基于模糊综合评价法的除雪机设计评价应用
2022-07-28彭鹏胡昌格柴敏
彭鹏，胡昌格，柴敏
基于模糊综合评价法的除雪机设计评价应用
彭鹏，胡昌格，柴敏
（天津工业大学，天津 300387）
为了合理评价除雪机中多个设计因素对除雪机的影响，并选择出最优设计方案，建立将定性和定量相结合进行分析的除雪机设计方案评价模型。针对除雪机的使用方式和应用特点，以及现有除雪机存在的问题，采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）和亲和图（JK）法对相关影响因素进行多层次的归类和总结，从外观、体验、人机和维护4个方面建立除雪机的多层级分析模型，并通过MATLAB辅助计算得到各影响因素的权重；然后运用模糊综合评价方法（Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE）对3个方案进行评分，形成各自的评分集和矩阵集并进行合成计算得到模糊评判结果向量，最终选择得到最优设计方案。将该评价模型应用于3款除雪机造型设计方案评价中，应用实例分析表明该评价模型可以完成各设计方案的优劣排序，其评价过程客观准确，为后期除雪机的设计和优化提供量化分析参考。
产品设计；除雪机；层次分析法；模糊评价法；设计方案
道路积雪是冬季威胁居民安全出行的主要因素之一[1]，机械化快速除雪不仅有利于城市建设，还能改善居民安全出行环境和提高城市居住的幸福感。除雪机是一种快速清扫道路积雪的机械设备，然而国内除雪机研制起步较晚，在造型方面的研究还比较欠缺，产品功能使用形式相对单一[2]，外观造型的设计多来自国外已存在产品的改良，自主创新较差，也未形成标准产品能作为参考。致使当前国内除雪机的造型同质化较为严重，品牌形象特征不明显、色彩运用不恰当、人机操作不协调和作业舒适性较差，极大降低了用户满意度，且不能满足当前除雪机消费市场的造型需求。
除雪机作为提升城市形象的重要工具，已经有了明显的发展方向，体积小方便操作、多功能且高效率、智能和安全等是必然的发展趋势，再考虑其造型设计是必要的组成部分，故对除雪机设计方案的合理决策尤为重要。在设计决策过程中，通常易受到众多人为因素的干扰，如购买者和使用者的偏好、心理、年龄等差异等，而评价指标的程度通常是根据自身的经验和直觉判定，粗略对众多指标作定性分析和评价达不到全面分析评价对象的目标[3]。因此，如何较客观有效地完成对除雪机造型设计中人为情感带来的不确定性因素的评价[4]，寻求得到一种科学的评价方法是当前除雪机行业的重要问题。层次分析法（Analysic Hierarchy Process，AHP）是一种多指标统计方法，是由美国运筹学家Satty等于20世纪70年代提出的，在处理复杂问题时非常有效便捷，操作简单且实用性强。模糊综合评价法则基于模糊数学来完成评价对象的综合评价，以此将不确定性的因素定量化。为了降低人为因素的影响，田园等[5]通过将模糊层次分析法和主成分分析相结合，提出了一种高速自动机组合灰评估的方法，有效避免了传统灰评估主观因素的影响；袁树植等[6]将灰色关联分析引入群层次分析法，解决了传统层次分析法主观性过强的缺点，同时结合感性工学，建立了一种直觉模糊集理论和TOPSIS法相结合的综合评价模型，完成了数控机床人机界面设计方案的评价；胡珊等[7]在模糊综合评价法中引入熵权法，修正了在确定评价指标权重时的主观性，完成了设计方案的评估和优选；王超等[8]采用遗传算法得到了除雪机结构参数的最优解，完成了除雪机结构优化；田广东等[9]基于模糊层次分析法和灰色关联TOPSIS法构建了一种新的贴近度指标，完成了拆解方案等级的判定和优劣的排序，提高了有限资源的利用率。上述文献表明产品的设计与决策，虽然很大程度会受到人为因素的影响，但通过专家和行业内人士群体判断的方法可降低影响。
除雪机设计方案的评价与决策是一个典型的多目标、复杂性问题，需要对除雪机进行科学分析，并构建系统的产品评价模型。文中建立的除雪机设计评价模型采用层次分析法和亲和图法，对影响因素进行多层次的归类和总结，从外观、体验、人机和维护4个方面建立除雪机的多层级分析模型，计算得到各影响因素的权重；然后运用模糊综合评价方法对各方案进行评分，形成各自的评分集和矩阵集并对其进行量化处理，最终选择得到最优设计方案，为除雪机的设计开发和优化提供量化分析参考，增加产品设计研究的可靠性和合理性。
1 除雪机设计评价流程
除雪机的设计受到很多因素影响，合理的设计评价能更准确地反映产品设计的质量，可有效完成设计方案之间的比较，提高市场竞争力。通过对层次分析法和模糊综合评价法相关文献的研究，提出如图1所示的评价流程。首先运用层次分析法和亲和图法对影响因素进行多层次的归类和总结，建立除雪机的指标体系阶层结构模型，并构建判断矩阵计算各影响因素的权重；然后再通过模糊综合评价方法对各方案进行评分，形成各自的评分集和矩阵集并选择合成算子，计算得到模糊评判结果向量，最后选择得到最优设计方案。
图1 除雪机设计方案评价流程
2 基于AHP和模糊评价法的评价模型构建
2.1 AHP确定指标权重的计算
AHP是一种定性分析和定量研究相结合的多目标多层次决策方法，将目标看作系统，按照分解目标问题、比较评价指标、判断相对重要度、综合分析的方式来完成决策，对于目标问题的本质和其内在关系分析得较为清晰，具体步骤如下。
1）除雪机多层次评价模型构建。由于除雪机使用场景的特殊性与影响指标的复杂性，市场上各产品的功能和外观也具有多样性、独特性，给除雪机的评价和决策带来了压力，通过对影响产品的各种指标进行深入分析，可以更好地建立评价指标体系[10]。为了更加明确各因素间的关系，通过搜集行业专家和经验丰富的产品设计师意见，查阅相关研究文献，并用KJ法把除雪机相关指标归类划分，将除雪机设计问题转化为目标层、准则层和方案层3个层次的结构模型[11-12]。从外观、体验、人机和维护4个方面将除雪机的准则层划分为交互方式1、外部特征2、人机3、维护成本4共4个准则指标，再依据4个准则指标划分得到语音识别11、设备协同12、灯光感应13、强度模式14、色彩21、造型22、质感23、尺寸高度31、界面分布32、设备承受力33、环境适用性34、零件维修41、材料特性42和软件迭代更新43共14个次准则指标。最终构建除雪机评价指标体系，见图2。
为了方便理解各个评价指标的含义，对各指标含义进行了说明，见表1。根据表1中的评价指标进一步分析可知，除雪机评价指标体之间存在着一定的关联性，其指标体系有着复杂的层次结构。
2）判断矩阵的构建和指标权重的计算。
确定准则层和次准则层指标后，采用1—9级标度法，先将4个准则层指标进行相互比较，再将14个次准则层指标进行相互比较，构建判断矩阵，以此将决策判断量化，用其数值的大小来表示评价指标的不同重要程度[13]，见表2。通过Matlab计算各判断矩阵的最大特征值max和各自对应的权重向量。
图2 除雪机评价指标体系
表1 除雪机设计评价指标说明
Tab.1 Description of evaluation indexes for snow thrower design
表2 标度及含义
Tab.2 Scale and meaning
3）一致性检验。
随机一致性比率：
(1)
式中，为判断矩阵的一致性指标；为随机一致性指标[11]；具体数值见表3。一般<0.1时，则认为是满意一致性矩阵；否则，要重新修正判断矩阵。判断矩阵通过一致性检验后，计算得到各子指标的综合权重和其层次总排序[14]。
表3 随机一致性指标
Tab.3 Random consistency index
2.2 模糊综合评价结果的计算
1）模糊关系矩阵的建立。
模糊综合评价法是一种有效分析多个指标的综合评价方法，将多个指标值进行综合评判来估量模糊的因素。假设除雪机设计方案评价系统各评价指标集合={1，2，3，…，U}，建立评语集={1，2，3，…，V}，可建立由和合成的模糊关系矩阵：
(2)
式中，r表示对应评价指标U（=1,2,…,）的第个评语等级。
2）隶属度的确定。
单指标因素评判U对V的隶属度可以表示如下：
(3)
式中，r为模糊矩阵中的因素，为参加评价的人数，d指对评价指标U做出V评价的人数。
3）评价结果的确定。
根据模型和算子定义的不同，可分为主因素决定性、主因素突出型、加权平均型、均衡平均型等，由于除雪机的评价要对各因素的权重均衡兼顾，故选择加权平均算子模型模型计算B。将AHP计算得到的权重与模糊关系矩阵合成，可建立模糊综合评价的数学模型[15]：
(4)
式中，为模糊向量；为权重集合；为评价指标集和评语集合成的模糊关系矩阵。
将各方案数个指标转换为对应等级的分数，可得评价结果并实现各方案的优先排序，即将评语集中的非常满意、满意、一般和不满意分别赋值10分、8分、6分和4分，令=(10,8,6,4)T，则有综合决策值表达式如下：
(5)
式中采用加权平均算子模型(·,+)计算。
3 实例分析
3.1 实例概况
现有3个备选的除雪机设计方案1、2、3，各方案在整体上以沉稳作为最主要的设计要点，保证用户心理安全上的需要，且各方案都配有便于用户进行控制操作的触控屏幕，以提高操作效率。通过Rhino三维建模软件辅助完成各方案的设计，然后使用Keyshot软件完成效果图的渲染，最终得到除雪机造型设计方案，见图3。
方案1以弧线为设计元素，塑造了一种富有张力的设计风格。该产品具有智能语音操控系统和自动调节清扫强度的功能，操作台面按钮布局合理，让操作更简单便捷。在材质方面，采用双色注塑使其形态极富层次感，同时具有出色的耐磨性和抗摔性，又不失细腻的质感。配色上，将沉稳的深灰、明度较高的浅灰和点缀作用的棕黄色进行有机的分配，使产品在美感和实用中取得平衡，也更具时尚感和科技感。
图3 3种不同的设计方案
方案2在整体造型上采用简洁的线条表现设计的理性，表面材料使用涂烤工艺处理过的不锈钢外壳，不仅具有较强光泽感，而且有较高的耐摩擦性能，不易掉漆，较好地使造型质感和使用性能融合统一。产品主体边缘的重叠式设计可降低整机震动时的壳体磨损和来自自身的冲击力，车轮轮毂采用喷砂工艺以提高工件的抗疲劳性。产品的关键部位零件可替换性强，便于拆卸维修。
方案3整体造型简洁有力，色彩以深灰色为主体色、浅灰色为辅助色，棕黄色为点缀色。在材料方面，考虑到低温环境下的力学要求，主机材料采用强度高、不易变形的喷砂不锈钢外壳，降低壳体表面反光度有利于减少作业过程中发生意外交通事故的概率；顶部为2种材质的拼接，其中经过特殊处理的有机玻璃具有很好的抗老化性能，且无毒无害，便于清洁，同时与不同区域分布的颜色形成一定的呼应。推手部位安装有触控屏幕，符合人的身体特征和操作习惯，有利于提高工作效率，且产品具有智能灯光和语音提示的功能，给使用者提供多样的交互体验。
除雪机的设计方案完成构建后，通过上述所建立的基于AHP和模糊评价法的评价模型对除雪机的3个设计方案完成分析，从外观、体验、人机和维护4个方面的14项评价指标对除雪机的方案做出合理的评价，确定3个设计方案的优先排序，最终得到符合市场发展需求、企业策略要求的最优设计方案。
3.2 AHP确定指标权重的计算
根据5位行业内专家和经验丰富的产品设计师意见，采用1—9级标度法先将4个准则层指标进行相互比较，再将14个次准则层指标进行相互比较，建立判断矩阵。通过Matlab计算出各个指标的权重、矩阵的最大特征值max、一致性指标和一致性比率，完成矩阵的一致性检验，计算结果见表4—8。一致性检验通过后，可得各指标综合权重及层次总排序，见表9。
表4 准则层指标判断矩阵
Tab.4 Criterion layer index judgment matrix
表5 交互方式下的次准则判断矩阵
Tab.5 Sub-criterion judgment matrix under interaction mode
表6 外部特征下的次准则判断矩阵
Tab.6 Sub-criterion judgment matrix under appearance feature
表7 人机下的次准则判断矩阵
Tab.7 Man-machine sub-criterion judgment matrix
表8 维护成本下的次准则判断矩阵
Tab.8 Sub-criterion judgment matrix under maintenance cost
表9 各评价指标综合权重和排序
Tab.9 Comprehensive weight and ranking of each evaluation index
综上所述=(0.045, 0.172, 0.053, 0.295, 0.006, 0.032, 0.017, 0.036, 0.015, 0.071, 0.14, 0.063, 0.035, 0.02)T。
3.3 模糊综合评价结果的计算
根据专家建议，建立评语集={1，2，3，4}，其中1表示非常满意，2表示满意，3表示一般，4表示不满意。邀请行业内专家、相关产品设计师等组成35人的小组对3个方案的各项指标进行打分评论，90分以上为非常满意，75～90分为满意，60～75分为一般，50～60分为不满意[16]，最终的票数统计见表10。
表10 除雪机各评价指标的票数统计表
Tab.10 Vote table for each evaluation index of snow thrower
根据表10的数据，再依据式（2）—（3），可得方案1的模糊关系矩阵1：
根据式（4），将各指标的权重和方案1的模糊关系矩阵1做乘法运算，得出方案1的模糊综合评价1：
根据式（5），得出方案1综合决策值1：
同理，可得方案2和方案3的综合值分别为8.879、8.991，即3>2>1，各方案的优劣排序为方案3>方案2>方案1，因此选择3为最优设计方案。
4 结语
基于AHP与模糊综合评价法的评价模型将除雪机设计方案的决策问题视为一个系统，运用AHP和KJ法先把相关指标归类划分，从外观、体验、人机和维护4个方面划分出14个次准则评价指标，构建了除雪机设计评价指标体系，计算出各个指标的综合权重和总排序；通过模糊评价法求解了各指标对于3个除雪机设计方案的隶属度，借用加权平均模型确定了各方案的优劣排序，各综合决策值分别为8.718、8.879、8.991，即方案3为最优设计方案。以上设计实践表明了该评价模型可以实现除雪机设计方案的最优化决策，解决了除雪机中定性影响因素定量分析的问题，也可为相关类别其他产品的设计和优化提供量化分析参考。在研究过程中，存在样本数据数量和人的主观性问题等不足，后续需要进一步对模型进行优化、扩大样本数量，探究出更好地指导产品设计方案的决策。
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Application of Snow Thrower Design Evaluation Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method
PENG Peng, HU Chang-ge, CHAI Min
(Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China)
The paper aims to evaluate the influence of multiple design factors on the snow throwers reasonably, select the optimal design scheme, and establish evaluation model of snow thrower design scheme combining qualitative and quantitative analysis. Analytic Hierarchy Process (AHP) and Affinity Diagram (JK) were used to classify and summarize the related influencing factors according to the usage mode and application characteristics of snow throwers and the existing problems of snow throwers. The multi-level analysis model of snow plow was established from the aspects of appearance, experience, man-machine and maintenance, and the weight of each influencing factor was obtained through MATLAB assisted calculation. Then Fuzzy Comprehensive Evaluation (FCE) was used to score the three schemes, forming their own score set and matrix set, and then the Fuzzy Evaluation result vector was obtained through synthesis calculation. Finally, the optimal design scheme was selected. The evaluation model was applied to the evaluation of three snow thrower modeling design schemes. The analysis of application examples shows that the evaluation model can complete the ranking of pros and cons of each design scheme, and the evaluation process is objective and accurate, which provides a quantitative analysis reference for the design and optimization of snow throwers in the later stage.
product design; snow thrower; AHP; fuzzy evaluation method; design scheme
TB472
A
1001-3563(2022)14-0059-07
10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.14.007
2021–02–18
彭鹏（1993—），女，硕士生，主攻研究方向为工业设计。
胡昌格（1965—），男，硕士，副教授，主要研究方向为设计美学理论与运用。
责任编辑：陈作
