改进组合赋权的TOPSIS法在数控加工中心选购中的应用


伯特利数控 加工中心  钻攻中心  

 前言:

 

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 数控加工中心的选购是一个多指标决策问题,如资本成本、产品的大小、主轴速度和刀具能力等均可以影响到加工中心设备的选择.近年来,针对加工中心选购问题,国内外学者提出了多种数学模型[1_3].本文综合考虑了专家意见和实际各备选加工中心指标数据的影响,提出了基于改进主客观权重的TOPSIS方法,为大型设备的采购提供了系统和科学的决策支持.

1评价指标体系的建立


2权重的确定
加工中心的选购是每个机械加工企业必须面对的难题.数控加工中心的性能取决于生产能力,进给系统性能和刀具容量等.生产能力包括主轴的最大转速r/min )、最大加工直径和加工长度(mm );进给系统性能由X轴和Z轴的快速进给速度mm/min)度量,X轴和Z轴的快速进给速度反映了加工中心的定位能力.因此,资本成本、主轴转速、刀具容量、X轴的快速进给速度、Z的快速进给速度、最大加工直径和最大加工长度等被认为是影响数控加工中心性能的主要因素.技术人员根据生产实际选择加工中心时,必须分层次考虑以上各类评价指标,具体的层次结构模型见图1.

对于多指标决策过程中权重的确定,层次分析法虽然能够充分地反映专家的知识和经验,但是在赋权过程中决策者完全脱离实测数据,容易造成主观偏好过强的缺点;熵值法通过计算指标的信息熵,根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重,不考虑决策者的专业经验和知识,但是实测数据也可能出现一定的误差,造成最终评价结果与事实不符.为了使评价结果更符合实际,兼顾决策者的偏好,同时尽量减少赋权的主观随意性,本文利用改进层次分析法14]确定主观权重,利用熵权法[5]确定客观权重,在此基础上,确定评价模型的综合权重.

2.1基于改进层次分析法的主观权重计算
AHP方法是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难以完全定量分析的问题.但是传统的AHP方法计算权重时需要对判断矩阵进行一致性检验,在决策过程中常因判断矩阵不能通过一致性检验而需要重复构造判断矩阵,导致计算量增大,使得决策缓慢•为克服这一缺点,预先根据专家意见,按照《个评价指标的重要程度递减的顺序对其排序为2…然后两两比较,利用比较标度法(见表1 ),给出相邻指标xi+1的相对标度值纟..最后按照指标重要程度的传递性构造判断矩阵M.

4结论

 

考虑到多目标综合决策问题中权重的重要性,本文针对数控加工中心的采购问题提出了基于结合改进AHP方法和熵权法确定组合赋权的TOPSIS方法.组合赋权法综合考虑了专家意见和备选加工中心的指标信息,充分体现了决策者的主观判断与客观的指标信息,更为合理,更符合实际.另外本文使用的改进层次分析方法,与传统的层次分析法相比,无需进行一致性检验,极大地减少了计算量.利用该评价方法对实例进行分析,结果表明,该方法计算简单、实用,所得结果是可靠、有效的.

 

 

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