因子的值之和作为该潜在故障模式的相对重要性；

S2.7、根据每种潜在故障模式的相对重要性计算风险程度；

S2.8、根据风险程度对所有的潜在故障模式进行风险排序。

2.根据权利要求1所述的基于图形模糊集和COPRAS的装备外场试验资源调度方法，其特征在于，步骤S2.3中生成集体图形模糊集风险评估矩阵为其中m为集体图形模糊集风险评估矩阵的行数，n为集体图形模糊集风险评估矩阵的列数，任意第i行第j列元素的计算函数表达式为：

上式中，PFOWA是指图形模糊集客观加权平均算子，表示第1～l个评价成员的图形模糊集评估矩阵，λ_k表示第k个评价成员的权重，表示任意潜在故障模式FMi关于风险因子j的图形模糊集评价，μ_ij表示图形模糊集的正隶属度，v_ij表示图形模糊集的负隶属度，η_ij表示图形模糊集的中立隶属度，i表示潜在故障模式的编号，j表示风险因子的编号，k表示评价成员编号，l表示评价成员数量。

3.根据权利要求1所述的基于图形模糊集和COPRAS的装备外场试验资源调度方法，其特征在于，步骤S2.4中生成的加权图形模糊集风险评估矩阵为其中m为集体图形模糊集风险评估矩阵的行数，n为集体图形模糊集风险评估矩阵的列数，加权图形模糊集风险评估矩阵的计算函数表达式为：

上式中，w_j表示第j个风险因子的权重，μ_ij表示图形模糊集的正隶属度，v_ij表示图形模糊集的负隶属度，η_ij表示图形模糊集的中立隶属度，i表示潜在故障模式的编号，j表示风险因子的编号。