【摘要】：論文針對覆蓋件運輸途中產(chǎn)生的表面缺陷的多屬性評價問題進行研究,有助于企業(yè)對其表面質(zhì)量進行精準的等級劃分并確定主要缺陷,從而優(yōu)化物流服務過程,有助于物流服務質(zhì)量的持續(xù)改善,具有重要的現(xiàn)實意義。論文以覆蓋件作為評價對象,以運輸途中產(chǎn)生的多個表面缺陷作為評價屬性,由決策者賦予猶豫模糊數(shù),實現(xiàn)定性評價向定量評價的轉(zhuǎn)化。基于猶豫模糊理論及猶豫模糊多屬性評價方法,以單個覆蓋件表面缺陷綜合得分值為目標函數(shù),結(jié)合表面質(zhì)量等級劃分函數(shù),建立覆蓋件表面缺陷多屬性模糊評價模型。在特征向量主觀賦權(quán)法的基礎上,運用尋優(yōu)遺傳算法確定最佳主觀權(quán)重;在傳統(tǒng)的離差最大化方法的基礎上改進,提出一種新的猶豫模糊離差最大化方法確定客觀權(quán)重;在兩者的基礎上設計表面缺陷模糊評價整體算法,并運用MATLAB數(shù)學分析軟件予以求解,得到每個評價對象的綜合得分值及其表面質(zhì)量等級。通過實際案例計算分析,驗證了本文建立的模型和算法的有效性、適應性和優(yōu)越性。論文提出的面向運輸貨損分析的覆蓋件表面缺陷多屬性評價模型及其算法,為汽車企業(yè)對覆蓋件表面缺陷進行質(zhì)量等級評定和主要缺陷篩查提供了模型和算法參考,同時對相似產(chǎn)品的表面質(zhì)量多屬性評價有一定的借鑒意義。
【圖文】：

吉林大學碩士學位論文車門內(nèi)板表面缺陷評價案例 實例描述A 車企到貨一批車門內(nèi)板 100 件，在上線之前需要對其進行表面缺陷檢測，數(shù)量很多，不可能一一檢測，從中抽取 5 件進行質(zhì)量檢測，零件如圖 5.1 所業(yè)擁有缺陷檢測設備，所以很容易獲得各類缺陷的數(shù)據(jù)信息，本文主要研究、銹蝕、壓痕、劃傷五種缺陷，在獲得這 5 種缺陷的信息后，利用調(diào)查問見附錄Ⅰ），由決策者根據(jù)缺陷信息及工作經(jīng)驗對每件車門內(nèi)板進行評價，值以猶豫模糊數(shù)的形式給出，如下表 5.1，得到模糊評價初步矩陣 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)將每個變量的取值范圍輸入到算法后，，求得目標函數(shù)的最優(yōu)解為 5.0max ( ) x106.6816,9.7170,2.4522,2.0148,0.2361,0.1462,4.0428,0.2430,0.2211,2.03的收斂圖像如下圖 5.2 所示。計算出判斷矩陣最大特征值對應的特征向)38,0.4926,0.8391,0.1120,0.1917，經(jīng)過歸一化處理，得到五個屬性的主觀權(quán)),0.29,0.49,0.07,0.11。
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U468.8;O225;O159

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本文編號：2704019