模糊层次分析法在质量功能配置中的应用.pdf

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1、第3期(总第196期)机械工程与自动化No.32016年6月MECHANICALENGINEERING&AUTOMATIONJun.文章编号:1672-6413(2016)03-0209-03模糊层次分析法在质量功能配置中的应用张池,胡文超,江擒虎(合肥华耀电子工业有限公司,安徽合肥230009)摘要:将模糊层次分析法引入质量功能配置,用以分析顾客需求,得到各项顾客需求与各项技术特性的重要程度,并通过FAHP-QFD方法得到的结果指导产品优化设计。以行星齿轮减速器的多目标优化设计为例,验证了FAH

2、P-QFD方法的实用效果。关键词:模糊层次分析法;质量功能配置;多目标优化设计+中图分类号:TH165.4文献标识码:B0引言已知某NGW型行星齿轮减速器的输入功率为质量功能配置(QualityFunctionDeployment,5kW,输入转速为960r/min,传动比为6.3,行星轮QFD)是分析和展开顾客需求的科学方法,是将顾客数为3;在单向连续运转、载荷平稳的工作情况下,要[1]需求与工程要求联系起来的良好纽带,其核心工具求其可靠度大于0.99,寿命大于15年。[2]是Hauser和Cl

3、ausing在1988年提出的质量屋;其行星齿轮减速器各个齿轮均为渐开线标准直齿基本思想就是从质量保证的角度出发,通过市场调查轮,各齿轮参数见表1。等手段获得顾客需求,并利用矩阵图解法将这些顾客表1行星齿轮减速器各齿轮参数需求分解展开,最终将顾客需求贯穿到从产品设计到参数太阳轮行星轮内齿圈生产制造的各个环节,使开发的产品真正符合顾客的材料20CrNi2MoA20CrNi2MoA42CrMo要求。简便地说,QFD就是一种基于用户需求驱动的硬度HRC57~HRC61HRC57~HRC61HBS260~

4、HBS300产品设计方法[3]。但是,顾客需求都具有一定的模糊齿根弯曲疲劳400280280强度(MPa)性,无法用精确值来衡量,因此引入模糊层次分析法齿面接触疲劳(FuzzyAnalyticHierarchyProcess,FAHP),用以分14501450750强度(MPa)析模糊的顾客需求。FAHP是层次分析法(AHP)的精度等级767Fuzzy扩展,目前主要有两种形式:基于模糊一致矩阵的FAHP和基于模糊数的FAHP。模糊数主要有三1.1顾客需求的层次结构角模糊数、梯形模糊数和对数模糊数等

5、形式。其中,三通过对顾客的问卷调查等方式得到顾客对减速器角模糊数以最低、最可能和最高隶属度来表示对事物的各项需求,对顾客需求进行分类、归纳、整理,得到如的定性主观判断,可以较好地体现人们对客观事物的图1所示的顾客需求层次模型。理解。然而,三角模糊数的运算不同于精确数的运算,1.2顾客需求重要度存在其特殊性和复杂性。本文通过最小二乘法的原理选取基数为9的自然语言集合,各项需求之间的以及三角模糊数的运算法则进行计算,得到顾客需求比较可以用绝对差、非常差、很差、差、差不多、好、很的重要程度。好、非常好、

6、绝对好来表示,对应的三角模糊数分别为:1FAHP-QFD模型S0=(0/8,0/8,1/8),S1=(0/8,1/8,2/8),S2=(1/8,FAHP-QFD模型的基本思想与QFD相同,其核2/8,3/8),S3=(2/8,3/8,4/8),S4=(3/8,4/8,5/8),心都是质量屋,与QFD不同的是将传统QFD中的左S5=(4/8,5/8,6/8),S6=(5/8,6/8,7/8),S7=(6/8,墙变成由FAHP方法中的模糊互补判断矩阵得到的7/8,1),S8=(7/8,1/8,1/8)

7、,同一种需求用1/2来表顾客需求的基本重要度,然后通过QFD基本理论计示,即(1/2,1/2,1/2)。建立的各层次的模糊互补判断算各项技术特征的重要度,依此指导优化设计。本文矩阵见表2~表5。以NGW型行星齿轮减速器的多目标优化设计为例,根据文献[4]中提出的方法可以得到各项技术特介绍FAHP-QFD方法的应用。征的重要度向量:g=[0.259,0.13,0.033,0.066,收稿日期:2015-11-04;修订日期:2016-04-28作者简介:张池(1976-),男,安徽合肥人,高级工程师

8、,本科,从事机械电子设计工作。・210・机械工程与自动化2016年第3期T0.066,0.044,0.088,0.174,0.088,0.051]。评分。对比本产品、竞争企业产品与市场顾客需求,可以设定各项顾客需求的期望目标值。根据Shannon[5]定义用于信息量测度的信息熵,得出各项顾客需求修正因子向量:e=[0.101,0.101,0.101,0.101,T0.098,0.101,0.098,0.101,0.101,0.098]。表5经济性需求下层次需求的模糊互补判断矩阵CC

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