工业品设计论文：工业品概念设计的制造性评估范文

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作者：刘国昌苟秉宸单位：西北工业大学工业设计研究所

产品设计方案多样化及其可制造性评价体系

1设计方案多样化

产品概念设计既是客户需求的不确定语义表达，设α是产品概念设计客户需求域X中的一个元素，元素α在产品概念设计原理功能设计域Y中存在对应的特定含义设为集合A，设计方案域Z中的对应方案集为S。产品概念设计的自然语义就是一种MNXYZ⎯→⎯→的映射，其中M和N分别是从X到Y和从Y到Z的映射，从模糊集合的角度分析，上述元素、集合及其映射的隶属关系分别是如图1所示，由图可知单一的客户模糊性需求映射到产品原理功能设计域和产品概念设计方案域，其目标并非一个确定的解，而是满足一个由满足设计需求的多个解组成的集合，当然，集合内的解的情况是不确定的，可能是唯一解，多解甚至空解。在概念设计的客户需求往往是多种不同形式的需求的组合，即需求集，需求集中各个元素之间存在“或”或“与”的联系，设概念设计需求域X的两个元素分别为α和β，那么它们在产品功能原理设计域Y中的组合体的解释由以下集合运算决定。同样，从功能原理设计域Y到设计方案域Z也存在上述关系。因此，设计需求集产生不同的产品功能原理组合集，进而产生不同的产品概念设计方案集。

2概念设计可制造性的多属性评价体系

本文作者把可制造性定义为：在给定制造资源的条件下，对产品概念设计工业设计因素所具备的制造可能性的评估与优化。产品概念设计包含多重属性，工业设计阶段是产品可制造性的决定阶段，而工业设计主要分为形态结构、表面材质、人机布局、色彩涂装等几个属性，各属性之间的相互作用构成了设计方案可制造性评价的多属性体系。如表1所示。每一个产品概念设计方案集都凝聚了设计师的辛勤的汗水，产品概念设计的评价因素和产品的种类有密切的关系。有些产品如家居设计，人机设计的属性权重就要大一些，而机械产品形态结构属性权重反而会大一些。所以各个属性的权重随着不同的产品类别不同，也存在着产异性。

产品概念设计是从客户需求到产品概念创新的复杂映射过程。产品设计方案的多样化和产品概念设计工业设计阶段的复杂化，使得概念设计可制造性评价涉及因素广泛且关系复杂，因而需要针对多种条件进行评价和决策，以获取一定制造资源条件下综合性能最优良的方案。常见的评价系统由专家主观赋值得到属性权重，然而由于专家经验、背景、教育程度的不同使得其评价具有主观性强等缺陷，因此将专家权重系数引入多属性决策中，增强多属性决策方法的客观性和有效性，继而为产品概念设计可制造性评价提供一种新的有效地决策方法。

基于判断矩阵信息的多属性决策

对于多属性群决策中的属性和专家赋权问题，鉴于专家对于属性的权重信息和专家权重信息完全蕴含在专家给出的矩阵中，故应充分挖掘判断矩阵的特征信息进行赋值，从而即获得专家对于属性的权重，又通过比较判断矩阵或者权重的质量获得专家权重。基于判断矩阵信息的语言多属性决策方法主要分为两步：首先是专家对评价体系的各个属性进行赋权；然后确定各个专家的个体可信度权值。以上两个步骤均基于专家给出的判断矩阵。并采用客观赋权进行。

1属性赋权

问题的属性权重未知。同时聘请专家采用9级评分的方法，分别对各个属性进行两两比较，得到判断矩阵。专家kE给出的判断矩阵为()(1,2,3,,)kAk=K，由判断矩阵得到的属性权重独立考虑各个专家给出的判断矩阵。当判断矩阵满足一致性要求的时候，认为ijjiaw=w。但由于专家认识的局限性和实物的客观复杂性，专家给出的判断矩阵一般不会满足一致性要求。因此期望由判断矩阵(k)A得到属性权重

2专家赋权

在给定专家进行赋权的时候，应从专家给出的判断矩阵的一致性程度进行考虑，一般认为，判断矩阵的一致性越好，该专家的属性权重的判断矩阵的可信度就越高。专家的判断矩阵的一般形式为：专家个体的权重值与专家一致程度相关，专家一致程度即专家给出的判断矩阵中判断信息的一致程度。因此提取专家判断矩阵的全部信息以确定其一致性程度，是确定专家权重值的有效途径。那么如何提取专家的全部判断信息呢？根据参考文献的定理，对一个n阶判断矩阵kA，最多可以提取出一致性专家判断矩阵的个数是n2n个。针对提取的专家一致性判断矩阵，本文采用以下方法确定专家的权重值。根据前面的定理提取出n2Nn=个构造一致性矩阵的元素组合，并将这些元素组合构成一个元素集合记为Q，通过Q和一致性矩阵原理构造一致性判断矩阵，记为2,1,2,,nsAsn=，并且每个矩阵可以得到一

3评价实施方法

步骤一：利用式（4）由判断矩阵得出各个

可制造性评价实例及分析

自行车租赁系统通过便捷的操作和时尚的外观和综合工艺性，通过物联网技术完成不同机柜之间的数据交换，为市民提供服务。系统结构较为复杂，零部件种类和数量繁多，设计条件涉及面广，约束关系复杂。现选取4位专家从4个属性对某一方案进行评价。属性分别包含形态设计、人机布局、表面材质和色彩涂装。得到了四位专家的判断矩阵为步骤三利用线性加权法集结属性信息和专家信息，并选出最优方案。易看出4个专家中有3个专家都认为属性结构设计属性最为重要，而人机设计属性、环境保护属性和需求设计属性的重要性相对接近且比结构设计的重要性要小。由此分析：由专家234E,E,E得到的属性权重较为一致；专家234E,E,E的权重系数应该接近且大于1E的权重。从案例计算结果看，234w,w,w一致性较好，且结构相同，均显示属性1权重最大，容易看出专家权重2ξ，3ξ，4ξ数值接近，均大于1ξ。同时也容易看出专家4E的判断矩阵一致性最好，可以看出本方法具有简答明了且快捷有效地特点。

结束语

概念设计可制造性评价是一个多属性的决策问题，在面对制造因素制约的前提条件下，评价专家的主观判断致使决策行为不一致。由于专家对某个实际问题的决策的判断完全蕴含在其给出的判断矩阵中，因此应该充分挖掘专家判断矩阵信息，从而得到属性权重和专家权重。本文利用一致性要求，提出了一种新的概念设计评价方法：挖掘专家判断矩阵中的信息，得出专家权重，以得出最优方案。