CN107220498B - 一种机械材料评价方法及其*** - Google Patents
一种机械材料评价方法及其*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN107220498B CN107220498B CN201710387408.2A CN201710387408A CN107220498B CN 107220498 B CN107220498 B CN 107220498B CN 201710387408 A CN201710387408 A CN 201710387408A CN 107220498 B CN107220498 B CN 107220498B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fuzzy
- decision matrix
- fuzzy decision
- matrix
- evaluation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 82
- 239000000463 material Substances 0.000 title claims abstract description 62
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 92
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- CNYFJCCVJNARLE-UHFFFAOYSA-L calcium;2-sulfanylacetic acid;2-sulfidoacetate Chemical compound [Ca+2].[O-]C(=O)CS.[O-]C(=O)CS CNYFJCCVJNARLE-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 2
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005242 forging Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
Landscapes
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Organic Low-Molecular-Weight Compounds And Preparation Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种机械材料评价方法及其***，以解决传统方案主观性强，单一决策方法所存在的局限性的现有技术问题。本发明方法包括以下步骤：构建机械材料评价指标体系并确定各指标权重；确定评价等级语言变量与模糊标度的对应关系，并运用三角模糊数对各材料方案进行专家打分构建模糊决策矩阵，对其进行标准化及加权处理，得出加权标准化判断矩阵；根据加权标准化判断矩阵确定理想解和负理想解；计算各方案分别到理想解和负理想解之间的欧氏距离以及灰色关联系数，并根据结果计算各方案的相对贴近度和灰色关联相似度；采用非线性模型根据相对贴近度和灰色关联相似度计算各方案的综合评价指标以对各方案进行优先选择排序。
Description
技术领域
本发明涉及数据评价领域，尤其涉及一种机械材料评价方法及其***。
背景技术
机械行业对于我国国民经济的发展起着重要支撑作用，在经济发展中占有非常重要的位置。机械设计作为机械行业的基础，对整个机械行业的发展起着关键性作用。机械材料的选择是机械设计中极为关键的一步，需要考虑材料的机械性能、工艺性能、经济性以及环境属性。机械材料的选择是一个多准则、多目标、多方案的决策问题，需要考虑到决策者决策的模糊性。多属性决策是社会经济和工程技术领域中广泛存在的一类决策问题。在多属性决策方法方面学者做了大量研究。常用的多属性决策方法有TOPSIS、VIKOR、层次分析法、GRA、PROMETHEE、MEW、SAW等，并且随着单一决策方法所存在的局限性，集成多属性决策方法在工程领域得到了广泛的应用，例如模糊TOPSIS、模糊VIKOR等。
目前，在多属性决策方法研究中，存在一些不足：1)决策问题自身的复杂性和决策信息存在的模糊性、不确定性；2)主观性太强；3)单一决策方法所存在的局限性。
发明内容
本发明目的在于提供一种机械材料评价方法及其***，以解决传统方法主观性强，且单一决策方法存在局限性的现有技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种机械材料评价方法，包括以下步骤：
构建机械材料评价指标体系并确定各评价指标的权重；
确定评价等级语言变量与模糊标度的对应关系，并运用三角模糊数对各方案的材料进行专家打分构建综合模糊决策矩阵，对综合模糊决策矩阵进行标准化及加权处理，得到加权标准化判断矩阵；
根据加权标准化判断矩阵确定理想解和负理想解；
计算各方案分别到理想解以及负理想解之间的欧氏距离以及灰色关联系数，并根据结果计算各方案的相对贴近度和灰色关联相似度；
采用非线性模型根据相对贴近度和灰色关联相似度计算各方案的综合评价指标以对各方案进行优先选择排序。
进一步地，综合模糊决策矩阵的构建过程如下：
由专家Dk(k＝1,2,…,K)根据模糊标度针对各评价指标C＝{C1,C2,…,Cm}对各机械材料方案A＝{A1,A2,…,An}进行模糊评判，得到模糊决策矩阵
i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，k＝1,2,…,K；
综合模糊决策矩阵
(i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,m)；
进一步地，理想解和负理想解分别为：
理想解：
其中
负理想解：
其中
进一步地，非线性模型如下所示：
其中Ri为灰色相似度，Di为相对贴近度，CSi为综合评价值。
依托上述方法，本发明还提出了一种机械材料评价***，包括以下模块：
第一模块：用于构建机械材料评价指标体系并确定各评价指标的权重；
第二模块：用于确定评价等级语言变量与模糊标度的对应关系，并运用三角模糊数对各方案的材料进行专家打分构建综合模糊决策矩阵，对综合模糊决策矩阵进行标准化及加权处理，得到加权标准化判断矩阵；
第三模块：用于根据加权标准化判断矩阵确定理想解和负理想解；
第四模块：用于计算各方案分别到理想解以及负理想解之间的欧氏距离以及灰色关联系数，并根据结果计算各方案的相对贴近度和灰色关联相似度；
第五模块：用于采用非线性模型根据相对贴近度和灰色关联相似度计算各方案的综合评价指标以对各方案进行优先选择排序。
进一步地，第二模块中综合模糊决策矩阵的构建过程如下：
由专家Dk(k＝1,2,…,K)根据模糊标度针对各评价指标C＝{C1,C2,…,Cm}对各机械材料方案A＝{A1,A2,…,An}进行模糊评判，得到模糊决策矩阵
i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，k＝1,2,…,K；
综合模糊决策矩阵
(i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,m)；
进一步地，第二模块中标准化及加权处理的具体过程如下：
标准化矩阵为
i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,m；
若评价指标Ci为收益型指标，则：
若评价指标Ci为消耗型指标，则：
加权标准化矩阵为
其中wj为权重。
进一步地，理想解和负理想解分别为：
理想解：
其中
负理想解：
其中
进一步地，第五模块中非线性模型如下所示：
其中Ri为灰色相似度，Di为相对贴近度，CSi为综合评价值。
本发明具有以下有益效果：
(1)采用模糊理论，降低了方案决策过程中专家的主观决断对结果的影响；
(2)有效克服了由于欧式距离相等(方案不同)而无法对材料方案进行选择的问题，且评价过程更加合理有效；
(3)采用非线性模型，解决了以往加权集成所带来的主观性问题。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例的一种机械材料评价方法流程图；
图2是机械材料综合评价指标体系的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本发明实施例首先公开了一种机械材料评价方法，参见图1，包括以下步骤：
S1：选择机械材料评价指标并确定各评价指标的权重。
机械材料的选择是机械设计中极为关键的一环，一般需要考虑材料的机械性能、经济性、工艺性能和环境属性，而机械性能、经济性、工艺性能和环境属性又可以由多项评价指标进行评价。本实施列从上述每一项从选择几个评价指标，如图2所示，根据各评价指标的相对重要性来确定每项评价指标的权重，构建了如下表1所示的评价指标权重对应表：
表1评价指标权重对应表
S2：确定评价等级语言变量与模糊标度的对应关系，并运用三角模糊数对各材料方案进行专家打分构建模糊决策矩阵，对其进行标准化及加权处理，得出加权标准化判断矩阵。
构建模糊决策矩阵首先需要确定评价语言变量与模糊标度的对应关系，具体模糊标度如表2所示：
表2模糊标度
| 语言变量 | 模糊数 |
| 很低 | (1,1,3) |
| 低 | (1,3,5) |
| 中等 | (3,5,7) |
| 高 | (5,7,9) |
| 很高 | (7,9,9) |
由专家Dk(k＝1,2,…,K)根据模糊标度针对各评价指标C＝{C1,C2,…,Cm}对各机械材料方案A＝{A1,A2,…,An}进行模糊评判，得到模糊决策矩阵
i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，k＝1,2,…,K；
综合模糊决策矩阵
(i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,m)；
将综合模糊决策矩阵利用差值法进行标准化可以得到：
标准化矩阵为
i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,m；
若评价指标Ci为收益型指标，则：
若评价指标Ci为消耗型指标，则：
加权标准化矩阵为
其中wj为权重
S3：根据加权标准化判断矩阵确定理想解和负理想解。
根据各评价指标的属性确定材料方案的理想解与负理想解，其中：
理想解：
其中
负理想解：
其中
S4：计算各方案分别到理想解以及负理想解之间的欧氏距离以及灰色关联系数，并根据结果计算各方案的相对贴近度和灰色关联相似度。
采用模糊数理论计算各方案到正理想值和负理想值的欧氏距离：
假设
和
为两个三角模糊数，则两数之间的距离
可表示为：
对
和
作无量纲化处理：
则各方案的相对贴近度：
计算各方案与正理想值和负理想值关于各指标的灰色关联系数：
其中，“*”分别表示“+”或“-”。若“*”为“+”，则
表示方案与理想解关于各指标的灰色关联系数；若“*”为“-”，则
表示方案与负理想解关于各指标的灰色关联系数。ρ设置为0.5。
再计算各方案与理想/负理想解的灰色关联度：
对
和
作无量纲化处理：
计算各方案的灰色关联相似度：
S5：采用非线性模型根据相对贴近度和灰色关联相似度计算各方案的综合评价指标以对各方案进行优先选择排序。
非线性模型如下所示：
依托上述方法，本发明还提出了一种机械材料评价***，包括以下模块：
第一模块：用于构建机械材料评价指标体系并确定各评价指标的权重；
第二模块：用于确定评价等级语言变量与模糊标度的对应关系，并运用三角模糊数对各方案的材料进行专家打分构建综合模糊决策矩阵，对综合模糊决策矩阵进行标准化及加权处理，得到加权标准化判断矩阵；
第三模块：用于根据加权标准化判断矩阵确定理想解和负理想解；
第四模块：用于计算各方案分别到理想解以及负理想解之间的欧氏距离以及灰色关联系数，并根据结果计算各方案的相对贴近度和灰色关联相似度；
第五模块：用于采用非线性模型根据相对贴近度和灰色关联相似度计算各方案的综合评价指标以对各方案进行优先选择排序。
本实施例以某虚拟汽车企业为汽车车身设计选择合适的材料，输入16个评价指标C＝{C1,C2,…,C16}，由3名专家Dk(k＝1,2,3)对3类机械材料方案A＝{A1,A2,A3}打分，具体数值如表3所示：
表3综合模糊决策矩阵
由第二模块可得到如表4所示的加权标准化决策矩阵：
表4加权标准化决策矩阵
根据上表由第三模块可得到如表5所示的理想解和负理想解：
表5理想解和负理想解
| 理想值 | 负理想值 | |
| 塑性(F<sub>1</sub>) | (0.0633,0.0633,0.0633) | (0.0211,0.0211,0.0211) |
| 耐磨性(F<sub>2</sub>) | (0.1682,0.1682,0.1682) | (0.0187,0.0187,0.0187) |
| 疲劳强度(F<sub>3</sub>) | (0.1682,0.1682,0.1682) | (0.0187,0.0187,0.0187) |
| 刚度(F<sub>4</sub>) | (0.0472,0.0472,0.0472) | (0.0157,0.0157,0.0157) |
| 材料成本(F<sub>5</sub>) | (0.0244,0.0244,0.0244) | (0.0081,0.0081,0.0081) |
| 加工制造成本(F<sub>6</sub>) | (0.0792,0.0792,0.0792) | (0.0264,0.0264,0.0264) |
| 回收处理成本(F<sub>7</sub>) | (0.0244,0.0244,0.0244) | (0.0081,0.0081,0.0081) |
| 铸造性能(F<sub>8</sub>) | (0.0496,0.0496,0.0496) | (0.0055,0.0055,0.0055) |
| 锻造性能(F<sub>9</sub>) | (0.0779,0.0779,0.0779) | (0.0260,0.0260,0.0260) |
| 焊接性能(F<sub>10</sub>) | (0.0092,0.0092,0.0092) | (0.0010,0.0010,0.0010) |
| 切削性能(F<sub>11</sub>) | (0.0779,0.0779,0.0779) | (0.0260,0.0260,0.0260) |
| 热处理工艺性(F<sub>12</sub>) | (0.0779,0.0779,0.0779) | (0.0260,0.0260,0.0260) |
| 污染性(F<sub>13</sub>) | (0.0505,0.0505,0.0505) | (0.0056,0.0056,0.0056) |
| 回收性(F<sub>14</sub>) | (0.0127,0.0127,0.0127) | (0.0042,0.0042,0.0042) |
| 分解性(F<sub>15</sub>) | (0.0189,0.0189,0.0189) | (0.0063,0.0063,0.0063) |
| 能源消耗(F<sub>16</sub>) | (0.0505,0.0505,0.0505) | (0.0168,0.0168,0.0168) |
通过第四模块可得各机械材料方案的相对贴近度为Di＝(0.4737，0.4702，0.5371)以及灰色关联相似度Ri＝(0.4986，0.4910，0.5110)。通过第五模块可得各机械材料方案的综合评价值CSi＝(0.4862，0.4806，0.5241)。由此可得三种机械材料的排序为材料3＞材料1＞材料2，即采用方案3的机械材料是3种方案中最优的方案。
综上可知，本发明采用模糊决策，降低了方案决策过程中专家的主观决断对结果的影响，有效克服了由于欧式距离相等而无法对材料方案进行选择的问题，且评价过程更加合理有效，计算综合评价值采用非线性模型，解决了以往加权集成所带来的主观性问题。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种机械材料评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建机械材料评价指标体系并确定各评价指标的权重；
确定评价等级语言变量与模糊标度的对应关系，并运用三角模糊数对各方案的材料进行专家打分构建综合模糊决策矩阵，对综合模糊决策矩阵进行标准化及加权处理，得到加权标准化判断矩阵；
根据加权标准化判断矩阵确定理想解和负理想解；
计算各方案分别到理想解以及负理想解之间的欧氏距离以及灰色关联系数，并根据结果计算各方案的相对贴近度和灰色关联相似度；
采用非线性模型根据相对贴近度和灰色关联相似度计算各方案的综合评价值以对各方案进行优先选择排序，所述非线性模型如下所示：
其中Ri为灰色关联相似度，Di为相对贴近度，CSi为综合评价值，
表示最小化
min(Ri,Di)表示Ri和Di中的最小值，max(Ri,Di)表示Di和Di中的最大值，n表示机械材料方案的总数。
2.根据权利要求1所述的一种机械材料评价方法，其特征在于，所述综合模糊决策矩阵的构建过程如下：
由专家Dk根据模糊标度针对各评价指标C＝{C1,C2,…,Cm}对各机械材料方案A＝{A1,A2,…,An}进行模糊评判，得到模糊决策矩阵
综合模糊决策矩阵
其中，Dk表示第k个专家，则k表示专家的编号，K表示专家的数量，i表示综合模糊决策矩阵的第i行，即第i个机械材料方案，j表示综合模糊决策矩阵的第j列，即第j个评价指标，m表示评价指标的总数，即综合模糊决策矩阵和/或模糊决策矩阵的列数，n表示机械材料方案的总数，即综合模糊决策矩阵和/或模糊决策矩阵的行数，aijk表示第k个专家评判得到的模糊决策矩阵内
的下限；bijk表示第k个专家评判得到的模糊决策矩阵
的中间值；cijk表示第k个专家评判得到的模糊决策矩阵
的上限；aij表示综合模糊决策矩阵内
的下限，即
bij表示综合模糊决策矩阵内
的中间值，cij表示综合模糊决策矩阵内
的上限，即
3.根据权利要求2所述的一种机械材料评价方法，其特征在于，所述标准化及加权处理的具体过程如下：
标准化矩阵为
若评价指标Ci为收益型指标，则：
若评价指标Ci为消耗型指标，则：
其中，
表示在综合模糊决策矩阵中第j列向量上限c中的最大值，
表示在综合模糊决策矩阵中第j列向量下限中a的最大值；
加权标准化矩阵为
其中wj为权重。
4.根据权利要求3所述的一种机械材料评价方法，所述理想解和所述负理想解分别为：
理想解：
其中
负理想解：
其中
5.一种机械材料评价***，其特征在于，包括以下模块：
第一模块：用于构建机械材料评价指标体系并确定各评价指标的权重；
第二模块：用于确定评价等级语言变量与模糊标度的对应关系，并运用三角模糊数对各方案的材料进行专家打分构建综合模糊决策矩阵，对综合模糊决策矩阵进行标准化及加权处理，得到加权标准化判断矩阵；
第三模块：用于根据加权标准化判断矩阵确定理想解和负理想解；
第四模块：用于计算各方案分别到理想解以及负理想解之间的欧氏距离以及灰色关联系数，并根据结果计算各方案的相对贴近度和灰色关联相似度；
第五模块：用于采用非线性模型根据相对贴近度和灰色关联相似度计算各方案的综合评价值以对各方案进行优先选择排序，所述非线性模型如下所示：
其中Ri为灰色关联相似度，Di为相对贴近度，CSi为综合评价值，
表示最小化
min(Ri,Di)表示Ri和Di中的最小值，max(Ri,Di)表示Ri和Di中的最大值，n表示机械材料方案的总数。
6.根据权利要求5所述的一种机械材料评价***，其特征在于，所述第二模块中综合模糊决策矩阵的构建过程如下：
由专家Dk根据模糊标度针对各评价指标C＝{C1,C2,…,Cm}对各机械材料方案A＝{A1,A2,…,An}进行模糊评判，得到模糊决策矩阵
综合模糊决策矩阵
其中，Dk表示第k个专家，则k表示专家的编号，K表示专家的数量，i表示综合模糊决策矩阵的第i行，即第i个机械材料方案，j表示综合模糊决策矩阵的第j列，即第j个评价指标，m表示评价指标的总数，即综合模糊决策矩阵和/或模糊决策矩阵的列数，n表示机械材料方案的总数，即综合模糊决策矩阵和/或模糊决策矩阵的行数，aijk表示第k个专家评判得到的模糊决策矩阵内
的下限；bijk表示第k个专家评判得到的模糊决策矩阵
的中间值；cijk表示第k个专家评判得到的模糊决策矩阵的上限；aij表示综合模糊决策矩阵内
的下限，即
bij表示综合模糊决策矩阵内
的中间值，cij表示综合模糊决策矩阵内
的上限，即kmax{cijk}。
7.根据权利要求6所述的一种机械材料评价***，其特征在于，所述第二模块中所述标准化及加权处理的具体过程如下：
标准化矩阵为
若评价指标Ci为收益型指标，则：
若评价指标Ci为消耗型指标，则：
其中，
表示在综合模糊决策矩阵中第j列向量上限c中的最大值，
表示在综合模糊决策矩阵中第j列向量下限中a的最大值；
加权标准化矩阵为
其中wj为权重。
8.根据权利要求7所述的一种机械材料评价***，所述第三模块中所述理想解和所述负理想解分别为：
理想解：
其中
负理想解：
其中
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710387408.2A CN107220498B (zh) | 2017-05-26 | 2017-05-26 | 一种机械材料评价方法及其*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710387408.2A CN107220498B (zh) | 2017-05-26 | 2017-05-26 | 一种机械材料评价方法及其*** |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107220498A CN107220498A (zh) | 2017-09-29 |
| CN107220498B true CN107220498B (zh) | 2020-06-09 |
Family
ID=59946737
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710387408.2A Active CN107220498B (zh) | 2017-05-26 | 2017-05-26 | 一种机械材料评价方法及其*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107220498B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108920806B (zh) * | 2018-06-26 | 2022-06-14 | 北京工业大学 | 一种基于梯形模糊数和排序法的重型机床可靠性分配方法 |
| CN109299550B (zh) * | 2018-09-29 | 2022-09-27 | 长安大学 | 一种钢结构桥梁制造决策评价方法 |
| CN111951906A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-11-17 | 河北工业大学 | 一种对AgSnO2触头材料的性能评价方法 |
| CN112036732B (zh) * | 2020-08-27 | 2023-05-12 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种山区环境质量双标双控的评估方法 |
| CN113642774A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-11-12 | 南京航空航天大学 | 一种面向四性与运营成本的民用飞机***选型决策方法 |
| CN114171139B (zh) * | 2021-10-20 | 2023-06-30 | 中国航发四川燃气涡轮研究院 | 压气机叶片选材方法 |
| CN116167659B (zh) * | 2023-02-16 | 2023-12-01 | 北京理工大学 | 一种碳市场碳排放数据质量评价方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103295117A (zh) * | 2013-05-20 | 2013-09-11 | 东南大学 | 匹配牵引车与挂车的方法及*** |
| CN104408522A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-03-11 | 浙江工业大学 | 一种基于模糊ahp-topsis的环境意识机械设计方案相对绿色度评价方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101137003B (zh) * | 2007-10-15 | 2010-06-23 | 北京航空航天大学 | 一种基于灰色关联分析的亚像素边缘提取方法 |
| CN101320449A (zh) * | 2008-07-17 | 2008-12-10 | 上海电力学院 | 基于组合评价方法的配电网评估方法 |
| CN102542347A (zh) * | 2011-12-28 | 2012-07-04 | 东南大学 | 一种电能质量综合评估的方法 |
-
2017
- 2017-05-26 CN CN201710387408.2A patent/CN107220498B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103295117A (zh) * | 2013-05-20 | 2013-09-11 | 东南大学 | 匹配牵引车与挂车的方法及*** |
| CN104408522A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-03-11 | 浙江工业大学 | 一种基于模糊ahp-topsis的环境意识机械设计方案相对绿色度评价方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于模糊AHP-灰色关联TOPSIS的拆解方案评估研究;田广东;《机械工程学报》;20170330;第53卷(第5期);3-4、8-9 * |
| 田广东.基于模糊AHP-灰色关联TOPSIS的拆解方案评估研究.《机械工程学报》.2017,第53卷(第5期),第34-40页. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107220498A (zh) | 2017-09-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107220498B (zh) | 一种机械材料评价方法及其*** | |
| CN106485262A (zh) | 一种母线负荷预测方法 | |
| CN110175416A (zh) | 基于主成分分析和神经网络的三峡水库水温预测方法 | |
| CN102073935A (zh) | 一种通用综合评价***及其评价指标体系的定制方法 | |
| CN106446478B (zh) | 一种切削加工工艺优选方法 | |
| CN103617459A (zh) | 一种多影响因素下商品需求信息预测方法 | |
| CN106778846A (zh) | 一种基于支持向量机的风电场风速预测方法 | |
| CN102750286A (zh) | 一种处理缺失数据的新型决策树分类器方法 | |
| CN111105136A (zh) | 一种基于归一化样本的灰色层次评估方法 | |
| Chou et al. | Comparison of AHP and fuzzy AHP methods for human resources in science technology (HRST) performance index selection | |
| CN106611016A (zh) | 一种基于可分解词包模型的图像检索方法 | |
| CN114186862A (zh) | 基于熵权topsis模型的双层能源绩效评估*** | |
| CN108090623B (zh) | 一种电网停电事故的危险性评估方法 | |
| CN108520087B (zh) | 一种机械结构异类多目标性能的稳健性度量与均衡优化设计方法 | |
| CN116307381A (zh) | 一种基于多属性决策的绿色产品设计方案评价方法及*** | |
| CN104008429B (zh) | 一种航空发动机装配任务优先度排序方法 | |
| CN116485021A (zh) | 一种煤炭企业技术技能人才人岗匹配预测方法与*** | |
| CN111861056A (zh) | 一种技术创新水平的评价方法 | |
| Zhang et al. | Ecological Evaluation of Industrial Parks Using a Comprehensive DEA and Inverted‐DEA Model | |
| CN114861982A (zh) | 土壤重金属污染综合防治技术智能筛选*** | |
| CN114091908A (zh) | 计及多模式储能站的配电网综合评价方法、装置和设备 | |
| CN109800384B (zh) | 一种基于粗糙集信息决策表的基本概率赋值计算方法 | |
| CN113536415A (zh) | 一种基于典型环境差异的综合指标体系桥梁比选方法 | |
| CN103207922B (zh) | 一种基于精密塑性成形数据库的事例检索方法 | |
| CN113570250A (zh) | 变压器测温装置全生命周期多目标综合评价方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20211216 Address after: 410006 No. 557, building 1, R & D headquarters, Science Park, Central South University, Yuelushan University Science and Technology City, Yuelu District, Changsha City, Hunan Province Patentee after: Sinohydro (Hunan) Rail Transit Co.,Ltd. Address before: 410083 Hunan province Changsha Lushan Road No. 932 Patentee before: CENTRAL SOUTH University |
|
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20230703 Address after: No. 501, Building 1, Zhongnan University Science and Technology Park (R&D), Yingzuo Road, Yuelu Street, Yuelu District, Changsha City, Hunan Province, 410000 Patentee after: China hydrogen (Hunan) Hydrogen Equipment Co.,Ltd. Address before: 410006 No. 557, building 1, R & D headquarters, Science Park, Central South University, Yuelushan University Science and Technology City, Yuelu District, Changsha City, Hunan Province Patentee before: Sinohydro (Hunan) Rail Transit Co.,Ltd. |
|
| TR01 | Transfer of patent right |