CN107392351A - 一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法 - Google Patents

一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法 Download PDF

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CN107392351A CN201710454902.6A CN201710454902A CN107392351A CN 107392351 A CN107392351 A CN 107392351A CN 201710454902 A CN201710454902 A CN 201710454902A CN 107392351 A CN107392351 A CN 107392351A
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Abstract

本发明公开了一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法，其通过对齿轮箱设计的DCR资源进行量化评估，以得到最优的齿轮箱设计方案；所述DCR资源由齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站5个成员资源组成；量化评估包括两个步骤：第一步，建立成员资源评估矩阵；对每组DCR资源的成员资源的评估矩阵MMbr分别计算，得出每组DCR资源的成员资源的AMbr、EMbr和CMbr具体数值；然后，根据具体的要求，选择合适的那组DCR资源，即可。本发明具有操作简便，结果真实准确、可靠性好等技术特点，具有通用性和普适性。

Description

一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法
技术领域
本发明涉及一种齿轮箱设计方案的优选方法，特别涉及一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法。
背景技术
在云制造***中，齿轮箱动态能力资源(Dynamic Capacity Resource，DCR)是在齿轮箱设计过程中，一种由多个单一成员设计资源组合而成的聚合级设计资源。
齿轮箱DCR资源是以齿轮箱设计过程中的特定阶段设计任务为目标，以人员资源为中心，以设备、软件和知识等资源为辅助，呈现出来的具有完整逻辑结构的特定聚合设计资源，其表现是完成某单元设计任务的能力，如市场调研能力、论证能力、设计能力、仿真分析能力、管理能力等。
组成齿轮箱DCR资源的人员资源、设备资源、软件资源、知识资源等均为齿轮箱DCR资源的成员资源。具体来说，齿轮箱DCR资源由5个成员资源组成，这5个成员资源分别为齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站。
云制造***运行过程中，资源使用者在搜索、发现所需齿轮箱DCR资源时，以资源优选为目的，需要对搜索到的可用候选齿轮箱DCR资源进行评估，以得到最优设计资源。
对齿轮箱DCR资源的评估是对组成齿轮箱DCR资源的多个成员资源质量、成本以及交易过程中的表现等进行全面分析和客观评价，从而可以为资源使用者提供有价值的参考。
在多数设计资源共享***中，单件任务设计用时和单件任务设计成本通常被用作设计资源在某设计活动中主要的设计能力评估项，单件任务设计用时和单件任务设计成本的算术平均值和方差作为评判设计资源设计能力好坏的标准。
但是，在算术平均值和方差均相同的情况下，该评价方法不能区分各设计资源在设计成熟度、设计成功率、设计稳定度、设计经验度等方面的差异，以及综合考虑以上多方面差异而对候选设计资源做出综合评价。
发明内容
本发明的目的是，提供一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法，可实现对云制造环境下齿轮箱设计的DCR资源进行全面准确的量化评估，其方法设计科学合理，操作过程简便，具有通用性和普适性；所得结果真实、可靠。
本发明为实现上述目的所要解决的技术问题是，如何***解决在云制造环境下进行齿轮箱设计时，对搜索到的多个候选齿轮箱DCR资源在能力指数、评价指数以及成本指数三个方面进行准确的量化评估的技术问题。即，云制造环境下，在齿轮箱设计过程中，从组成齿轮箱DCR资源的成员资源的属性方面，对齿轮箱DCR资源进行准确的量化评估，以达到对多个候选齿轮箱DCR资源进行优选的目的，是本发明要解决的关键技术问题。
本发明为解决上述技术问题，所采用的技术方案是，一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法，其特征在于，对齿轮箱设计的DCR资源进行量化评估，以得到最优的齿轮箱设计方案；
所述DCR资源是从云制造***搜索得到的，数量为若干组，每组DCR资源均由齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站5个成员资源组成；
所述DCR资源的量化评估，按如下步骤进行：
第一步，建立成员资源评估矩阵
(a)、分别抽取上述齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站5个成员资源各自的评估属性，建立各自成员资源评估属性集合；
每个成员资源评估属性集合的通用表达式为下式(1)：
CATT＝{m,mf,ms,t,Eva} (1)；
上式(1)中：
m表示各成员资源执行任务次数；
mf表示各成员资源完成设计任务次数；
ms表示各成员资源成功完成设计任务次数；
t表示各成员资源设计用时；
Eva表示各成员资源执行任务结束后，用户给出的质量评价分数；
(b)、分别计算出每个成员资源各自的评估属性的设计成熟度系数α、设计成功率系数β、设计稳定度系数γ和设计经验度系数ε；
上述设计成熟度系数α按下式(2)计算得出：
上式(2)中：
m表示各成员资源执行设计任务的次数；
mf表示各成员资源完成设计任务的次数；
上述设计成功率系数β按下式(3)计算得出：
上式(3)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ms表示各成员资源成功完成设计任务的次数；
上述设计稳定度系数γ，按下式(4)计算得出：
γ＝1-σ (4)
上式(4)中，σ是比例均方差，σ按下式(5)计算得出：
上式(5)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ti表示各成员资源第i次执行设计任务的用时；
μ表示各成员资源m次执行设计任务的平均用时；
上述设计经验度系数ε，按下式(6)计算得出：
上式(6)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
(c)、按如下方法确定成员资源能力指数A、评价指数E和成本指数C：
首先，分别将所得每个成员资源各自的评估属性的设计成熟度系数α、设计成功率系数β、设计稳定度系数γ和设计经验度系数ε代入下式(7)中，得到各成员资源能力指数A：
A＝α×β×γ×ε (7)；
然后，对上述的5个成员资源，分别确定各自的评价指数E和各自的成本指数C，通用方法如下：
按下式(8)计算出用户给出的质量评价分数的平均值，作为成员资源的评价指数E：
上式(8)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
Evai表示各成员资源的第i次用户给出的质量评价分数；
综合工时价格和设计用时两方面因素，按下式(9)确定各成员资源成本指数C：
上式(9)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ti表示各成员资源的第i次设计用时；
Prii表示各成员资源第i次设计的工时价格，对于每类功能相同的成员资源此参数为常数；
(d)、综合上述的成员资源能力指数A、成员资源评价指数E和成员资源成本指数C，对于每个成员资源建立成员资源指数矩阵M；
所述成员资源指数矩阵M的通用表达式为下式(10)：
合并上述5个成员资源的指数矩阵，即得到如下式(11)的组成齿轮箱DCR资源的成员资源指数矩阵：
上式(11)中：
MMbrIdx表示组成齿轮箱DCR资源的成员资源指数矩阵；
Ai表示第i个成员资源的能力指数；
Ei表示第i个成员资源的评价指数；
Ci表示第i个成员资源的成本指数；
(e)、以上述的成员资源指数矩阵为基础，对各成员资源各自的能力指数、评价指数和成本指数分别采用不同的权重系数，建立成员资源的评估矩阵；
具体方法如下：
首先，建立如下式(12)所示的成员资源权重矩阵ωMbr：
上式(12)中：
ωi表示权重矩阵中，第i个成员资源的权重系数；
然后，将上式(11)与上式(12)的转置相乘，即得到如下式(13)所示的组成齿轮箱DCR资源的成员资源的评估矩阵MMbr：
上式(13)中：
MMbr表示组成齿轮箱DCR资源的成员资源评估矩阵；
MMbrIdx表示组成齿轮箱DCR资源的5个成员资源的能力、评价、成本指数矩阵；
ωMbr T表示5个成员资源权重矩阵的转置；
AMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合能力指数；
EMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合评价指数；
CMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合成本指数；
第二步，对每组DCR资源的成员资源的评估矩阵MMbr分别计算，得出每组DCR资源的成员资源的AMbr、EMbr和CMbr具体数值；其中：
AMbr数值越大，表明该组DCR资源的设计能力越强；反之则反之；
EMbr数值越大，表明该组DCR资源的客户评价越高；反之则反之；
CMbr数值越小，表明该组DCR资源使用成本越低；反之则反之；
然后，根据具体的要求，选择合适的那组DCR资源，即可。
上述技术方案直接带来的技术效果是，
可实现对云制造环境下齿轮箱设计的DCR资源进行全面准确的量化评估，其量化评估方法设计科学合理，操作过程简便，所得结果真实、可靠，对于设计方案的优选具有通用性和普适性。
为更好地理解上述技术特点，下面详细说明本方法的技术思想与理论依据：
云制造***中各设计资源在从事一定的设计活动后，其资源数据库中将生成设计历史数据和用户评价信息，随着设计资源从事设计任务次数的增多，该资源设计属性数据将符合统计学原则。对这些原始数据的分析与计算，可较好的反映设计资源的设计能力和水平。基于这一思想，对于齿轮箱设计过程中从云制造***中搜索到的多组待选DCR资源，本发明通过对其成员资源原始数据的分析与计算，对各待选DCR资源从能力、评价和价格三方面进行了量化计算，为DCR资源的评估提供了依据，从而提供了一种云制造环境下齿轮箱设计方案的优选方法。
本发明采用了由设计成熟度系数、设计成功率系数、设计稳定度系数、设计经验度系数4个系数组合而成的能力指数来反映设计资源的设计能力；采用了用户在使用设计资源后对其的评价分数作为评价指数来反映其质量水平；采用了反映设计资源价格信息的成本指数来反映其性价比。通过以上三个指数的运算，本发明对组成齿轮箱DCR资源的各个成员资源在能力、评价以及成本三个方面作出了量化评估。
根据成员资源在DCR资源组建过程中的重要程度，赋予各成员资源不同的权重系数。经过各个成员资源评估数据与权重系数的综合运算，可得组成齿轮箱DCR资源的所有成员资源在能力、评价以及成本三方面的综合量化评估数据。
对在云制造***中搜索到的多个齿轮箱DCR资源，分别计算其成员资源在能力、评价以及成本方面的量化评估数据，并将此数据作为对齿轮箱DCR资源进行量化优选的依据，对齿轮箱DCR资源在能力、评价或成本方面做出优选，从而完成齿轮箱设计方案优选中对齿轮箱DCR资源的量化评估。
综上所述，本发明相对于现有技术，具有操作简便，结果真实准确、可靠性好等技术效果，并且本发明的方法具有通用性和普适性。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明进行详细说明。
实施例1
以高速重载齿轮箱设计为例，进行说明。
高速重载齿轮箱设计能力的形成需要用到的成员资源主要包括：齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件以及计算机工作站等。
根据高速重载齿轮箱设计过程中对于齿轮箱DCR资源的需求，在云制造***中进行齿轮箱DCR资源搜索时，搜索到两个满足使用要求的DCR资源：
第一个DCR资源，名称为“Romax齿轮箱分析工作组”，其成员资源主要包括：齿轮齿面修形设计工程师张某、齿轮箱结构设计工程师李某、位于某企业中的齿轮箱动态分析软件Romax 14.5、位于某企业中的有限元分析软件Ansys 16.0以及属于某企业中的计算机工作站HP Z640。
第二个DCR资源，名称为“Masta齿轮箱分析工作组”，其成员资源主要包括：齿轮齿面修形设计工程师王某、齿轮箱结构设计工程师孙某、位于某高校中的齿轮箱动态分析软件Masta 5.0、位于某高校中的有限元分析软件Ansys 15.0以及属于某高校中的计算机工作站Dell Precision T7910。
针对以上两个搜索到的DCR资源，其量化评估，按如下步骤进行：
第一步，建立成员资源评估矩阵
(a)、分别抽取上述齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站5个成员资源各自的评估属性，建立各自成员资源评估属性集合；
每个成员资源评估属性集合的通用表达式为下式(1)：
CATT＝{m,mf,ms,t,Eva} (1)；
上式(1)中：
m表示各成员资源执行任务次数；
mf表示各成员资源完成设计任务次数；
ms表示各成员资源成功完成设计任务次数；
t表示各成员资源设计用时；
Eva表示各成员资源执行任务结束后，用户给出的质量评价分数；
根据式(1)中列出的成员资源的属性集合，从云制造***中读取原始数据，第一个DCR资源的属性信息如表1所示；第二个DCR资源的属性数据如表2所示。
表1 DCR资源“Romax齿轮箱分析工作组”的成员资源的属性信息列表
表2 DCR资源“Masta齿轮箱分析工作组”的成员资源的属性信息列表
(b)、分别计算出每个成员资源各自的评估属性的设计成熟度系数α、设计成功率系数β、设计稳定度系数γ和设计经验度系数ε；
上述设计成熟度系数α按下式(2)计算得出：
上式(2)中：
m表示各成员资源执行设计任务的次数；
mf表示各成员资源完成设计任务的次数；
上述设计成功率系数β按下式(3)计算得出：
上式(3)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ms表示各成员资源成功完成设计任务的次数；
上述设计稳定度系数γ，按下式(4)计算得出：
γ＝1-σ (4)
上式(4)中，σ是比例均方差，σ按下式(5)计算得出：
上式(5)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ti表示各成员资源第i次执行设计任务的用时；
μ表示各成员资源m次执行设计任务的平均用时；
上述设计经验度系数ε，按下式(6)计算得出：
上式(6)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
根据以上式(2)至式(6)，分别计算两个DCR资源成员资源的设计成熟度系数α、设计成功率系数β、设计稳定度系数γ以及设计经验度系数ε，其结果分别如表3、表4所示。
表3 DCR资源“Romax齿轮箱分析工作组”的成员资源系数列表
α β γ ε
张某 0.90 0.70 0.76 0.78
李某 0.93 0.67 0.83 0.74
Romax 14.5 0.56 0.56 0.87 0.75
Ansys 16.0 0.8 0.8 0.83 0.68
HP Z640 0.75 0.63 0.72 0.65
表4 DCR资源“Masta齿轮箱分析工作组”的成员资源系数列表
α β γ ε
王某 0.87 0.87 0.81 0.74
孙某 0.83 0.67 0.83 0.71
Masta 5.0 0.90 0.70 0.79 0.68
Ansys 15.0 0.75 0.75 0.81 0.65
Dell Precision T7910 0.80 0.60 0.74 0.71
(c)、按如下方法确定成员资源能力指数A、评价指数E和成本指数C：
首先，分别将所得每个成员资源各自的评估属性的设计成熟度系数α、设计成功率系数β、设计稳定度系数γ和设计经验度系数ε代入下式(7)中，得到各成员资源能力指数A：
A＝α×β×γ×ε (7)；
然后，对上述的5个成员资源，分别确定各自的评价指数E和各自的成本指数C，通用方法如下：
按下式(8)计算出用户给出的质量评价分数的平均值，作为成员资源的评价指数E：
上式(8)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
Evai表示各成员资源的第i次用户给出的质量评价分数；
综合工时价格和设计用时两方面因素，按下式(9)确定各成员资源成本指数C：
上式(9)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ti表示各成员资源的第i次设计用时；
Prii表示各成员资源第i次设计的工时价格，对于每类功能相同的成员资源此参数为常数；
根据式(7)计算两个齿轮箱DCR资源的成员资源的能力指数A，并根据式(8)、式(9)计算其评价指数E和成本指数C，得到DCR资源的成员资源能力指数A、评价指数E和成本指数C，分别如表5、表6所示。
表5 DCR资源“Romax齿轮箱分析工作组”的成员资源指数列表
A E C
张某 0.37 78.45 10.75
李某 0.38 71.38 10.00
Romax 14.5 0.20 78.25 8.94
Ansys 16.0 0.36 78.50 10.00
HP Z640 0.22 78.88 11.13
表6 DCR资源“Masta齿轮箱分析工作组”成员资源的指数列表
A E C
王某 0.45 77.60 9.93
孙某 0.33 74.75 9.83
Masta 5.0 0.34 77.00 9.5
Ansys 15.0 0.30 77.63 9.88
Dell Precision T7910 0.25 77.80 10.4
(d)、综合上述的成员资源能力指数A、成员资源评价指数E和成员资源成本指数C，对于每个成员资源建立成员资源指数矩阵M；
所述成员资源指数矩阵M的通用表达式为下式(10)：
合并上述5个成员资源的指数矩阵，即得到如下式(11)的组成齿轮箱DCR资源的成员资源指数矩阵：
上式(11)中：
MMbrIdx表示组成齿轮箱DCR资源的成员资源指数矩阵；
Ai表示第i个成员资源的能力指数；
Ei表示第i个成员资源的评价指数；
Ci表示第i个成员资源的成本指数；
(e)、以上述的成员资源指数矩阵为基础，对各成员资源各自的能力指数、评价指数和成本指数分别采用不同的权重系数，建立成员资源的评估矩阵；
具体方法如下：
首先，建立如下式(12)所示的成员资源权重矩阵ωMbr：
上式(12)中：
ωi表示权重矩阵中，第i个成员资源的权重系数；
对两个DCR资源，式(12)所示成员资源权重矩阵中，各权重系数取值分别为：ω1＝0.4、ω2＝0.2、ω3＝0.2、ω4＝0.1、ω5＝0.1。
然后，将上式(11)与上式(12)的转置相乘，即得到如下式(13)所示的组成齿轮箱DCR资源的成员资源的评估矩阵MMbr：
上式(13)中：
MMbr表示组成齿轮箱DCR资源的成员资源评估矩阵；
MMbrIdx表示组成齿轮箱DCR资源的5个成员资源的能力、评价、成本指数矩阵；
ωMbr T表示5个成员资源权重矩阵的转置；
AMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合能力指数；
EMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合评价指数；
CMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合成本指数；
第二步，对每组DCR资源的成员资源的评估矩阵MMbr分别计算，得出每组DCR资源的成员资源的AMbr、EMbr和CMbr具体数值；其中：
AMbr数值越大，表明该组DCR资源的设计能力越强；反之则反之；
EMbr数值越大，表明该组DCR资源的客户评价越高；反之则反之；
CMbr数值越小，表明该组DCR资源的使用成本越低；反之则反之；
根据式(13)，计算两个DCR资源的成员资源的综合能力指数、综合评价指数以及综合成本指数，其结果如表7所示。
表7两个DCR资源成员资源的综合指数列表
AMbr EMbr CMbr
“Romax齿轮箱分析工作组”的成员资源 0.32 77.04 10.20
“Masta齿轮箱分析工作组”的成员资源 0.37 76.93 9.87
由表7可知：第二个DCR资源“Masta齿轮箱分析工作组”的综合能力指数A和综合评价指数E均高于第一个DCR资源“Romax齿轮箱分析工作组”，而其综合成本指数C也优于第一个DCR资源。
因此可得出结论：
齿轮箱DCR资源筛选过程中，若需选用设计能力强的齿轮箱DCR资源，选择“Masta齿轮箱分析工作组”；若需选用客户评价高的齿轮箱DCR资源，选择“Masta齿轮箱分析工作组”；若需选用使用成本低的齿轮箱DCR资源，选择“Masta齿轮箱分析工作组”。
从实施例1可以看出，本发明的实施仅需提取云制造***数据库中DCR资源的成员资源的部分属性数据，然后通过计算机程序的运算即可实现齿轮箱设计过程中DCR资源的量化评估与优选，操作过程简单；在所提取的属性数据中，成员资源执行任务次数m、成员资源完成设计任务次数mf、成员资源成功完成任务次数ms以及成员资源设计t用时为云制造***运行过程中，***对DCR资源的成员资源设计历史的自动记录数据，用户对成员资源的质量评价分数Eva为用户客观给出，所有原始数据客观可靠；运算过程中使用的成员资源的海量属性数据符合统计学原则，计算方法科学合理；
对于不同种类齿轮箱设计DCR资源的量化评估，可根据设计规模增加或减少其成员资源。
然后，再采用本发明的方法建立其成员资源评估矩阵，并完成DCR资源评估。
也就是说，本方法对于云制造设计方案的选择，具有通用性和普适性。

Claims (1)

1.一种用于云制造环境下的齿轮箱设计方案的优选方法，其特征在于，对齿轮箱设计的DCR资源进行量化评估，以得到最优的齿轮箱设计方案；
所述DCR资源是从云制造***搜索得到的，数量为若干组，每组DCR资源均由齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站5个成员资源组成；
所述DCR资源的量化评估，按如下步骤进行：
第一步，建立成员资源评估矩阵
(a)、分别抽取上述齿轮齿面修形设计工程师、齿轮箱结构设计工程师、齿轮箱动态分析软件、有限元分析软件和计算机工作站5个成员资源各自的评估属性，建立各自成员资源评估属性集合；
每个成员资源评估属性集合的通用表达式为下式(1)：
CATT＝{m,mf,ms,t,Eva} (1)；
上式(1)中：
m表示各成员资源执行任务次数；
mf表示各成员资源完成设计任务次数；
ms表示各成员资源成功完成设计任务次数；
t表示各成员资源设计用时；
Eva表示各成员资源执行任务结束后，用户给出的质量评价分数；
(b)、分别计算出每个成员资源各自的评估属性的设计成熟度系数α、设计成功率系数β、设计稳定度系数γ和设计经验度系数ε；
上述设计成熟度系数α按下式(2)计算得出：
<mrow> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>m</mi> <mi>f</mi> </msub> <mi>m</mi> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(2)中：
m表示各成员资源执行设计任务的次数；
mf表示各成员资源完成设计任务的次数；
上述设计成功率系数β按下式(3)计算得出：
<mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>m</mi> <mi>s</mi> </msub> <mi>m</mi> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(3)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ms表示各成员资源成功完成设计任务的次数；
上述设计稳定度系数γ，按下式(4)计算得出：
γ＝1-σ (4)
上式(4)中，σ是比例均方差，σ按下式(5)计算得出：
<mrow> <mi>&amp;sigma;</mi> <mo>=</mo> <msqrt> <mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>m</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mi>&amp;mu;</mi> </mrow> <mi>u</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(5)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ti表示各成员资源第i次执行设计任务的用时；
μ表示各成员资源m次执行设计任务的平均用时；
上述设计经验度系数ε，按下式(6)计算得出：
<mrow> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msqrt> <mi>m</mi> </msqrt> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(6)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
(c)、按如下方法确定成员资源能力指数A、评价指数E和成本指数C：
首先，分别将所得每个成员资源各自的评估属性的设计成熟度系数α、设计成功率系数β、设计稳定度系数γ和设计经验度系数ε代入下式(7)中，得到各成员资源能力指数A：
A＝α×β×γ×ε (7)；
然后，对上述的5个成员资源，分别确定各自的评价指数E和各自的成本指数C，通用方法如下：
按下式(8)计算出用户给出的质量评价分数的平均值，作为成员资源的评价指数E：
<mrow> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msub> <mi>Eva</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mi>m</mi> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
上式(8)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
Evai表示各成员资源的第i次用户给出的质量评价分数；
综合工时价格和设计用时两方面因素，按下式(9)确定各成员资源成本指数C：
<mrow> <mi>C</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>Pri</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>m</mi> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>9</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(9)中：
m表示各成员资源执行任务的次数；
ti表示各成员资源的第i次设计用时；
Prii表示各成员资源第i次设计的工时价格，对于每类功能相同的成员资源此参数为常数；
(d)、综合上述的成员资源能力指数A、成员资源评价指数E和成员资源成本指数C，对于每个成员资源建立成员资源指数矩阵M；
所述成员资源指数矩阵M的通用表达式为下式(10)：
<mrow> <mi>M</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>A</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>E</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>C</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>10</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
合并上述5个成员资源的指数矩阵，即得到如下式(11)的组成齿轮箱DCR资源的成员资源指数矩阵：
<mrow> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>b</mi> <mi>r</mi> <mi>I</mi> <mi>d</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>A</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>A</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>A</mi> <mn>5</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>E</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>E</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>E</mi> <mn>5</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>C</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>C</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>C</mi> <mn>5</mn> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>11</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(11)中：
MMbrIdx表示组成齿轮箱DCR资源的成员资源指数矩阵；
Ai表示第i个成员资源的能力指数；
Ei表示第i个成员资源的评价指数；
Ci表示第i个成员资源的成本指数；
(e)、以上述的成员资源指数矩阵为基础，对各成员资源各自的能力指数、评价指数和成本指数分别采用不同的权重系数，建立成员资源的评估矩阵；
具体方法如下：
首先，建立如下式(12)所示的成员资源权重矩阵ωMbr：
<mrow> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>b</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>5</mn> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>5</mn> </munderover> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>12</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(12)中：
ωi表示权重矩阵中，第i个成员资源的权重系数；
然后，将上式(11)与上式(12)的转置相乘，即得到如下式(13)所示的组成齿轮箱DCR资源的成员资源的评估矩阵MMbr：
<mrow> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>b</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>b</mi> <mi>r</mi> <mi>I</mi> <mi>d</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msup> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>b</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mi>T</mi> </msup> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>b</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>b</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>b</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>A</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>A</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>A</mi> <mn>5</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>5</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>E</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>E</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>E</mi> <mn>5</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>5</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>C</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <mn>...</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mn>5</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mn>5</mn> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>13</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(13)中：
MMbr表示组成齿轮箱DCR资源的成员资源评估矩阵；
MMbrIdx表示组成齿轮箱DCR资源的5个成员资源的能力、评价、成本指数矩阵；
ωMbr T表示5个成员资源权重矩阵的转置；
AMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合能力指数；
EMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合评价指数；
CMbr表示齿轮箱DCR资源的成员资源的综合成本指数；
第二步，对每组DCR资源的成员资源的评估矩阵MMbr分别计算，得出每组DCR资源的成员资源的AMbr、EMbr和CMbr具体数值；其中：
AMbr数值越大，表明该组DCR资源的设计能力越强；反之则反之；
EMbr数值越大，表明该组DCR资源的客户评价越高；反之则反之；
CMbr数值越小，表明该组DCR资源的使用成本越低；反之则反之；
然后，根据具体的要求，选择合适的那组DCR资源，即可。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113487180A (zh) * 2021-07-05 2021-10-08 河南理工大学 一种基于云平台的齿轮齿面评价方法

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