1.产品设计方案多样化及其可制造性评价体系

1.1设计方案多样化

产品工业设计方案是根据客户需求的不确定语义表达得到的，设α是产品工业设计客户需求域X中的一个元素，元素α在产品工业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。产品工业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(,y)(y)mµα=µ和,(z)(z)nsµα=µ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工业设计方案域，其目标并非唯一确定的解，而是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。产品工业设计中，客户多种不同形式的需求构成了需求集，需求集中各个不同元素之间存在“或”或“与”的联系，设工业设计需求域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工业设计方案集。

1.2工业设计可制造性的多属性评价体系

本文将可制造性定义为：在给定制造资源的条件下，产品工业设计方案各属性所具备的生产制造的可能性。产品工业设计阶段包含多重形式的属性，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。在实际的产品工业设计方案中，评价因素和产品种类有密切的关系。如家电产品，表面材质属性设计基本已经成熟，人机交互的重要程度要大于其他几个属性的比重，因此在对家电产品的工业设计可制造性评价中，人机布局的权重要大一些。而重视产品结构的机械产品在可制造性评价中，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，也存在着较大的差异性。yαxzAS常见的评价系统由专家主观赋值得到属性权重，然而专家由于学历、经验、背景及个人偏好等主客观因素的影响，给出的评价信息往往客观性和合理性较差，另外在可制造性评价中，评价对象的复杂性和不确定性也使得评价信息是不确定的，因此将不确定信息的语言多属性决策理论引入到产品工业设计可制造性评价中，增强可制造性评价的有效性和高效性。

2基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

目前不确定型依赖算子的多属性决策法，在工商管理，工程预算和项目评估方面得到了较为广泛地应用，在设计方案评估方面还并不成熟。本文将结合文献提出的不确定语言混合几何平均算子和依赖型不确定语言有序加权几何算子提出一种基于不确定语言多属性决策的产品工业设计可制造性评价方法。决策者在进行定性测度时，一般需要适当的语言评估标度，可事先设定语言评估标度称函数ULWGM为n维不确定语言的加权几何平均算子。在实际的可制造性评价中，专家在产品工业设计方案可制造性的决策中，往往主观性较强，专家的偏好很大程度上决定了其给出的评价信息，因此设计方案可制造性评价经常存在偏离综合平均值较大的问题，为了保证可制造性评价的公平性，应该降低偏离平均值较大的评价信息权重。因此需要重新定义ULOWG[7-11]算子的权重，即将以上各式进行代换得到(4)根据文献（7,12）我们将式（3）的ULOWG算子称为依赖型ULOWG算子即DULOWG算子，易知该算子为一个净算子[7]。容易得到另外一种基于正态分布的思想的ULOWG算子权重算法。可以得出式（3）和式（5）确定权重的原则是：变量值越接近综合平均值，其权重就越大，反之则越小，从而一定程度上降低了由于专家主观因素对评价结果造成的消极影响。容易看出，两种权重的确定方法中，前者的计算相对简单，而后者在权重信息的处理上则更为合理。

3基于DULOWG算子的产品工业设计

可制造性评估多属性决策方法设决策者集(,)k12tζ∈ζζ，ζ，ζ对于工业设计方案集(,)12QQQQQim∈关于属性集(,,,)11FFFFFjn∈进行测度，得到产品工业设计方案Qi关于工业设计属性Fj的属性值()krsij∈，构成工业设计可制造性评价决策矩阵()(1,2,,)kRrktkijmn==×，(,,,)12nξ=ξξξ为工业设计属性权重向量，[0,1]jξ∈且11njj∑ξ==，下面给出具体步骤[7]。步骤1利用ULWGM算子，对产品工业设计可制造性评价决策矩阵Rk中的第i行的工业设计属性值进行集结，从而得出某一决策者kζ所给出的关于设计方案Qi的综合属性值为,,,12kkkkrrrriiiinULWGMξ=i=1,2,m；k=1,2,,t步骤2利用式（4）的DULOWG算子，对t位决策者给出的设计方案Qi的综合属性值()(1,2,,)krkti=进行集结，得到设计方案Qi的可制造性综合属性值为(1)(2)(),,,trDULOWGrrriiii=，i=1,2,,m步骤3由式（1）将ri和所有()1,2,,jrj=m进行对比得到()pprrijij=≥，从而对可制造性属性r(i1,2,,m)i=进行排序，建立互补判断矩阵()ijmnPp×=，其中p0ij≥，pp1ijji+=，0.5iip=，i,j=1,2,,m。然后对矩阵ijmnPp×=的行进行求和，得到1ijimppj=∑=，i=1,2,,m步骤4通过对比ip值的大小，对设计方案进行排序，ip值越大，其对应方案的可制造性也就越好。

4实例分析

以上述方法为基础，开发出基于不确定语言型多属性决策方法的多工艺决策模块，并应用到某型吸尘器的CAID系统中。根据前文所述，抽取并建立吸尘器的评价体系，并基于ULWGM与DULOWG算子不确定多属性决策方法，制定评价和决策流程。现有吸尘器工业设计方案5个~15QQ,4个评价属性~14FF（属性分别对应材质质地、曲面形态、色彩涂装和人机设计）假定评价属性权重为ξ=(0.4,0.1,0.2,0.3),三位专家利用评估标度={,,,,,,}1234567Ssssssss={极好，很好，好，一般，差，很差，极差}，所得的评价矩阵()(1,2,3)54kRrkkij==×为运用本文的所给出的方法进行求解，具体步骤如下。步骤1：利用ULWGM算子得到决策者kζ所给出的决策方案Qi的综合属性值为两两比较得到互补判断矩阵为然后对互补判断矩阵的每一行求和，得到1.8661p=，1.8622p=，2.8413p=，2.7834p=，3.1485p=步骤4：利用p(i1,2,,5)i=的值对决策方案进行排序得到：53412ppppp。从而得到具有最佳可制造性的工业设计方案为5Q。

5结束语

工业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，本文结合基于ULWGM与DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法，构建产品工业设计可制造性评价体系，并通过相应实例对系统的可行性进行了验证，本方法通过提取决策者给出的决策信息，较大程度上保证了决策的客观性，又规避了决策者由于主观因素带来的决策偏差，避免了决策结果不合理性。

作者：刘国昌苟秉宸陈俊璇单位：西北工业大学工业设计研究所