何勇,萬林林
(湖南科技大學(xué) a. 智能制造研究院, b. 難加工材料高效精密加工湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 湘潭 411201)
綠色制造是綜合考慮資源消耗和環(huán)境保護(hù)的現(xiàn)代制造模式[1]。制造工藝決策技術(shù)以及工藝數(shù)據(jù)庫作為綠色制造領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù),受到了國內(nèi)外眾多學(xué)者的持續(xù)關(guān)注。李聯(lián)輝等[2]提出了基于可拓分析及D-S理論的工藝規(guī)劃方案評估方法,并運(yùn)用實(shí)例對該方法進(jìn)行了驗(yàn)證。LV L等[3]提出機(jī)床工藝參數(shù)多目標(biāo)決策方法,并通過磨削實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。伍曉榕等[4]運(yùn)用決策試驗(yàn)與評價(jià)實(shí)驗(yàn)室方法確定指標(biāo)權(quán)重,并采用VIKOR方法對綠色工藝參數(shù)進(jìn)行選優(yōu)。鐘君焐等[5]建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的加工方法和刀具選擇決策模型,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的有效性。何彥等[6]開發(fā)了面向綠色制造的工藝規(guī)劃支持系統(tǒng),該系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)工藝要素選擇、工藝優(yōu)化及工藝綠色性能評價(jià)等功能。趙曦[7]開發(fā)了熱處理工藝評價(jià)系統(tǒng),構(gòu)建了面向熱處理工藝的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。鐘健[8]開發(fā)了面向低碳制造的數(shù)控滾齒工藝參數(shù)決策支持系統(tǒng),該系統(tǒng)可降低數(shù)控滾齒加工過程的碳排放量,并提高工藝參數(shù)決策效率與精度。
從以上文獻(xiàn)可以看出:1)工藝決策技術(shù)的研究在指標(biāo)賦權(quán)方面有所欠缺,大都只偏向于主觀權(quán)重或客觀權(quán)重,沒有將其綜合考慮在內(nèi);2)綜合考慮制造資源環(huán)境屬性指標(biāo)的工藝數(shù)據(jù)庫研究較少,特別是對于藍(lán)寶石企業(yè),缺乏有效的、能對藍(lán)寶石超精密研磨工藝資源環(huán)境屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析及工藝方案決策選優(yōu)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),這是亟待解決的問題。
鑒于此,本文設(shè)計(jì)了一種主客觀綜合賦權(quán)的工藝方案多屬性決策方法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的正確性。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)研發(fā)了一套藍(lán)寶石超精密研磨工藝決策支持系統(tǒng),存儲工藝方案的資源環(huán)境屬性等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并實(shí)現(xiàn)對有限工藝方案的多屬性決策的選優(yōu),為企業(yè)提供合理、綠色高效的加工工藝方案,助力企業(yè)綠色制造水平的提升。
指標(biāo)權(quán)重直接關(guān)系到指標(biāo)對總體的重要度大小,因此,確定指標(biāo)權(quán)重,是實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的前提。本文針對制造過程中各指標(biāo)存在較強(qiáng)相關(guān)性且指標(biāo)易存在特殊數(shù)據(jù)這一特點(diǎn),提出CRITIC法與層次分析法綜合主客觀權(quán)重的分析方法。CRITIC法確定指標(biāo)客觀權(quán)重;層次分析法確定指標(biāo)主觀權(quán)重,以此修正指標(biāo)特殊數(shù)據(jù)導(dǎo)致的客觀權(quán)重偏差(因?qū)哟畏治龇ㄊ褂幂^為普遍,故本文省略其計(jì)算步驟);采用線性加權(quán)法對主觀及客觀權(quán)重進(jìn)行綜合,獲得指標(biāo)綜合權(quán)重。
CRITIC法是由DIAKOULAKI D等[9]最先提出的一種考慮指標(biāo)間相關(guān)性的客觀定權(quán)法。該方法通過指標(biāo)內(nèi)的對比強(qiáng)度和指標(biāo)間的沖突性來綜合判定指標(biāo)的客觀權(quán)重。對比強(qiáng)度指同一指標(biāo)不同方案的取值差異,用標(biāo)準(zhǔn)差來表示;指標(biāo)間沖突性則基于指標(biāo)間的相關(guān)性。CRITIC法進(jìn)行客觀賦權(quán)的步驟為:
1)構(gòu)造原始數(shù)據(jù)矩陣X
X=[xij]m×n
(1)
式中:xij為X各元素;m(i=1,2,…,m)為工藝方案數(shù);n(j=1,2,…,n)為指標(biāo)數(shù)。
2)對X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化
(2)
式中xjmax與xjmin分別為第j個(gè)指標(biāo)的最大值及最小值。
3)計(jì)算指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差σj和相關(guān)系數(shù)Rkj
4)確定指標(biāo)的信息量Cj
(3)
5)確定指標(biāo)客觀權(quán)重θj
(4)
主客觀綜合賦權(quán)法是定量與定性相結(jié)合的權(quán)重分析法,既能減少決策者的主觀隨意性,又能彌補(bǔ)客觀賦權(quán)法的不足。令層次分析法求解的主觀權(quán)重為λj,則指標(biāo)綜合權(quán)重ωj可以用如下公式進(jìn)行求解:
ωj=μλj+(1-μ)θj
(5)
式中μ(0≤μ≤1)反映決策人員對權(quán)重的偏好,μ越大表明決策人員越傾向于主觀權(quán)重。
指標(biāo)賦權(quán)后,就可基于此采用合適的決策方法對各方案的指標(biāo)值進(jìn)行綜合,進(jìn)而對各工藝方案進(jìn)行決策選優(yōu)。TOPSIS法是典型的有限方案多屬性決策法,該法計(jì)算簡便、評估結(jié)果較合理、應(yīng)用較為靈活[10]。因此,本文在獲得指標(biāo)權(quán)重基礎(chǔ)上,運(yùn)用TOPSIS法建立加權(quán)TOPSIS模型,實(shí)現(xiàn)對有限工藝方案的多屬性決策,實(shí)現(xiàn)步驟如下:
1)對原始數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行向量規(guī)范化處理
(6)
2)構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化決策矩陣H
(7)
式中:hij為H各元素;ωj為指標(biāo)綜合權(quán)重。
3)確定正、負(fù)理想?yún)⒖夹蛄?/p>
(8)
(9)
(10)
(11)
4)分別計(jì)算各方案與正、負(fù)理想?yún)⒖夹蛄械木嚯xDi+、Di-
(12)
5)計(jì)算各方案與正理想?yún)⒖夹蛄械南鄬N近度Di,其值越大表明方案越優(yōu)
(13)
為了驗(yàn)證所提出的工藝方案多屬性決策方法的有效性,本研究開展了藍(lán)寶石超精密研磨工藝實(shí)驗(yàn),在采集各方案指標(biāo)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,采用該多屬性決策方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行決策,進(jìn)而選出最優(yōu)方案。
需選取的工藝參數(shù)有:研磨盤轉(zhuǎn)速(r/min)、游星輪轉(zhuǎn)速(r/min)、研磨時(shí)間(min)、研磨液流量(mL/min)。在YH2M8164B單面研磨機(jī)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)材料為直徑49mm、厚度2mm的A向藍(lán)寶石晶片及W-14-PC研磨液。采用萬分之一克電子天平獲取原材料消耗(g)、數(shù)字功率計(jì)并通過計(jì)算獲取機(jī)床加工能耗(kWh)、流量計(jì)獲取研磨液消耗(mL)、噪聲測定儀獲取噪聲分貝數(shù)(dB)。公式計(jì)算獲取材料去除率大小(nm/min),表面粗糙度儀獲取藍(lán)寶石表面粗糙度值(μm)。機(jī)床及關(guān)鍵設(shè)備如圖1所示。
圖1 機(jī)床及關(guān)鍵設(shè)備
按照前文所述實(shí)驗(yàn)方案,在單面研磨機(jī)上進(jìn)行藍(lán)寶石超精密研磨實(shí)驗(yàn),采集各工藝方案的資源環(huán)境屬性數(shù)據(jù),見表1。
1)依據(jù)CRITIC法,求解得到指標(biāo)客觀權(quán)重:
θj=(0.13,0.13,0.14,0.17,0.20,0.23)
2)依據(jù)層次分析法,確定指標(biāo)主觀權(quán)重:
λj=(0.177,0.145,0.205,0.151,0.169,0.153)
3)取偏好系數(shù)μ=0.5,得指標(biāo)綜合權(quán)重:
ωj=(0.154,0.138,0.172,0.160,0.184,0.192)
4)計(jì)算各工藝方案到正、負(fù)理想?yún)⒖夹蛄械馁N近度及相對貼近度:
Di=(0.645,0.814,0.767,0.378,0.486,0.397,0.541,0.54,0.566)
根據(jù)各方案的相對貼近度結(jié)果進(jìn)行排序,排序結(jié)果見表1。
表1 工藝資源環(huán)境屬性數(shù)據(jù)及方案排序結(jié)果
根據(jù)表1可知,第2組工藝方案為決策選優(yōu)方案,其對應(yīng)的原材料消耗為0.121 1 g、機(jī)床加工能耗為0.496kWh、研磨液消耗為180mL、噪聲為66dB、材料去除率為806.8nm/min、表面粗糙度Ra為16nm。由此可知該決策方案在保證較大材料去除率及較低表面粗糙度的前提下,達(dá)到了減少原材料消耗、能耗、研磨液以及資源環(huán)境排放的目的,實(shí)現(xiàn)了制造業(yè)傳統(tǒng)指標(biāo)與資源環(huán)境屬性指標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化,可為企業(yè)工藝決策人員的生產(chǎn)實(shí)踐提供指導(dǎo)。
基于前文所設(shè)計(jì)的多屬性決策方法,并經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其科學(xué)性后,以快速準(zhǔn)確地輔助工藝人員決策為出發(fā)點(diǎn),設(shè)計(jì)并開發(fā)了藍(lán)寶石超精密研磨工藝決策支持系統(tǒng)。
該工藝決策支持系統(tǒng)主要包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫模塊與工藝方案決策選優(yōu)模塊?;A(chǔ)數(shù)據(jù)庫模塊可以對研磨工藝資源環(huán)境屬性等信息進(jìn)行添加、刪除、修改、查詢。決策選優(yōu)模塊可以對研磨工藝方案實(shí)例進(jìn)行決策,優(yōu)選出最好方案以指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)體系如圖2所示。
圖2 決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)體系
圍繞此決策支持系統(tǒng)的兩大功能模塊,建立了此系統(tǒng)的工作流程,如圖3所示。具體流程為:1)用戶進(jìn)入系統(tǒng)主界面;2)選擇研磨工序;3)進(jìn)入方案選優(yōu)模塊,通過權(quán)重模塊和決策模塊實(shí)現(xiàn)對研磨工藝方案的選優(yōu)及排序;4)決策結(jié)果顯示。
圖3 系統(tǒng)運(yùn)行流程圖
系統(tǒng)的主界面如圖4所示。工具欄包含了各基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,方便用戶對各數(shù)據(jù)庫進(jìn)行相關(guān)操作。在工作區(qū)域,用戶可通過選擇超精密研磨工序,進(jìn)入具體的功能界面。
圖4 決策支持系統(tǒng)主界面
工藝方案決策選優(yōu)的主要操作界面如圖5所示。系統(tǒng)錄入了各研磨工藝方案的資源環(huán)境屬性數(shù)據(jù),通過系統(tǒng)的權(quán)重計(jì)算模塊及多屬性決策模塊對各方案進(jìn)行排序,并將結(jié)果進(jìn)行顯示。如圖5所示,第2組工藝方案為最優(yōu)工藝方案,其對應(yīng)的工藝參數(shù)為:研磨盤轉(zhuǎn)速45r/min,游星輪轉(zhuǎn)速60r/min,研磨液流量9mL/min,研磨時(shí)間20min。可知該系統(tǒng)滿足實(shí)際決策效果,減少了工藝決策的時(shí)間,提高了企業(yè)的工作效率。
圖5 工藝方案決策選優(yōu)界面
1)將CRITIC法與層次分析法相結(jié)合進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán),決策結(jié)果既能體現(xiàn)主觀信息,又能體現(xiàn)客觀信息;在指標(biāo)賦權(quán)基礎(chǔ)上引入TOPSIS法建立多屬性決策模型,通過藍(lán)寶石超精密研磨實(shí)驗(yàn),其模型可行性得到了驗(yàn)證,且該模型有一定的推廣價(jià)值。
2)以設(shè)計(jì)的多屬性決策方法為支撐,以藍(lán)寶石超精密研磨作為研究對象,開發(fā)了藍(lán)寶石超精密研磨工藝決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)存儲了藍(lán)寶石超精密研磨各工藝方案的基礎(chǔ)庫信息及資源環(huán)境屬性信息,可以實(shí)現(xiàn)對研磨工藝方案的決策選優(yōu),能夠有效解決制造過程各指標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問題,對企業(yè)綠色制造水平的提升有一定的輔助作用。