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涂层自然环境试验模糊综合评价研究

2010-02-23朱玉琴宣卫芳王一临

装备环境工程 2010年6期
关键词:评语一致性涂层

朱玉琴 ,宣卫芳,王一临

(1.中国兵器工业第五九研究所,重庆 400039;2.重庆市环境腐蚀与防护工程技术研究中心,重庆 400039)

模糊综合评价是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化并进行综合评价的一种方法。它通过构造等级模糊子集把反映被评价事物的模糊指标定量化,然后利用模糊变换原理对各指标综合,获得评价结果[1]。

1 模糊综合评价程序

1.1 确定对象集、因素集、评语集

1.2 建立模糊关系

1.3 综合评价

式中:σ为复合算子,采用σ(●,⊕),σ=min为转置矩阵;P为m个指标对n个对象的加权型模糊综合评定集;Q 为归一化权矢量或赋值矢量。

1.4 排序

按集合P 中的各元素数值大小排序,并进行综合分析。

2 在防护涂层自然环境试验中的应用

2.1 自然环境试验

将17 种防护涂层在江津自然环境试验站进行5 a 的自然环境试验,结果见表1。每年检查试样,对涂层的外观进行单项评级,按GB 1766-1995 的规定进行综合评级,结果见表 2。表 2 中 Y1,Y2,…,Y5为5 种单项评级项目的代号,分别代表变色、粉化、起泡、长霉、生锈。对象集中元素为X4—X18的评级情况未列入。

表1 对象集中元素的涂层情况Table 1 Coating instance of samples

2.2 模糊综合评价计算

2.2.1 确定防护涂层的对象集、因素集、评语集

设对象集X 为17 种防护涂层;评定这些对象的因素集Y为GB 1766-1995规定的检查项目。

对象集:X={17种防护涂层}={X1,X2,…,X17}

因素集:Y={变色,粉化,起泡,长霉,生锈}={Y1,Y2,…,Y5}

评语集:Z={优,良,中,可,差,劣}={Z1,Z2,…,Z6}

评语赋值Q={0,1,2,3,4,5}

2.2.2 建立模糊子集

现以X1(电泳漆+丙烯酸漆)为例,说明模糊子集的计算过程。

根据式(5),各因素按评判目标在评语集上建立相应的模糊子集:

Si={Si1,Si2,……,Sij}

每个模糊集对应1 个单因素的评判结果,用这组模糊集组成1个Y到Z的模糊关系。

先分别建立各个对象的Y 到Z 的模糊关系1,2,…,5,其中各元素是5 a中各指标获得相应评语的百分比。对于对象X1可得到:

表2 自然环境试验后样品的外观等级Table 2 The appearance grade of sample after natural environmental test

2.2.3 权向量的确定

X至Y的模糊关系由各对象的权向量(又称为特征向量)矩阵W1,W2,…,W17构成,取17个量值相等。

利用层次分析法中相关知识确定权数。在层次分析法中,由于一系列因素的相对重要性的比较是定性的,为了使决策判断定量化,形成数值判断矩阵,必须引入合适的标度值对各种相对重要性的关系进行度量[2],见表3。

指标之间具有传递特征的可按式(8)计算:

如已知Y1与Y2的相对重要关系系数r12和Y1与Y3的相对重要关系系数r13,则Y2与Y3的相对重要关系系数r23=r13/r12。

采用了专家咨询法,经多位专家对5 个指标的比较判断的标度结果获得矩阵A。

式中:I是单位矩阵;n为元素个数。根据式(9),应用乘积根法求出特征向量:

2.2.4 矩阵A的一致性检验

矩阵A 受到专家知识水平和经验的影响,很难满足一致性条件。为保证可信度和准确性,必须进行一致性检验。

当平均随机一致性指标SRI和一致性指标SCI满足:SCR=SCI/SRI<0.10 时,则判断矩阵有可接受的不一致性;否则,就认为初步建立的判断矩阵是不能令人满意的,需要重新赋值,仔细修正,直至一致性检验通过为止。

表3 矩阵标度的判断及其含义Table 3 Evaluation and signification of matrix grade

矩阵A 的一致性指标SCI=(λmax-n)/(n-1),其中λmax是矩阵A 的最大特征值,n 是评价指标个数。不同指标个数平均随机一致性指标SRI可查阅表4。

表4 平均随机一致性指标SRI值Table 4 Values of average random coherence index(RI)

经一致性检验,SCI=0.046 0<0.10,故判断矩阵A满足要求。

2.2.5 计算模糊综合评价值(Pi)

取算子σ(●,⊕),得:

同理求得:b12=0.023 8,b13=0.104 8,b14=b15=b16=0。

为了把不同的对象放在公平的起点上比较,一般应进行归一化,即:

故PX1=(W1σSX1)·QT=[0.871 4,0.023 8,0.104 8,0,0,0]×[0,1,2,3,4,5]T=0.233 383

同理可求得对其他对象X2,X3,…,X17的综合评定结果。表5为各对象的模糊综合评定结果。

表5 模糊综合评价值Table 5 Value of fuzzy integrated evaluation

2.3 综合评价

将表4中的Pi值由小到大排序,顺序为:

该顺序即为17 种防护涂层在江津自然环境试验站,经5 a自然环境试验后外观性能模糊综合评价的结果。将表4结果同表1的综合评级比较,可以认为其规律性大致相同。在结果排序上有一定差异,因为表1 是按各项指标中最高等级来确定综合等级,忽略了其他指标中存在的缺陷和差别,使试验过程出现的一些信息没有反映出来,模糊综合评价包括了试验过程中各指标的全部信息,其评价结果显得更加公平合理[3—4]。

3 结语

对于试样(材料或产品)的环境适应性,一般用试验结果的综合评价数据来评定。由于经验和关注点的不同,对同一试验结果会得到不同环境适应性评价结果。模糊综合评价法中,采用了专家咨询法,经多位专家对几个指标的重要程度(矩阵标度)作出判定,再通过模糊数学方法的计算,可避免或减少人为判断的不一致性,使材料或产品的环境适应性评价更科学、更正确。

[1]陈凯,姜礼平.基于模糊综合评价的雷达效能评估[J].舰船电子工程,2008,167(5):115—117.

[2]叶义成,柯丽华,黄德育. 系统综合评价技术及其应用[M].北京:冶金工业出版社,2006.

[3]宣卫芳,胥泽奇,肖敏,等.装备与自然环境试验[M].北京:航空工业出版社,2009.

[4]汪学华.自然环境试验技术[M].北京:航空工业出版社,2003.

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