基于AHP的材料成型工艺决策软件的设计

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Material Forming Technology Decision Making Based on AHP Software DesignYANG Xianping(Bureau of Complete Machinery&Equipment of Guangdong Province，Guangzhou Guangdong 5 10030，China)Abstract：The material forming technology of evaluation and decision method was proposed based on the five targets of time，cost，quality，resource consumption and environmental pollution.By using analytic hierarchy process(AHP)and multi-objective de-cision method，material forming technology multi-objective decision model was established.With application of MATLAB language，the material molding process decision making software was developed.The technology process decisions are made more quickly and ac·curately，which lighten the load of the decision makers。

Keywords：Material forming technology；MATLAB；AHP decision making目前，材料成形方案的拟定过程通常是由有经验的技术人员根据经验列举出可能的技术方案，查阅大量的基础资料 (包括主要资料和辅助资料)，初步筛选出几种最可行的方案，然后举行技术、经济分析，最终优化出最终方案。这-过程属于单-目标的决策问题。面向绿色制造的材料成形工艺决策过程除了要考虑经济性外，还需考虑资源、环境等问题，属于多目标决策问题。

1 材料成形工艺方案规划总体决策目标体系的建立工艺规划决策的目标体系包括资源消耗 (R)，环境影响 (E)，生产时间 (T)、质量 (Q)、成本(c)5个决策目标。由于职业降与安全危害主要由环境排放物导致，因此将其纳入环境影响-并考虑。以上5个决策目标根据各具体的工艺规划问题又可以进-步的具体化，而且量化方法也会有所不同，需要结合具体问题具 T体分析。

材料成型的目标：尽可能低的制造成本，旧能快的市场响应，旧能 囫高的产品质量，旧能低 。

C面向绿色制造的工艺规划决策目标体系的资源消耗和旧能小的生态环境影响。依据五角形总体决策目标框架从而建立了如图1所示的材料成形工艺方案规划总体决策目标体系。

2 材料成型工艺的AHP决策步骤由于制造的复杂性，上述总体决策框架中的许多目标难以进行定量的计算和分析，许多问题只能定性分析和逻辑判断。如何将这些定性分析和逻辑判断进行量化，用数值计算结果为依据进行准确的决策呢层次分析法 (AHP)是解决这-问题的-种有效方法。

该方法以决策主体的定性分析和逻辑判断为主要依据，建立判断矩阵并通过-系列数学方法计算出各种侯选方案的重要度，从而选择重要度最大的方案作为最优方案。层次分析法体现了人们决策思维的基本特征：分解、判断、综合。应用层次分析法进行决策的步骤如图2所示。

图2 层次分析法决策步骤收稿日期：2012-03-25作者简介：杨先平 (1975-)，男，工学硕士，工程师，主要研究方向为工程机械设计、流体传动与控制等。E-mail：atN524### 163.eom。

第 13期 杨先平 ：基于 AHP的材料成型工艺决策软件的设计 ·125·3 决策软件的程序设计考虑到计算的效率问题以及程序的简洁性，选用MathWorks公司的 MATLAB R2008a进行决策软件程序的设计。

3.1 总体设计根据系统设计的总体目标，建立面向绿色制造的材料成型工艺的评价和决策系统，系统包括4个功能拈、即总控拈、系统维护拈，人机交互拈和AHP决策计算拈，如图3所示。

图3 软件的总体框图系统总控拈。系统总控拈是整个系统的总控制台，主要功能是对系统其他功能拈进行管理和调度，使各拈连接成-个有机整体，通过系统菜单和提示对话框接受用户指示，调度各拈进行工作，并协调各拈之间的信息传递。

系统维护拈。该拈是用于系统的扩充和完善，它为用户提供了扩充和完善系统功能的有效途径。

人机交互拈。人机交互拈包括两部分：输入拈和输出拈。人机交互拈的功能是在决策者和系统之间进行信息交互传递，其组织的合理与否直接影响到用户对系统的使用方便以及系统的运行效率，- 般采用人机对话的方式进行。

3.2 具体设计3.2.1 决策运算拈设计(1)主程序 AHP.m算法输入判断矩阵 A，B1，B2，B3，B4，B5；定义随机-致性指标 RI [0，0，0.58，0.90，1.12，1.24，1.32，1.41，1.45，1.49，1.51]；求 A的特征向量 WA和特征根 LA[WA，LA]eigen(A)；CIn(LA-n)/(n-1)；求 A的-致性比率 CRnCIn/RI(n)；；如果 CRn<0.10输出 A的CR%f通过-致性检验!”否则输出 A的CR%f未通过-致性检验!”求B的特征向量WK和特征根LK求B的-致性比率CRm如果 CRm<0.10输出 B的CR%f通过-致性检验!”否则输出 B的CR%f未通过-致性检验!”disp( 准则层对目标层权向量 )；disp(WA)；disp( 方案层对准则层权向量 )；disp(WK)；EWK WA：disp( 方案层组合权向量 )；disp(E)；CICIm $WA：RIRim ，lc WA：计算组合-致性比率CRCI/RI；如果 CR<0.10输出 组合-致性比率 CR%f通过-致性检验!”否则输出 组合-致性比率 CR%f未通过-致性检验!”[MAX，CHOICE]max(E)； %最佳选择输出CHOICE(2)调用函数eigen.m算法function[W，lambda]eigen(A)%使用和法求特征根与特征向量[In，n] size(A)；A2zeros(in，n)；A3zeros(In，1)；A4zeros(1TI，1)；Wzeros(m，1)for k1：nA2(：，k)A(：，k)/sum(A(：，k))；%列向量归-化endfor k1：I'lA3(k，1)sum(A2(k，：))；%按行求和endWA3/sum(A3)；%归-化，近似特征向量wA4A W ：特征根 lambdasum(Ad./W)/m；3.2.2 软件界面设计软件界面使用MATLAB自带的 GUI设计工具设计，如图 4。

该系统是运用层次分析法。重要度判断矩阵输入界面”分两个部分：准则层对目标层”矩阵输人框和 措施层对准则层”矩阵输入框。措施层对准则层”共有5个输入框，依次输入待选方案对判断准则的重要度判断矩阵。决策运算完毕，弹出运算结果输出界面。

· 126· 机床与液压 第 41卷图4 软件界面设计4 实例运行和结果分析4.1 实例运行4.1.1 案例书面决策计算某工厂加工如图5所示的承压油缸毛坯。

图5 承压油缸技术图该零件有两种加工方案：胎膜锻和焊接。按照传统的决策仅从成本 (c)、生产率 (T)和质量 (Q)等几方面考虑，而从资源和环境二方面考虑很少。

(1)确定决策变量用 ( ， ：)来描述此决策问题，其中 代表胎膜锻油缸， 代表焊接油缸。于是有当 (1，0)时，即采用胎膜锻油缸 ( ，1)，而不采用焊接油缸 ( 0)；当 (0，1)时，即不采用胎膜锻油缸 ( 0)，而采用焊接油缸 ( 1)；其中 1 21。

(2)确定目标变量及其构成① 时间目标TTI 式中： 为油缸毛坯制作时间，对胎膜锻油缸，还应包括胎模制作时间，锻造坯料的加热时间和锻件的冷却时间等； 为机械加工时间，它决定于加工工艺方式、工艺路线、原材料加工难易程度； 为热处理时间； 为其他时间。

② 质量目标 Q (Q ，Q ，Q，)式中：Q。为油缸的结构质量；Q：为加工质量；Q，为功能质量。

③ 成本目标 ccc1C2c3式中：c 为油缸原材料成本；c：为制造加工成本；c，为能源消耗成本。

④ 环境影响目标E (E。，E：，E3)式中：E 为噪声污染；E：为烟尘污染；E。为冷却液水污染。

⑤ 资源消耗目标R (R ，R ，R )式中：R，为原材料消耗，包括种类、总量、利用率等；R 为能源消耗，包括种类、总量、利用率等；足 为辅助资源：如刀具、冷却液、电焊条等。

(3)技术经济模型及其分析① 时间模型及其分析对胎膜锻油缸方案：4 T(1，0)∑Ti(1，0)对焊接油缸方案：4 r(o，1)互 (0，1) T(1，0)> r(o，1)但如果批量较大，平均锻造周期可缩短。

② 质量模型及其分析Q锻 (1，o)E焊：t(o，1)⑤ 资源消耗R铁R(1，0)>R钢R(o，1)(4)多目标优化和决策因该决策问题的决策变量只有两种选择 (1，0)和 (0，1)，因而最优化方案只需要在以下两种方案中选择-种即可。

方案A甘[ (1，0)，Q(1，0)，C(1，0)，E(1，0)，R(1，0)](z ，Q锻，c锻，E锻，R锻)方案 B铸[T(0，1)，Q(0，1)，C(0，1)，E(0，1)，R(0，i)](z ，q焊，C焊，E焊，R焊)采用层次分析法求解，首先建立如图6所示层次模型。