ZL50装载机地综合性能评价与衡量

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1、精品word学习资料可编辑ZL50 装载机综合性能评判0 引言20 世纪初装载机问世， 20 岁月开头大量投放市场并推广应用； 1971 年我国产生了第一台铰接式轮式装载机ZL50，1978 年成为中国轮式装载机的系列标准；目前， ZL50 装载机在我国已经得到广泛的应用；装载机是一种广泛用于大路，铁路，建筑，水电，港口，矿山等建设工程的土石方施工机械，它主要用于铲装土壤，砂石，石灰，煤炭等散状物料，也可对矿石，硬土等作轻度铲挖作业； 其性能优劣直接影响施工质量和工程进度； 而一台装载机的优劣不能只关注一两个方面， 需要我们对其进展综合评判； 通常人们关注的装载机的性能包括：作业性，牵引性，稳

2、固性，操作性等多个方面，每个方面有包括许多个小的方面， 这些类别和层次不同的因素构成了一个复杂而又相互关联的综合系统；因此，要科学客观地评判ZL50 装载机的性能就必需要有能够多方面，多层次反映其性能的评判方法；本争论通过对ZL50 装载机性能的分析，运用模糊综合评判与层次分析法建立了反映其性能的二级综合评判模型；1 综合评判模型1.1 建立综合评判模型综合评判模型由因素集 U ，权重向量 A和评判集 V构成；名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑因素集 Uu1,u2,um，评判集 Vv1, v2 , vn；设向量 Aa1, a2, am ，名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编

3、辑名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑mai1 ， 0aii 11， ai 为因素集 U中第 i 个因素ui 所对应的权重，表示ui 相对名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑于 U的相对重要性；假如 U到 V上的模糊子集ri 1, ri 2, rinm，rij1， 0rij1名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑j 1为因素集 U中第 i 个因素对评判集 V 的评判结果，那么因素集 U的评判矩阵为名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑Rrijm n ，评判对象关于因素集U对评判集 V 的综合评判的结果为：名师归纳

4、总结欢迎下载精品word学习资料可编辑BA. Rb1,b2 , bn；其中A. R 为 A 与 R的广义模糊合成运算， bi名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑表示评判对象对评判集V 中第 i 个元素的隶属程度；依据以上评判模型原型，结合 ZL50 装载机性能综合评判的实际情形，可建立多级综合评判模型； 广义模糊合成运算 A. R 有多种形式， 其中加权平均型合成运算形式与一般矩阵乘法运算一样，能充分表现权重向量 A的作用，同时充分利用了 R中的信息，综合程度强，更适用于ZL50 装载机性能的综合评判，因此 A. R 接受加权平均型；名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑1.

5、1.1 层次分析法理论 AHP层次分析法的概念层次分析法 Analytic Hierarchy Process，简称 AHP是将与决策总是有关的元素分解成目标， 准如此，方案等层次， 在此根底之上进展定性和定量分析的决策方法；该方法是美国运筹学家匹茨堡高校教授萨蒂于20 世纪 70 岁月初， 在为美国国防部争论 依据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进展电力支配 课题时，应用网络系统理论和多目标综合评判方法，提出的一种层次权重决策分析方法；层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质， 影响因素与其内在关系等进展深化分析的根底上， 利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标，多准如此

6、或无结构特性的复杂决策问题供应简便的决策方法；特殊适合于对决策结果难于直接精确计量的场合；所谓层次分析法， 是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统， 将目标分解为多个目标或准如此， 进而分解为多指标 或准如此， 约束的假如干层次， 通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序权数和总排序，以作为目标多指标，多方案优化决策的系统方法；层次分析法是将决策问题按总目标， 各层子目标，评判准如此直至具体的备投方案的次序分解为不同的层次结构，然后得用求解判定矩阵特点向量的方法， 求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最终再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优

7、方案； 这里所谓“优先权重是一种相对的量度， 它明确各备择方案在某一特点的评判准如此或子目标， 标下优越程度的相对量度， 以与各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度； 层次分析法比拟适合于具有分层交叉评判指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题；其用法是构造判定矩阵，求出其最大特点值； 与其所对应的特点向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指 标的相对重要性权值；层次分析法的优缺点优点：1. 系统性的分析方法层次分析法把争论对象作为一个系统， 依据分解， 比拟判定， 综合的思维方式进展决策，成为继机理分析，统计分析之后开展起来的系统分析的重要工具； 系统的思想在于不

8、割断各个因素对结果的影响， 而层次分析法中每一层的权重设置最终都会直接或间接影响到结果， 而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的， 特殊清楚， 明确；这种方法特殊可用于对无结构特性的系统评判以与多目标，多准如此，多时期等的系统评判；2. 简洁有用的决策方法名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑这种方法既不单纯追求高深数学，又不片面地留意行为，规律，推理，而是 把定性方法与定量方法有机地结合起来， 使复杂的系统分解， 能将人们的思维过程数学化，系统化，便于人们承担，且能把多目标，多准如此又难以全部量化处 理的决策问题化为多层次单目标问题， 通过两两比拟确定同一层次元素相对上

9、一层次元素的数量关系后， 最终进展简洁的数学运算； 即使是具有中等文化程度的人也可明白层次分析的根本原理和把握它的根本步骤，运算也经常简便， 并且所得结果简洁明确，简洁为决策者明白和把握；3. 所需定量数据信息较少层次分析法主要是从评判者对评判问题的本质，要素的懂得动身， 比一般的定量方法更讲求定性的分析和判定； 由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法，层次分析法把判定各要素的相对重要性的步骤留给了大脑，只储存人脑对要素的印象， 化为简洁的权重进展运算； 这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题；缺点：1. 不能为决策供应新方案层次分析法的作用是从备选方案中选择

10、较优者； 这个作用正好说明白层次分析法只能从原有方案中进展选取， 而不能为决策者供应解决问题的新方案； 这样， 我们在应用层次分析法的时候， 可能就会有这样一个情形， 就是我们自身的制造才能不够， 造成了我们尽管在我们想出来的众多方案里选了一个最好的出来，但其成效仍然不够企业所做出来的成效好； 而对于大局部决策者来说， 假如一种分析工具能替我分析出在我的方案里的最优者， 然后指出方案的不足， 又或者甚至再提出改良方案的话， 这种分析工具才是比拟完善的； 但明显， 层次分析法仍没能做到这点；2. 定量数据较少，定性成分多，不易令人信服在如今对科学的方法的评判中， 一般都认为一门科学需要比拟严格的

11、数学论证和完善的定量方法； 但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程许多时候并不是能简洁地用数字来说明一切的； 层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法，因此必定带有较多的定性颜色； 这样，当一个人应用层次分析法来做决策时， 其他人就会说：为什么会是这样？能不能用数学方法来说明？假如不行以的话， 你凭什么认为你的这个结果是对的？你说你在这个问题上熟识比拟深，但我也认为我的熟识也比拟深， 可我和你的看法是不一样的， 以我的观点做出来的结果也和你的不一样，这个时候该如何解决？比如说，对于一件衣服，我认为评判的指标是舒适度，耐用度，这样的指标 对于女士们来说， 估量是比拟难承担的， 由于女士们对衣服

12、的评判一般是美观度是最主要的， 对耐用度的要求比拟低， 甚至可以忽视不计， 由于一件廉价又好看的衣服，我就穿一次也值了，根本不考虑它是否耐穿我就买了；这样，对于一个名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑我原本分析的购置衣服时的选择方法的题目，充其量也就只是男士购置衣服的选择方法了；也就是说，定性成分较多的时候，可能这个争论最终能解决的问题就比拟少了；对于上述这样一个问题， 其实也是有方法解决的； 假如说我的评判指标太少了，把美观度加进去， 就能解决比拟多问题了； 指标仍不够？我再加嘛！ 仍不够？ 再加！仍不够？！ 不会吧？你分析一个问题的时候考虑那么多指标，不觉得辛苦吗？大家都知道，对

13、于一个问题，指标太多了，大家反而会更难确定方案了；这 就引出了层次分析法的第三个不足之处；3. 指标过多时数据统计量大，且权重难以确定当我们期望能解决较普遍的问题时，指标的选取数量很可能也就随之增加；这就像系统结构理论里， 我们要分析一般系统的结构， 要搞清楚关系环， 就要分析到基层次，而要分析到基层次上的相互关系时， 我们要确定的关系就特殊多了；指标的增加就意味着我们要构造层次更深，数量更多，规模更庞大的判定矩阵； 那么我们就需要对许多的指标进展两两比拟的工作；由于一般情形下我们对层次分析法的两两比拟是用 1至9来说明其相对重要性， 假如有越来越多的指标， 我们对每两个指标之间的重要程度的判

14、定可能就显现困难了，甚至会对层次单排序和总排序的一样性产生影响， 使一样性检验不能通过， 也就是说， 由于客观事物的复杂性或对事物熟识的片面性，通过所构造的判定矩阵求出的特点向量权值 不愿定是合理的； 不能通过， 就需要调整， 在指标数量多的时候这是个很痛楚的过程，由于依据人的思维定势， 你觉得这个指标应当是比那个重要， 那么就比拟难调整过来，同时，也不简洁发觉指标的相对重要性的取值里到底是哪个有问题， 哪个没问题； 这就可能花了许多时间， 仍然是不能通过一样性检验， 而更糟糕的是根本不知道哪里显现了问题； 也就是说， 层次分析法里面没有方法指出我们的判定矩阵里哪个元素出了问题；4. 特点值和

15、特点向量的精确求法比拟复杂在求判定矩阵的特点值和特点向量时， 所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的；在二阶，三阶的时候，我们仍比拟简洁处理，但随着指标的增加， 阶数也随之增加， 在运算上也变得越来越困难； 不过幸运的是这个缺点比拟好解决，我们有三种比拟常用的近似运算方法；第一种就是和法，其次种是幂法，仍 有一种常用方法是根法；根本步骤建立层次结构模型在深化分析实际问题的根底上， 将有关的各个因素依据不同属性自上而下地分解成假如干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用；最上层为目标层，通常只有1名师归纳总结欢迎下载精品word学习资料可编辑个因素， 最下层通常为方案或对象层， 中间可以有一个或几个层次， 通常为准如此或