针对传统故障模式和影响分析(failure mode and effect analysis,FMEA)方法存在评价使用精确数量化造成专家风险评估信息的丢失、忽略风险指标之间的相对重要性以及由于专家有限理性导致的评价固有的随机性等问题,利用区间值直觉模糊集...针对传统故障模式和影响分析(failure mode and effect analysis,FMEA)方法存在评价使用精确数量化造成专家风险评估信息的丢失、忽略风险指标之间的相对重要性以及由于专家有限理性导致的评价固有的随机性等问题,利用区间值直觉模糊集和云模型构建了一种改进的FMEA风险评估方法。首先,引入区间值直觉模糊集(IVIFS)来描述专家评价信息的复杂性和不确定性,通过运用区间值直觉模糊熵,计算专家权重和风险因子的权重;其次,采用云模型的方法,通过比较各支持云模型和反对云模型与正、负理想云模型的正、负相似度,获得故障模式评价值的综合相似度,通过对综合相似度大小排序得到各故障模式风险排序;最后,以自动扶梯的梯级、踏板和胶带风险评估为例进行分析,验证该评估方法的实用性和可行性。展开更多
选址决策是装备抢修行动的重要前提。为实现仿真条件下野战修理所的高效、科学选址,结合毕达哥拉斯模糊集(Pythagorean fuzzy sets, PFS)、云模型和TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)构建多准...选址决策是装备抢修行动的重要前提。为实现仿真条件下野战修理所的高效、科学选址,结合毕达哥拉斯模糊集(Pythagorean fuzzy sets, PFS)、云模型和TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)构建多准则决策方法框架。在决策过程中,为提高权重的客观性,提出基于博弈论的主客观组合赋权法;为降低决策过程中的随机性,结合毕达哥拉斯模糊集和云模型构建毕达哥拉斯模糊云;为准确度量方案的优劣性,提出基于TOPSIS的相似性度量方法。最后,以仿真条件下野战修理所的选址决策为研究对象验证毕达哥拉斯模糊云-TOPSIS评估框架的可靠性和鲁棒性。结果表明:针对五组仿真条件下野战修理所决策的评估结果,所提方法与层次分析法、云模型和TOPSIS法排序结果一致,验证了所提方法的可行性和科学性。展开更多
文摘针对传统故障模式和影响分析(failure mode and effect analysis,FMEA)方法存在评价使用精确数量化造成专家风险评估信息的丢失、忽略风险指标之间的相对重要性以及由于专家有限理性导致的评价固有的随机性等问题,利用区间值直觉模糊集和云模型构建了一种改进的FMEA风险评估方法。首先,引入区间值直觉模糊集(IVIFS)来描述专家评价信息的复杂性和不确定性,通过运用区间值直觉模糊熵,计算专家权重和风险因子的权重;其次,采用云模型的方法,通过比较各支持云模型和反对云模型与正、负理想云模型的正、负相似度,获得故障模式评价值的综合相似度,通过对综合相似度大小排序得到各故障模式风险排序;最后,以自动扶梯的梯级、踏板和胶带风险评估为例进行分析,验证该评估方法的实用性和可行性。
文摘选址决策是装备抢修行动的重要前提。为实现仿真条件下野战修理所的高效、科学选址,结合毕达哥拉斯模糊集(Pythagorean fuzzy sets, PFS)、云模型和TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)构建多准则决策方法框架。在决策过程中,为提高权重的客观性,提出基于博弈论的主客观组合赋权法;为降低决策过程中的随机性,结合毕达哥拉斯模糊集和云模型构建毕达哥拉斯模糊云;为准确度量方案的优劣性,提出基于TOPSIS的相似性度量方法。最后,以仿真条件下野战修理所的选址决策为研究对象验证毕达哥拉斯模糊云-TOPSIS评估框架的可靠性和鲁棒性。结果表明:针对五组仿真条件下野战修理所决策的评估结果,所提方法与层次分析法、云模型和TOPSIS法排序结果一致,验证了所提方法的可行性和科学性。
