面向运输货损分析的覆盖件表面缺陷多属性评价模型

发布时间：2020-06-09 02:12

【摘要】：论文针对覆盖件运输途中产生的表面缺陷的多属性评价问题进行研究,有助于企业对其表面质量进行精准的等级划分并确定主要缺陷,从而优化物流服务过程,有助于物流服务质量的持续改善,具有重要的现实意义。论文以覆盖件作为评价对象,以运输途中产生的多个表面缺陷作为评价属性,由决策者赋予犹豫模糊数,实现定性评价向定量评价的转化。基于犹豫模糊理论及犹豫模糊多属性评价方法,以单个覆盖件表面缺陷综合得分值为目标函数,结合表面质量等级划分函数,建立覆盖件表面缺陷多属性模糊评价模型。在特征向量主观赋权法的基础上,运用寻优遗传算法确定最佳主观权重;在传统的离差最大化方法的基础上改进,提出一种新的犹豫模糊离差最大化方法确定客观权重;在两者的基础上设计表面缺陷模糊评价整体算法,并运用MATLAB数学分析软件予以求解,得到每个评价对象的综合得分值及其表面质量等级。通过实际案例计算分析,验证了本文建立的模型和算法的有效性、适应性和优越性。论文提出的面向运输货损分析的覆盖件表面缺陷多属性评价模型及其算法,为汽车企业对覆盖件表面缺陷进行质量等级评定和主要缺陷筛查提供了模型和算法参考,同时对相似产品的表面质量多属性评价有一定的借鉴意义。
【图文】：

吉林大学硕士学位论文车门内板表面缺陷评价案例 实例描述A 车企到货一批车门内板 100 件，在上线之前需要对其进行表面缺陷检测，数量很多，不可能一一检测，从中抽取 5 件进行质量检测，零件如图 5.1 所业拥有缺陷检测设备，所以很容易获得各类缺陷的数据信息，本文主要研究、锈蚀、压痕、划伤五种缺陷，在获得这 5 种缺陷的信息后，利用调查问见附录Ⅰ），由决策者根据缺陷信息及工作经验对每件车门内板进行评价，值以犹豫模糊数的形式给出，如下表 5.1，得到模糊评价初步矩阵 B。

3)x(4) (2,3)x(5) (1/5,1/4)x(6) (1/7,1/6)x(7) (4,5)x(8) (1/5,1/4)x(9) (1/5,1/4)x(10) (2,3)将每个变量的取值范围输入到算法后，，求得目标函数的最优解为 5.0max ( ) x106.6816,9.7170,2.4522,2.0148,0.2361,0.1462,4.0428,0.2430,0.2211,2.03的收敛图像如下图 5.2 所示。计算出判断矩阵最大特征值对应的特征向)38,0.4926,0.8391,0.1120,0.1917，经过归一化处理，得到五个属性的主观权),0.29,0.49,0.07,0.11。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U468.8;O225;O159

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本文编号：2704019