丁俊健,邱術芹
(1.中山火炬職業技術學院,廣東 中山 528436;2.中山職業技術學院,廣東 中山 528436)
變型設計和適應性設計,是機械產品設計常用的方法,能有效地縮短設計時間,保證設計質量。目前參考樣本的選定算法,多存在主觀因素,或算法復雜不便于應用的缺陷[1~4]。
本文對TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,逼近理想解排序技術)進行了適當的改造,構造了一種新選型算法,用于選定變型設計和適應性設計的參考樣本,并將其用于汽車座椅滑道測試設備的選型設計。實例證明了該算法能快捷、高效地從實例庫中,選定待設計設備的類型,且計算結果不發生逆序[5]。術特性的個數。
已有的產品的技術特性矩陣為

2.2 構造決策矩陣T

TOPSIS法是由 C.L.Hwang于 1981年提出的技術[6~7]。TOPSIS作為多目標決策分析中的一種常用決策技術,具有客觀、全面、原理清晰、定量準確、計算簡便等特點,具有普及性、通用性和實用性等性質。
TOPSIS法是將原始數據經歸一化處理后,在有限方案中找出最優方案(正理想解)和最劣方案(負理想解),然后求出某一方案與最優方案和最劣方案的距離,比較得出該方案與最優方案的接近程度,并以排序作為合理評價的依據。TOPSIS原理的符合CBRs實例檢索例的需求。
決策矩陣中,tij表示與已有樣本的同一技術特性之間的相似程度。

從理論上而言,兩產品完全相同時,正理想解矩陣

兩產品間相差最大的元素組成負理想解矩陣為

其中,

在TOPSIS原理中,正理想解和負理想解是從歸一化后的數據中挑選出來的,本文構造的選型算法,則以待設計的產品輸入參數構造正理想解和負理想解。據此,正、負理想解在已有樣本庫中選出與待求產品最相似的參考樣本。
基于TOPSIS原理,本節構造的選型算法思路如下[5]:
2.1 構造產品的技術特性矩陣
設待設計產品的技術特性矩陣為
Djmax為標定第j個技術特性的最大標定值,1為標定中的最小值。
可以看出,這樣得到的正負理想解矩陣元素,只與待設計產品參數有關,與已有實例庫參數無關,具有絕對性,從而克服了TOPSIS算法結果可能存在逆序現象。
2.3 構造規范決策矩陣H




最后得到如下歸一化矩陣
(2)當j取1至m間某一個值時,存在


2.4 構造加權的規范決策矩陣X
不同的技術特性,對產品的功能和結構的影響程度不同,因而具有不同的權重λj,需對規范決策矩陣進行加權處理。



加權的正理想解規范矩陣為

加權的負理想解規范矩陣為

2.5 計算相似距離
每個樣本到正理想解的距離

每個樣本到負理想解的距離

2.6 計算相對相似距離

2.7 排列方案的優先次序
從小到大的順序排列Ci,排在首位的樣本與帶設計設備在功能和結構上最接近,為最佳參考樣本。
汽車座椅滑道是有關汽車安全的關鍵零部件之一,測試合格方能投入使用。汽車座椅滑道結構和類型繁多(見表1),決定了汽車座椅滑道測試設備多種多樣。目前,汽車座椅滑道測試設備的設計,并不是從已有設備中選擇參考樣本,再進行變型設計或適應性設計,而多采用重新設計,忽視了已有的汽車座椅滑道測試設備的存在,造成了資源的極大浪費。
用表1標準對已有8臺的滑道推松測試設備的設計特性進行標定,得到表2。

表1 汽車座椅滑道種類表

表2 已有座椅滑道測試設備類型標定表
表1中座椅滑道結構影響著汽車座椅滑道測試設備功能和結構,影響權重見表3。

表3 汽車座椅滑道結構的權重
現有XIALI滑道需要測試。XIALI滑道結構為:
上槽主形:豎板型;
下槽主形:豎板型;
滑道行程:>120mm;
下槽截面:外包型;
下槽高度:>65mm;
安裝方式:豎板和支架安裝;
推松驅動:氣缸驅動。
對照表1,則XIALI滑道結構量化值如下

將YXIALI、表2及表3中的數據代入2.2節描述的算法(式(1)~式(10))中,可以選定XIALI滑道測試設備設計的最佳參考樣本。具體計算過程略,計算結果見表4。

表4 待求設計與已有實例的相似距離表
有關TOPSIS方法應用的文獻表明,當樣本數目發生改變時,TOPSIS計算結果可能發生逆序現象。因此有必要對選型算法進行逆序驗證,采用依次減少一個樣本,重新將數據代入式(1)~式(10),計算XIALI滑道測試設備與已有實例的相似距離的方法,以驗證是否發生逆序現象,計算結果見表4。
表4數據表明,改進的TOPSIS的選型算法計算結果穩定,不會發生逆序現象。
表4結果中相似距離從小到大排序為:

C6的值最小,因此“保定”滑道測試設備的整體布局,與XIALI滑道測試設備的整體布局最相似,可以作為其設計的參考原型。該選型結果與實際設計過程選擇的設計參考樣本一致。
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