[发明专利]一种面向绿色制造的汽车后门框加工工艺规划方案评估方法有效
申请号: | 201810702096.4 | 申请日: | 2018-06-30 |
公开(公告)号: | CN109002911B | 公开(公告)日: | 2022-01-11 |
发明(设计)人: | 李联辉 | 申请(专利权)人: | 北方民族大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/04 |
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地址: | 750021 宁夏回族*** | 国省代码: | 宁夏;64 |
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摘要: | 本发明提供了一种面向绿色制造的汽车后门框加工工艺规划方案评估方法。首先构建绿色制造背景下汽车后门框加工工艺规划方案的特征集合、可行的汽车后门框加工工艺规划方案集合及其特征量值矩阵;对特征量值矩阵进行归一化处理后建立汽车后门框加工工艺规划方案评估的经典域物元、节域物元和待评物元;对每一个待评物元,计算关联函数矩阵,建立D‑S理论辨别框架并将关联函数矩阵转化为基本概率指派函数矩阵,计算各特征的相对重要度,将所有特征作为证据进行融合,获得待评物元所属的评估等级;对属于同一评估等级的多个待评物元,比较其优劣,最后获得所有待评物元的评估结果,即可行的汽车后门框加工工艺规划方案的评估结果。 | ||
搜索关键词: | 一种 面向 绿色 制造 汽车 门框 加工 工艺 规划 方案 评估 方法 | ||
【主权项】:
1.一种面向绿色制造的汽车后门框加工工艺规划方案评估方法,其特征在于:包括如下步骤:(1)构建绿色制造背景下汽车后门框加工工艺规划方案的特征集合为I={I1,I2,…,In},用Ii表示I中的第i个特征,i=1,2,…,n,这里n=5,I1、I2、…、In依次表示加工时间、加工质量、加工成本、资源消耗、环境影响;I1和I3为定量特征,其量值可直接确定;I2、I4和I5为定性特征,由专家在考察后按“差:0.2,较差:0.4,中等:0.6,较好:0.8,好:1.0”给出具体评分作为量值;构建可行的汽车后门框加工工艺规划方案的集合为S={S1,S2,…,Sh},用Sq表示S中的第q个方案,q=1,2,…,h;构建可行的汽车后门框加工工艺规划方案的特征量值矩阵为s=(sq,i)h×n,其中sq,i表示方案Sq在特征Ii上的量值;对于成本型特征,按对sq,i进行归一化处理;对于效益型特征,按对sq,i进行归一化处理;得到可行的汽车后门框加工工艺规划方案的归一化特征量值矩阵为s′=(s′q,i)h×n。(2)根据可行的汽车后门框加工工艺规划方案的归一化特征量值矩阵s′=(s′q,i)h×n,分别建立汽车后门框加工工艺规划方案评估的经典域物元、节域物元和待评物元:(2.1)建立汽车后门框加工工艺规划方案评估的经典域物元其中N表示“汽车后门框加工工艺规划方案评估”这一事物,Nj表示N的第j个评估等级,j=1,2,…,l;vj,i=[aj,i,bj,i]表示Nj对应于特征Ii的量值区间,这里其中(2.2)建立汽车后门框加工工艺规划方案评估的节域物元Np表示N的全体评估等级,vp,i=[ap,i,bp,i]为Np对应于特征Ii的量值区间,这里其中(2.3)建立汽车后门框加工工艺规划方案评估的待评物元集合为R0,q={R0,1,R0,2,...,R0,h},对于待评物元R0,q,q=1,2,…,h,有其中N0,q表示待评物元R0,q的未知评估等级,为R0,q在特征Ii上的量值,为R0,q的量值向量。(3)对于待评物元R0,q,计算关联函数矩阵其中为待评物元R0,q的量值与两个区间“vj,i=[aj,i,bj,i]和vp,i=[ap,i,bp,i]”的关联函数,表示待评物元R0,q在特征Ii上隶属于评估等级Nj的程度;这里(4)对于待评物元R0,q,q=1,2,…,h,建立D‑S理论辨别框架Θ,将关联函数矩阵转化为基本概率指派函数矩阵(4.1)对于待评物元R0,q,建立D‑S理论辨别框架Θ={θ1,θ2,...,θl},其中θ1,θ2,...,θl依次表示汽车后门框加工工艺规划方案的l个评估等级;辨别框架Θ上的基本概率指派函数用表示,其中i=1,2,…,n,j=1,2,…,l;(4.2)将待评物元R0,q的关联函数矩阵转化为辨别框架Θ上的基本概率指派函数矩阵其中(5)对于待评物元R0,q,计算各特征的相对重要度:(5.1)计算特征i的标准差(5.2)计算两个特征i和h的相关系数其中i,h=1,2,…,n且i≠h;(5.3)计算特征i与其余特征的冲突性(5.4)计算特征i的重要度其中表示特征i所包含的信息量,进而得到各特征的重要度向量为(5.5)计算特征i的相对重要度则各特征的相对重要度向量为(6)对于待评物元R0,q,将n个特征作为证据进行融合,获得R0,q的评估结果:(6.1)对基本概率指派函数进行改进,改进后的基本概率指派函数用表示,改进方法为:当θj≠Θ时,有当θj=Θ时,有(6.2)对于融合规则为其中M0,q(A)为融合后的基本概率指派函数;ε0,q为归一化常数,(6.3)分别计算出M0,q(θ1)、M0,q(θ2)、…、M0,q(θl),令M0,q(θj′)=max{M0,q(θ1),M0,q(θ2),...,M0,q(θl)},其中j′=1,2,...,l,则待评物元R0,q属于评估等级Nj′。(7)重复步骤(3)‑(6),获得所有待评物元R0,1,R0,2,...,R0,h的评估结果;如果待评物元R0,q和R0,q′都属于第j′等级,则比较和的大小:若则R0,q优于R0,q′;若则R0,q劣于R0,q′;若则R0,q和R0,q′同等优劣。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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