基于層次分析法（AHP）及模糊綜合評價（FAHP）的乘員頭盔評價體系研究

摘要：隨著摩托車和電動自行車的普及，乘員頭盔作為重要的安全防護裝備，其性能的優劣直接關系到騎行者的生命安全。文中旨在構建一套科學、全面的乘員頭盔評價體系，以指導消費者選擇合適的頭盔并促進制造商提升產品質量。通過采用層次分析法（AHP）和模糊綜合評價法（FAHP），對乘員頭盔的安全性能、舒適性、價格、色彩和氣味等關鍵指標進行評價。此外，還討論了評價體系的持續改進機制，以適應技術進步和市場需求的變化。研究結果表明，所構建的評價體系能夠有效地評估乘員頭盔的綜合性能，為消費者提供科學的購買指導，同時為制造商提供改進產品的參考依據。

關鍵詞：乘員頭盔；層次分析法；模糊綜合評價；安全性能；舒適性；評價體系

Research on Passenger Helmet Evaluation System Using Analytic Hierarchy Process （AHP） and Fuzzy Comprehensive Evaluation （FAHP）

ZHANG Ruochen，LI Haitao，GUO Bangrui

（CCIC West Testing Co.， Ltd. Xi'an 721300， Shanxi， China）

Abstract： With the popularity of motorcycles and electric bicycles， passenger helmets， as important safety equipment， directly affect the lives of riders.This paper aims to construct a scientific and comprehensive evaluation system for passenger helmets to guide consumers in selecting appropriate helmets and promote manufacturers to improve product quality.By employing the Analytic Hierarchy Process （AHP） and Fuzzy Comprehensive Evaluation （FAHP）， this paper evaluates key indicators such as the safety performance， comfort， price， color， and odor of passenger helmets.In addition， this paper discusses the continuous improvement mechanism of the evaluation system to accommodate technological advancements and market demands. The research results show that the constructed evaluation system can effectively assess the comprehensive performance of passenger helmets， providing consumers with scientific purchasing guidance and manufacturers with references for product improvement.

Key Words： Passenger helmet; Analytic hierarchy process; Fuzzy comprehensive "evaluation; Safety performance; Comfort; Evaluation system

0 引言

摩托車與電動自行車已躍升為城市通勤的主力軍。據調研數據而言，多數兩輪機動車事故的致命傷害指向了頭部。因此，乘員頭盔作為騎行者的頭部防護工具顯得尤為關鍵。市面上的乘員頭盔琳瑯滿目、價格差異巨大，但統一的評價準則的缺失，讓消費者在選擇時無所適從，也制約了制造商對產品的優化。本項研究致力于創立一套融合AHP與FAHP的評價體系，旨在全方位衡量頭盔的安全保障、舒適度、外觀設計及性價比，為消費者提供明確的選購方向，并推動行業技術提升。本評價體系不僅能夠指引消費者根據自身的實際需求和經濟預算挑選到最合適的頭盔，也為制造商指明了產品升級的方向，推動行業技術創新和品質提升。此外，評價體系的確立還將助力監管機構強化市場監督，確保頭盔產品的安全性，提升交通出行的安全系數。

1 研究方法

1.1 層次分析法（AHP）

AHP，即層次分析法，是由運籌學界的先驅托馬斯·薩蒂在20世紀70年代初期精心設計的一套決策分析工具。該方法巧妙地將復雜的決策難題拆解為層層遞進的目標、評判標準和可選方案，并通過逐一比較各層要素的影響力，賦予它們相應的權重，最終匯聚成決策的排序圖譜。[1]

1.2 模糊綜合評價法（FAHP）

FAHP，即模糊綜合評價法，是模糊數學理論在評估領域的巧妙運用，它特別適合處理那些評價指標難以明確界定或量化的復雜情形。該方法通過構建模糊評價矩陣和隸屬度函數，將抽象的定性評價轉換為具體的定量分數，實現了對評估對象全面而深入的評價分析。

1.3 乘員頭盔主流測試標準現狀

在評估乘員頭盔性能的各種標準中，無論是國內的GB 811-2022[2]標準，還是國際的ECE R22、DOT FMVSS 218、JIS 8133等，都對頭盔的安全性能設定了明確的標準。但這些規范主要關注頭盔在遭受沖擊和穿刺時的防護能力，而對于頭盔佩戴的舒適度、外觀吸引力以及價格合理性等方面的考量則顯得不夠充分。近期，學術界開始探索利用層次分析法和模糊數學等先進方法，對包括人力資源評價、電子商務供應商篩選在內的多項性能進行綜合評估。這些探索性研究為本研究提供了寶貴的理論支撐和方法借鑒。

1.4 AHP法及FAHP法在乘員頭盔評價

體系的應用

在乘員頭盔性能評價的研究中，經過對關鍵性能指標的深入分析，筆者意識到傳統統計方法在處理此類問題時存在局限。因此，文中選擇了層次分析法（AHP）作為主要的分析工具。AHP通過對影響頭盔性能的各種因素進行排序和分析，并結合專家評分及矩陣計算來確定各指標的權重，從而揭示了對頭盔性能至關重要的因素。然而，AHP在比較單個頭盔的優劣時存在一定的局限性，因為它提供的是基于權重的比例而非直觀的評分，這在推廣評價體系時可能會遇到困難。

為了克服這一問題，文中引入模糊層次分析法（FAHP），它能夠為每個頭盔提供一個具體的評分，使得評估過程易于被大眾所理解。盡管FAHP在評分機制上較為詳細，但是缺點在于權重設定方面通常依賴專家的經驗。因此，文中的研究結合了AHP和FAHP的優勢：首先利用AHP確定指標權重，然后應用FAHP進行詳細地評分，以確保評估結果的準確性和可靠性。這種結合方法在缺乏先例的情況下，提供了更為精確的評價結果。

為減少FAHP中決策權重受專家個人判斷影響的偏差，文中采用群體決策方法，評分成員由產品認證審查員、實驗室工程師、行業內部人員和市場人員組成，確保評估工作從多個角度和專業知識領域進行[3]。通過多輪評審和調整，確保評估標準和方法的科學性和易用性，為乘員頭盔的評價提供一個全面而精確的框架。

2 基于層次分析法（AHP）的指標層

篩選機權重研究

2.1 基本原則

在AHP指標項篩選中，預設通用性、實用性和低相關性三項原則[4]，確保體系的有效性和適用性。通用性原則確保指標適用于各種頭盔，如安全性是核心指標，而特殊功能如藍牙通訊只有少部分乘員頭盔具有，理應剔除指標項外。實用性原則排除成本過高的指標，如風洞測試，以減輕制造商負擔。低相關性原則避免重復指標，選擇具有代表性的指標以簡化評價。

2.2 指標體系構建

本研究構建了一個多維度的乘員頭盔評價體系（見表1），目標層是乘員頭盔評價體系。一共有五個一級指標，分別為舒適性、安全性、價格、色彩、氣味；在五個一級指標下，舒適性設有五個二級指標，分別為透氣通風性、質量、內襯吸汗性、可拆卸、護目鏡耐磨性；安全性設有四個二級指標，分別為緩沖減震、固定裝置穩定性、防穿刺、反光性。五個一級指標從不同維度對乘員頭盔進行評價，一級指標下設的九個二級指標對舒適性和安全性這兩個佩戴頭盔最需要關注的指標進行細化。

評價指標中，指標選取基于日常試驗經驗、專家訪談和市場人員掌握的數據。其中安全性指標是核心，直接關系到騎行者的生命安全。包括吸收碰撞能量性能、防穿刺性能、固定裝置穩定性和反光性，確保頭盔在碰撞中能有效保護騎行者頭部。舒適性指標關注頭盔的透氣通風性、質量、內襯吸汗性和可拆卸性，以提升騎行者的佩戴體驗。價格指標考慮成本與市場定位，旨在提供性價比高的選擇。色彩指標結合美觀性和提高騎行者可見度的安全性。氣味指標則關注頭盔內部環境的舒適性和健康性，確保無異味或低異味。

3 層次分析法（AHP）計算方法

3.1 指標權重的確定

AHP方法的核心在于通過成對比較法，將專家的主觀判斷轉化為客觀的權重值。首先，根據研究目的構建層次結構模型，明確評價的目標層、準則層和指標層。如圖1所示。

在此基礎上，組織專家進行成對比較，形成判斷矩陣。

（1）

專家根據經驗對每一層的指標相對于上一層次指標的重要性進行評估，并給出相應的評分。這些評分通?；?-9的標度，其中1表示兩個元素同等重要，9表示一個元素比另一個元素極端重要。矩陣中的，表示相對，要程度，要是前者更為重要，那么＞1，要是兩者同樣重要，則=1。具體標度意義見表2。

接著，對判斷矩陣進行特征值計算，得到最大特征值及其對應的特征向量。特征向量經過歸一化處理后即為指標的權重向量。為檢驗成對比較的一致性，計算一致性比率（CR），將其與隨機一致性比率（RI）進行比較（見表3）。即如果CR小于0.1，則認為判斷矩陣具有滿意的一致性，權重向量是可接受的。

（2）

3.2乘員頭盔判別矩陣構建及權重求解

文中挑選滿足所有指標項的乘員頭盔作為樣本，根據問卷打分模式，進行相對權重判斷。對調查問卷進行平均值加權可以得出結果，打分見表4。

在構建指標體系的過程中，根據每個指標的重要程度進行評分，隨后對這些權重進行歸一化處理，最終得出的兩兩判別矩陣見表5。

將特征值向量與歸一化矩陣相乘，進行一致性檢測：

（3）

同理，其他四行結果為：

（4）

（5）

（6）

（7）

將上述值相加，計算出判斷矩陣最大特征根得。為進行判斷矩陣的一致性檢驗，需計算一致性指標：

（8）

平均隨機一致性指標。隨機一致性比率：

（9）

據此，可以斷定層次分析的結果具備令人滿意的一致性，權系數的分配無邏輯問題。同理，也計算出二級指標的權重，并通過將一級指標權重與二級指標權重相乘，得出綜合權重矩陣（見表6）。[5]

綜上所述，借助AHP法對一級指標和二級指標進行矩陣判斷，不僅確認了權重，經過嚴格的一致性檢驗，確保各項指標的合理性和可行性。九個二級指標——透氣通風性、質量、內襯吸汗性、可拆卸、護目鏡耐磨性、緩沖減震、固定裝置穩定性、防穿刺性、反光性，各自的權重分別為0.0990、0.0847、0.0788、0.0324、0.0205、0.1764、0.0573、0.0895、0.0269。五個一級指標——安全性、舒適性、價格、氣味、色彩，權重則分別為0.3154、0.3501、0.1799、0.0797、0.0749，如圖2所示。

4 基于模糊綜合評價（FAHP）的打

分研究

4.1 FAHP法構建隸屬矩陣合成及評價

模糊綜合評價法（FAHP）的流程中，首要步驟是打造一個隸屬度矩陣。這個矩陣映射了被評價對象與不同評價等級之間的關聯緊密度。在本項研究中，筆者通過專家的問卷反饋來確定隸屬度，這些數據反映了被評價對象在多個評價維度上的實際表現。例如，如果一個頭盔在“緩沖減震”這一指標上的表現被評為“優秀”，則在對應的隸屬矩陣中，“優秀”這一等級的隸屬度將被賦予較高的值，而其他等級的隸屬度則相應較低。隸屬度的確定可以通過專家的主觀判斷或者基于大量樣本的統計結果來實現。

4.2 模糊合成與評價

模糊合成為隸屬度矩陣搭建完畢的下一步內容。此過程涉及將隸屬度矩陣與先前AHP法確定的一級及二級權重向量融合，以形成對每個評價對象的全面評價向量。具體步驟如圖3所示。

1）確定評價因素集和評價等級集及權重向量

評價因素集：是指影響評價對象的所有因素的集合。

（10）

評價等級集：是指評價結果的等級劃分

（11）

通?？梢宰孕匈x予評價等級的數量的標準，比如“非常重要”“比較重要”“一般重要”“少許重要”“輕微重要”，權重向量使用AHP法求得的向量。

2）建立模糊關系矩陣

模糊關系矩陣R是一個n×m的矩陣，其中每個元素rij表示因素BN對于評價等級VN的隸屬度。

（12）

3）進行模糊合成

模糊合成是將權重向量A和模糊關系矩陣R進行合成，得到綜合評價向量B。

（13）

4）計算綜合評價值

根據綜合評價向量和評價等級集，可以計算出一個綜合評價值。

4.3模糊綜合評價對乘員頭盔進行最大

隸屬度及打分

在文中所展開的綜合評估環節中，筆者為各個評價指標定制了五級劃分評價標準集，即V=[V1，V2，V3，V4，V5]，分別代表[優秀，好，一般，較差，差]，并為之賦予相應的分值V=[5，4，3，2，1]。打分結果除以總人數算出隸屬度集，見表7。

采用五級評價體系的原因在于其在全球范圍內的普遍認可和實踐，它在商品及服務質量評估中被廣泛采納。這樣的評價體系清晰易懂，消費者對評價快速把握，從而有效地促進了評價信息的傳遞。

舒適性B1對應模糊關系矩陣：

（14）

舒適性B1指標對應的權重為AHP法求得的舒適性權重向量：

（15）

舒適性B1的評價向量為B1=W11*R11。

（16）

同理可得，安全性B2的評價向量：

（17）

價格B3的評價向量：

（18）

氣味B4的評價向量：

（19）

色彩B5的評價向量：

（20）

整體評價向量：

（21）

可以推出綜合評價值為：

（22）

綜合體評分值為3.4980，介于一般與較好之間。并可以得出所有二級指標評分值。具體打分見表8。

綜上所述，通過模糊綜合評價，除得出頭盔的整體評分3.4980，還可得出九個二級指標透氣通風性、質量、內襯吸汗性、可拆卸、護目鏡耐磨性、緩沖減震、固定裝置穩定性、防穿刺性、反光性，打分大小分別為3.7333、3.5333、3.4000、3.6667、3.6667、3.4667、3.3333、3.7333、3.4000、3.9333、3.5333、3.5333，如圖4所示。

5 持續改進機制

隨著時代的發展和市場趨勢的演變，頭盔的設計創新、材料選擇和制作工藝也隨之不斷進化。為使評價體系與時俱進，構建一個動態優化的機制顯得尤為關鍵。這樣的機制不僅有助于保持評價體系的實時更新和靈活適應市場變化，同時也推動了頭盔產業的技術革新和產品品質的持續提升。要實現這一機制，需要采取多元化的策略，比如定期納入數據分析專家去系統性地搜集和分析頭盔的性能表現、事故統計和用戶反饋。此外，還需要促進包括生產商、用戶、監管機構和檢測機構在內的多方利益相關者的積極參與，共同參與評價體系的改進和更新，以保障評價體系的全面性和公正性。同時，建立一個行業專家庫，為評價體系的改進提供專業的建議和意見。定期去更新評價體系的指標集。確保評價體系能夠及時響應頭盔行業的整體情況。

6 結語

本研究成功構建了一個基于層次分析法（AHP）和模糊綜合評價法（FAHP）的乘員頭盔評價體系。該體系綜合考慮乘員頭盔的安全性、舒適性、價格、色彩和氣味等多個關鍵指標，為消費者提供一個全面的購買參考，同時也為制造商提供產品改進的方向。通過對市場上乘員頭盔的案例分析，驗證評價體系的有效性和實用性，證明該體系能夠準確地反映頭盔的綜合性能，并為消費者提供科學的購買建議。本研究為乘員頭盔的性能評價提供一個新的視角和方法。通過持續研究和改進，相信該評價體系將在未來發揮更大作用。

參考文獻

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