基于多层次灰色关联度的装备维修性定性要求综合评价方法

徐 达 王宝琦 吴 溪 张春林

(装甲兵工程学院兵器工程系，北京 100072)

维修性是指产品在规定条件下和规定时间内，按规定程序和方法进行维修时，保持或恢复其规定状态的能力。装备维修性要求包括定性要求和定量要求，描述了进行维修性设计所要达到的具体目标［1］。传统的装备维修性定性要求综合评价基本上以专家经验为主［2］，缺少定量评价的数学模型，严重影响不同装备维修性设计方案的评选工作。

装备维修性定性要求综合评价的新方法愈来愈多，如云模型等［3］，灰色综合评价方法作为新型评价模型已开始应用于一些装备效能综合评价领域［4～5］，但是对于多层次的复杂定性要求体系的维修性评价方法，亟待研究。本文提出的评价方法，对于装备设计阶段，选择维修性最优设计方案具有现实意义和重要参考价值。

1 装备维修性定性要求体系的构建

1.1 定性要求选择的依据

装备研制或改进中的维修性设计目的是实现规定的维修性定量与定性要求，选择出适用的维修性定性要求是构建装备维修性定性要求体系的前提。装备维修性定性要求选择的一般依据为:(1)装备的使用需求;(2)装备的结构特点;(3)和预期的维修方案结合考虑;(4)考虑指标如何验证。

1.2 定性要求体系的构建

根据GJB/Z 91－97《维修性设计技术手册》和定性要求选择的依据，结合我军装备的结构特点和维修实际情况，提出了多层次的装备维修性定性要求体系，如图1所示。

考虑定性要求的验证特点，可以将装备维修性定性要求体系分为两类。第一类属性称为过程属性，这一属性中的维修性定性要求都需要通过结合装备维修过程，才能得到其具体验证结果，其中包括可达性、人素工程和测试性3种要素。可达性反应的是维修人员在维修过程中接近故障部件的难易程度;人素工程是对装备维修过程中人体对作业环境的要求;测试性是影响装备故障诊断时间长短的重要因素。在装备设计阶段，过程属性一般采用数字样机虚拟仿真手段进行验证评价。第二类属性称为产品属性，分析对象为产品本身，这一属性中的维修性要素不需要结合装备维修过程，只要装备的模型确定，即可得到验证结果。其中包括简易性、标准化与互换性、防差错能力和维修安全性。

2 维修性定性要求体系综合评价模型

2.1 灰色理论与维修性定性要求体系

在研制阶段评价其维修性设计水平，实际上就是评定设计方案的优劣，应选择维修性设计好的方案，以便进行下一步设计。过去进行维修性设计决策时通常的做法是:首先预计各种选择方案中的平均修复时间和平均维修时间等参数，然后比较预计结果，通常采用回归预计法、单元对比法和时间累计法等，但是它的实现却依赖于原型或类似产品的历史数据，工作量大，在实际操作过程中只能预计维修性的定量参数，而不能明确表达设计因素与维修性之间的关系。

灰色理论评价方法是按发展趋势作分析，因此对样本量的多少没有要求，其数学方法是非统计的方法，不需要有典型的分布规律，计算量小［6］。由于装备维修性定性要求体系中的各个因素得分主要依靠专家依据核查表打分或虚拟仿真得出的验证结果，所以数据与客观实际具有一定的偏差，信息不完全，即“灰色”。灰色理论是从信息的非完备性出发研究和处理复杂系统的理论，其中基于灰色关联度的评价方法是利用各方案与最优方案之间的关联度的大小对评价方案进行比较、排序。本文提出的装备维修性定性要求体系是具有多层次的体系，因为传统的单层次灰色关联度方法不能满足对装备维修性定性要求体系进行综合评价，需要改进为多层次的关联度综合评价模型。

2.2 基于多层次灰色关联度维修性综合评价模型

灰色理论应用最广泛的是关联度分析方法，其基本思想是通过分析系统中各元素之间关联程度或近似度，对系统排序。本文提出的基于多层次灰色关联度的综合评价方法的总体流程如图2所示。

2.2.1 确定参评和参考数据列

设参评对象(方案)为n个，评价参数为m个，xij为第i个参评对象中第j个参数的得分原始值，参评数据列为:

参考数据列作为参评数据的参考比较的标准，参考数据列是由各个评价参数的最优值组成的数据列:

确定参评和参考数据列后，构造矩阵D:

2.2.2 数据规范化处理

由于维修性定性要求体系中各因素的得分情况通常是有不同量纲和数量级，不能直接进行比较和运算，为了保证结果的可靠性，需要对原始数据进行规范化处理。规范化的方法有多种，考虑到装备维修性定性要求得分的特点，这里采用极值处理法［7］，模型如下:

经过规范化处理后矩阵D转化为矩阵C:

2.2.3 计算关联系数

对于任意参评数据列和参考数据列可用下述关系表示出二者绘制的曲线在各点的差:

式中:ξij是第i个参评对象的第j个参数与参考数据列的相对差值，称为关联系数。ζ为分辨系数，引入它是为了减少极值对计算的影响，一般取ζ=0.5较合适。

通过关联系数得到各个参评对象的评价矩阵E:

2.2.4 多层次灰色关联度评价模型

单层次灰色关联度的综合评价模型为:

3 实例验证

现以某装备的3个设计方案为例，利用本文提出的基于多层次灰色关联度的装备维修性定性要求综合评价方法，对其进行维修性设计优劣排序。结合图1所示的装备维修性定性要求体系，专家结合装备数字样机给出的打分结果如表1所示。

表1中第一列中括号内数值为该参数的满分值，其中标准化和互换性是采用百分数制打分，其他均为百分制打分。维修工作负荷评价分值越小越好，属于成本型属性参数，其他维修性定性要求分值越大越好，属于效益型属性参数。

表1 3个设计方案

则参评数据列即为表1中的数据，并从中选出最优的数值构成参考数据列，即X*=［88，90，93，88，77，92，88，95，86，91，93，90，88］，将参评数据列和参考数据列代入到公式(1)中进行数据规范化处理，再将结果代入公式(2)得到3个方案的评价矩阵E。

通过层次分析法可得最底层参数的权重W:

将E和W一起代入到单层次灰色关联度的综合评价模型，得到装备维修性定性要求体系的第3层次的灰色关联度，同理按图2所示的评价流程迭代3次即可得出最高层的3个方案的关联度:R=［0.529 4，0.511 7，0.633 0］。可见该装备的维修性设计从好到差的顺序依次是:方案C、方案A、方案B。

为了验证该方法的客观可信度，到部队调研这3种设计方案的物理样机的维修性设计水平，专家给出的定性排名与用该方法得到的结果完全一致，说明了该方法合理可行。

4 结语

本文提出了装备维修性定性要求体系，研究了基于多层次灰色关联度的综合评价模型，得出以下结论:

(1)该评价方法有效地解决了装备维修性设计因素多样性以及评分不确定性的问题，并将定性分析转换为定量结果;

(2)该方法解决了参数体系中各个参数指标之间量纲不同的问题;

(3)该评价模型科学有效、合理可行，为装备维修性设计决策提供依据。

［1］吕川.维修性设计分析与验证［M］.北京:国防工业出版社，2012.

［2］黎放，杨元，杨建军.装备维修性设计参数综合评估方法［J］.工程设计学报，2008，15(1):11 －15.

［3］Wu Xi，Xu Da，Yang Zhenjun，et al.Research on maintainability evaluation method of the weapon system based on cloud［C］.QR2MSE2012，2012:1269－1271.

［4］唐政，孙超，刘宗伟.基于灰色层次分析法的水声对抗系统效能评估［J］.兵工学报，2012，33(4):432 －436.

［5］贾珺，战晓苏，程文俊.基于灰色关联分析的网络战综合能力评估［J］.系统仿真学报，2012，24(6):1185 －1188.

［6］杜栋，庞庆华，吴炎.现代综合评价方法与案例精选［M］.北京:清华大学出版社，2008.

［7］郭亚军.综合评价理论、方法及拓展［M］.北京:科学出版社，2012.