王正如 梁 晉 王立忠 梁新合

西安交通大學(xué),西安,710049

基于模糊綜合評價的車身曲面品質(zhì)分析

王正如 梁 晉 王立忠 梁新合

西安交通大學(xué),西安,710049

為了精確評價車身曲面品質(zhì),在綜合考慮曲面精度和光順性的基礎(chǔ)上,確定了汽車車身曲面品質(zhì)的評價因素集。采用層次分析法確定各個評價因素的權(quán)值,利用模糊分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法建立了汽車車身曲面品質(zhì)分析模型。經(jīng)訓(xùn)練測試,驗證了該評價模型的準(zhǔn)確性。

車身曲面;光順性;模糊綜合評價;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引言

在汽車外部模型的構(gòu)造中,精度和光順性是一對相互影響、相互制約的因素:提高了構(gòu)造曲面與點云數(shù)據(jù)的一致性往往導(dǎo)致光順性不理想;追求曲面的高光順性時又會帶來精度的降低。如何在曲面精度和光順性之間尋找一個平衡點成為逆向工程中的關(guān)鍵技術(shù),而這需要對曲面模型進行定量的曲面品質(zhì)評價。

汽車車身曲面品質(zhì)評價包含模型的精度評價和曲面光順性評價兩方面內(nèi)容。模型的精度作為一個定量指標(biāo),可以通過最大誤差、平均誤差、標(biāo)準(zhǔn)差等量化數(shù)據(jù)進行定量分析;光順即光滑和順暢,是指曲面的光滑性和無波動性[1],目前大部分三維設(shè)計軟件都帶有對曲面進行光順分析的工具,反射線圖、斑馬條紋圖、高光線圖、曲率分布圖等也廣泛應(yīng)用于曲面光順性評價[2-4],但是光順性評價是帶有主觀色彩的定性分析,沒有具體的數(shù)值為依據(jù),多數(shù)場合下還是以人的眼光來判斷曲面是否光順[5],對分析師的經(jīng)驗水平要求很高。

本文利用模糊分析方法,結(jié)合Imagew are的曲面分析功能,對定性的光順指標(biāo)進行解析和量化:采用層次分析法(AHP),根據(jù)各評價因素對光順性評價影響的大小和判斷難易程度,確定各因素權(quán)值,采用加權(quán)平均模型對精度和光順性進行綜合評判;采用點云與所建曲面的平均誤差來對精度進行評價;對于評價光順性的定性指標(biāo),利用模糊理論中的模糊數(shù)進行定義,用自然語言變量詞集 J={很好,好,中,差,很差}表示不同的光順等級,并對不同的光順等級建立評價標(biāo)準(zhǔn)。對于一個新的評判對象只需按照各評價因素的評價標(biāo)準(zhǔn)打分,得到模糊評判結(jié)果后輸入到監(jiān)督式學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)就能根據(jù)以前訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值對該對象進行品質(zhì)分析,并得到最終得分。

1 汽車曲面綜合評價模型

高品質(zhì)的汽車車身曲面要求具有良好的精度、光順性以及符合基本美學(xué)要求。本文根據(jù)車身曲面精度分析、光順性評價中的連續(xù)性分析、斑馬條紋圖、反射線圖、高光線圖、曲面曲率分析、真實感圖形分析等建立曲面評價模型,表1所示為各評價因素。

1.1 確定各因素權(quán)重

層次分析法[6]作為一種高效簡捷的多目標(biāo)決策分析方法,非常適合量化定性判斷。本文利用層次分析法建立影響光順性的各因素權(quán)重集,將各種評價因素劃分為互關(guān)聯(lián)的有序?qū)哟?根據(jù)各因素的判斷準(zhǔn)確性及難易程度進行分析:對于容易進行判斷分析、對光順性影響大的因素給予大的權(quán)重,反之,權(quán)重小;引用1～9比率標(biāo)度方法構(gòu)造判斷矩陣,得到相對權(quán)重。

表1 車身曲面品質(zhì)評價因素

1.1.1 建立判斷矩陣

判斷矩陣可以表達(dá)各因素相比重要性的大小。構(gòu)造判斷矩陣的方法是,兩個元素兩兩比較哪個重要,重要多少,對重要性程度按1～9賦值:

1.1.2 層次單排及檢驗

在層層排序中要對判斷矩陣進行一致性檢驗。只有通過檢驗才能說明判斷矩陣在邏輯上是否合理,才能繼續(xù)對結(jié)果進行分析。

(2)確定相應(yīng)的平均隨機一致性指標(biāo)(RI)。根據(jù)判斷矩陣階數(shù)得到平均隨機一致性指標(biāo)RI。平均隨機一致性指標(biāo)是指多次(500次以上)重復(fù)進行隨機判斷矩陣特征根計算之后取算術(shù)平均得到的數(shù)值。本文選取文獻(xiàn)[7]中1～15階判斷矩陣重復(fù)計算1000次得到的平均隨機一致性指標(biāo)。

(3)計算一致性比例(CR)并進行判斷:

當(dāng)CR＜0.1時,認(rèn)為判斷矩陣的一致性可以接受,反之則需要對該判斷矩陣重新進行修正。

經(jīng)上述分析計算,最終確定的各評價因素權(quán)值如表2所示。

表2 各評價因素權(quán)值

1.2 確定模糊綜合評定模型

綜合評價就是對受到多個因素影響的事物或?qū)ο笞鞒鲆粋€總的評價。采用模糊綜合評價方法有效地克服了多因素評價時的模糊性和主觀性,其結(jié)果可靠性高、效果好。以一級模型為例,一般可歸納為以下幾個步驟[8]:

(1)建立評價對象因素集:

因素也稱為參數(shù)指標(biāo)或質(zhì)量指標(biāo),它們能綜合反映出對象的質(zhì)量,因而可由這些因素來評價對象。

(2)建立評判集:

本文對車身曲面品質(zhì)進行評價,評判集是車身曲面品質(zhì)等級的集合。

(3)建立單因素評判,即建立一個從U到F(V)的模糊映射:

由此模糊映射 f可以導(dǎo)出模糊關(guān)系,得到模糊矩陣R:稱R為單因素評價矩陣。(U,V,R)構(gòu)成了一個綜合評價模型。

1.2.1 專家評價

汽車曲面等級的確定極其重要,沃爾沃汽車公司將汽車曲面等級劃分為十個等級,至少達(dá)到七級才算是合格品[9]。本文選取一系列采用逆向設(shè)計方法所作的車身曲面為分析樣本,由三人組成的評估專家組通過綜合考慮曲面的精度和光順性對模型各個評價因素和最終等級評定打分,五個等級的分?jǐn)?shù)分別為{100,80,50,30,10},然后取平均值。最終曲面等級分?jǐn)?shù)為很好(90～100)、好(65～89)、中(40～ 64)、差(20～ 39)、很差(0～19),如表3所示。

表3 車身曲面品質(zhì)分析樣本

1.2.2 確定隸屬函數(shù)

隸屬函數(shù)的確定沒有嚴(yán)格的方法,通常靠經(jīng)驗確定。本文構(gòu)造隸屬函數(shù)時充分考慮了曲面不同等級間的中間過渡狀態(tài)。采用嶺形函數(shù)構(gòu)造影響汽車車身曲面品質(zhì)的精度隸屬函數(shù)和光順性隸屬函數(shù)。精度隸屬函數(shù)曲線如圖1所示。

圖1 精度隸屬函數(shù)曲線

1.2.3 模糊綜合評價結(jié)果

得到各評價因素權(quán)值及隸屬函數(shù)后,對評價樣本進行綜合評價,最終得到車身曲面品質(zhì)分析模糊評價結(jié)果(表4)。

表4 車身曲面品質(zhì)分析模糊評價結(jié)果

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

表4中車身曲面品質(zhì)分析模糊評價結(jié)果共計42組,其中35組作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本,7組作為檢驗樣本,利用MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對樣本進行訓(xùn)練檢驗,訓(xùn)練誤差如圖2所示。

通過檢驗樣本訓(xùn)練值與實際值之間的誤差來判斷樣本訓(xùn)練是否達(dá)到要求。訓(xùn)練結(jié)果如表5所示。從訓(xùn)練結(jié)果可以看出,對于測試樣本的等級判斷正確率達(dá)到100%,對于分?jǐn)?shù)判斷的誤差最大為6.99%,在可以接受的范圍內(nèi)。

圖2 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差圖

表5 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

3 結(jié)論

(1)提出的基于模糊綜合評價的汽車車身曲面品質(zhì)分析方法考慮了判斷汽車車身曲面精度和光順性的各個指標(biāo),對曲面品質(zhì)進行定量評價,檢驗結(jié)果驗證了本方法的精度在可接受范圍內(nèi)。

(2)采用監(jiān)督式學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),通過不斷學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗提高網(wǎng)絡(luò)精度,減少了對人的依賴性。在實際應(yīng)用中,可降低人的主觀判斷產(chǎn)生的誤差,為汽車車身曲面品質(zhì)分析提供了新的思路。

[1] 夏衛(wèi)群.車身曲面質(zhì)量的評價指標(biāo)研究[J].汽車科技,2005,9(5):9-11.

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Study on Quality Evaluation of Autom obile Sur faces Based on Fuzzy Comp rehensive Evaluation

Wang Zhengru Liang Jin W ang Lizhong Liang Xinhe
Xi'an Jiaotong University,Xi'an,710049

Toevaluate the quality of automobile surfaces p recisely,on the basis of considering both of precision and smoothness,a factor set of evaluation was determined.Using analytic hierarchy process(AHP)to determ ineweights of the evaluation factors,combining w ith fuzzy analysisand artificial neural network,the quality evaluation model of automobile surfaces was estab lished.A fter training and testing,the results prove that the model is accurate.

body surface;smoothness;fuzzy comprehensive evaluation;artificialneural network

U461.4;TP391.9

1004—132X(2011)06—0748—04

2010—03—11

(編輯 蘇衛(wèi)國)

王正如,男,1985年生。西安交通大學(xué)機械工程學(xué)院碩士研究生。主要研究方向為逆向工程。發(fā)表論文2篇。梁 晉,男,1967年生。西安交通大學(xué)機械工程學(xué)院副教授。王立忠,男,1968年生。西安交通大學(xué)機械工程學(xué)院副教授。梁新合,男,1966年生。西安交通大學(xué)機械工程學(xué)院博士研究生。