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基于模糊理論的鐵路普通客車維修質量評判方法

2013-09-20 00:25:12溫廣智楊紅艷張云英
大連交通大學學報 2013年4期
關鍵詞:評語質量

溫廣智,楊紅艷,張云英

(沈陽車輛段,遼寧沈陽110032)*

0 引言

對鐵路客車維修質量進行評判,目前多采用的是傳統的簡單求和法、加權求和法.普通客車(不含空調客車、發電車)由轉向架、制動裝置、車鉤緩沖裝置、車體及車內設備、車電裝置五大主要部分(項目)組成,而每部分的維修均涉及眾多的評判因素[1],由于評判因素及權重均具有較大的模糊性,很難給出有效而準確的點估計值.因此,傳統的方法是不適用的[2-3].模糊綜合評判,是對涉及多種模糊因素的對象系統進行總的評判,具有一定的科學性和實用性[4].為此,引入模糊數學中的模糊綜合評判方法對客車維修質量進行評判,以得出最佳判斷.

1 多級模糊綜合評判基本模型

模糊綜合評判分為一級模糊綜合評判和多級模糊綜合評判.一級模糊綜合評判對比較簡單的問題可以得到比較合理的評判結果,但是,對于客車維修質量的評判問題,由于考慮的因素很多,各個因素往往具有不同的層次,許多因素又具有比較強烈的模糊性,如果仍然采用只有一級的模糊綜合評判,得不出合理的評判結果,必須采用多級模糊綜合評判[5-6].

多級模糊綜合評判步驟如下:

(1)確定方案的評語集

評語集可建立為:

其中,vi(i=1,2,…,m ) 代表第i個可能的評判結果.

(2)確定方案的因素集

為準確對客車出庫質量進行評價,先將客車分成N個評價項目,N個項目的因素集分別為:

式中,upN為第N個項目的第p個評判因素,各因素集中包含的因素數可不等.

(3)建立單因素評判矩陣

對每個項目的各個因素進行單因素評判,得到所對應的單因素評判矩陣分別為:

(4)建立權重集

式中,·為模糊算子,運算中采用實數加乘運算來代替(∨,∧)運算,以取得更為精細的結果[5];(c1,c2,…,cm)分別為對應于評語集 (v1,v2,…,vm)之間的隸屬度.

附表 普通客車維修質量評判表

2 客車維修質量模糊綜合評判

2.1 確定評語集

維修質量可分為 A,B,C,D(或好、較好、一般、較差)四個等級,即評語集為:

2.2 確定因素集

現對某普通客車維修質量進行模糊綜合評判.將客車分轉向架、制動裝置、車鉤緩沖裝置、車體及車內設備、車電裝置五個項目進行評判,附表為普通客車維修質量評判表.限于篇幅,表中各個項目的質量評判因素內容及數量有刪減.

2.3 建立單因素評判矩陣

由專家組對各個項目進行單因素評判,并將結果歸一化處理,見附表.單因素評判矩陣為:

2.4 建立權重集

根據對行車安全及設備質量等的影響程度,由專家打分確定五個項目的權向量及每個項目下各質量評判因素的權向量,并分別作歸一化處理.此方法的關鍵問題在于對各因素權重的確定,這直接影響到最終評判結果.確定權重時,參加評判的專家越多,計算出來的各因素的權重越合理[5,7].

設五個項目的權向量為:

各個項目各自的權重向量(分權重)為:

2.5 計算二級模糊綜合評判矩陣

則有

評判結果表明:對應于維修質量四個等級(A,B,C,D)的隸屬度分別為 .656、0.23、0.0965、0.0175,亦可以理解為有65.6%的人認為維修質量為A級,23%的人認為維修質量為B級,9.65%的人認為維修質量為C級,1.75%的人認為維修質量為D級.按最大隸屬原則[3],維修質量應認定為A級.

3 結論

對客車維修質量進行評判,是一項涉及多因素、多層次的復雜問題的評判.采用模糊綜合評判方法進行評判,從整體出發,對影響客車維修質量評判的各種模糊因素進行綜合考慮,是傳統的簡單求和法、加權求和法所難以代替的.其優點是:數學模型簡單,對多因素、多層次的復雜問題的評判結果比較好.該法能將定性分析與定量分析很好地結合,為客車維修質量評判工作提供了一種有效的途徑.

[1]中華人民共和國鐵道部.鐵路客車運用維修規程[M].北京:中國鐵道出版社,2006.

[2]吳波,丁毓峰,黎明發.機械系統可靠性維修及決策模型[M].北京:化學工業出版社,2007.

[3]朱文予.機械概率設計與模糊設計[M].北京:高等教育出版社,2001.

[4]聞邦椿.產品全功能與全性能的綜合設計.[M].北京:機械工業出版社,2008.

[5]謝慶生,羅延科,李屹.機械工程模糊優化方法[M].北京:機械工業出版社,2002.

[6]馬思群,王紅珍,孫彥彬.基于模糊理論的軟件質量評價方法應用研究[J].大連交通大學學報,2007,28(4):18-21.

[7]劉敏.工業編組站解體車列選定的模糊綜合評判[J].鐵道學報,2002,24(2):12-15.

[8]田元福,仇立峰.鐵路工務系統安全風險與綜合評價研究[J].鐵道學報,2009,31(4):121-126.

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