基于AHP 与TOPSIS 的航天员便携照明灯造型方案筛选分析

2021-01-12 12:24马婷婷邵晓东杨宇峰
科技创新与应用 2021年1期
关键词:照明灯赋值感性

马婷婷 ,邵晓东 ,杨宇峰

(1.浙江同济科技职业学院,浙江 杭州 311231;2.西安电子科技大学 机电工程学院,陕西 西安 710071;3.西安电子科技大学 电子装备结构设计教育部重点实验室,陕西 西安 710071)

在航空航天领域,便携照明灯起着至关重要的作用。航天员便携式照明灯是一款主要用于既可在太空舱内的特殊位置固定做辅助光源,也可在航天员自行进出进入太空舱时单手手持使用的照明工具,要求其使用具有一定安全性、人机性。故,航天员便携照明灯造型是基于感性工学和人机工效学进行设计的,故可得到多种感性化的造型设计方案,从中选出最优方案是航天员便携照明灯设计最重要的关键点。

目前的造型方案筛选方法主要是灰色关联分析法,认知心理评价,应用神经网络及 TOPSIS 方法等。但是灰色关联分析方法对意象判断具有很大局限性,对未知方案不能直接进行判断,仅能预测目前已有配色方案[1]。依据应用神经网络及 TOPSIS 方法建立的最佳多意象造型筛选方法,其在计算权重值的过程不一定具备全面合理性[2]。因此更需研发一种方法,致力解决基于感性工学的航天员便携照明灯造型设计方案筛选问题,以确立最优设计方案。

1 确立造型方案意象语义得分

为了将感性语义认知意象因素加入在航天员便携明灯整体造型方案筛选中,首先建立七级Likert 特量表,即针对于三个感性认知意象语义,依据SD 法(也可称为语义差异)[3],从v 种整体造型设计方案中随机地筛选出三种。其次,关于筛选出航天员便携式照明灯的造型设计方案测试样本,由受试者(技术专家组)综合评价其艺术感性文化认知中的意象以及语义,并通过综合衡量排序三种造型技术方案设计样本的艺术感性和文化认知性能优劣。再次,通过使用spss 分析软件,对感性意象语义分析评价得分结果数据进行分析整理。最后,求出各个造型方案样本的感性认知意象词汇的算术平均值,并将其作为随机方案意象语义的感性认知得分,故最终将各个不同造型设计方案随机样本的舒适的、科技的和简洁的三种不同感性认识意象语义词汇进行综合量化,其最终量化计算所得结果如表1 所示。

表1 航天员便携式照明灯任意样本感性语义得分

2 基于AHP 确定意象权重

在人机化产品造型设计领域中,AHP 方法被广泛应用于完善产品的结构外观、质量测量及管理、产品预测与规划等方面[4]。

依据AHP 分析法,首先量化计算进而确定航天员便携式照明灯产品整体造型设计意象得分权重,其次基于整体赋分增值得分对比结果,进行加权整体意象权重赋值得分,然后判断出该产品全部造型整体意象赋值得分权重对其整体赋值对比情况计算是否合理,若不合理,需重新计算进而确定航天员便携式照明灯的整体造型产品意象得分权重的赋值,再重新赋值,直至合理计算出合适赋值为止[5]。

(1)针对航天员便携照明灯各个感性认知意象语义进行两两判断比较,依据相关参考文献[6]的语义权重标准指标进行分级赋值感性语义认知程度,构建感性意象语义权重赋值对比矩阵,也即为判断矩阵,将航天员便携照明灯意象语义判断矩阵标记为L。

其中1ab表示为第a 个航天员便携式照明灯的感性语义对应第b 个感性语义的关键性层次的赋予价值。

(2)按列归一化方法进行处理航天员便携照明灯感性判断矩阵,随后按照每行求出代数和。

(3)确定航天员便携照明灯整体造型方案感性认知意象权重向量∂以及计算最大特征根

其中,σ 为比较因子阶数。

(4)计算分析一致性比率OR和一致性指标Oρ。

其中Rρ是随机变量一致性的函数定义式指标。如果OR的感性值通常不大于0.1 时,则具有感性值的判断对比函数矩阵L 具备随机性的一致性,故意味着对于以上情况意象权重的赋予取值情况具有合理性的。

(5)假设有γ 个平均测试样本,第a 个测试样本和第b 个测试样本的平均优劣进行对比结果为jab,则可建立一个优劣性对比判断矩阵为J=(jab)γ×γ,随后按照每一行计算求出算数平均值,最后计算得出每一个抽样样本的对比结果代数平均值。

(6)基于SD 分析法进行计算权重,求得航天员便携照明灯整体造型意象的赋与增值,相加权重,随后再次求得代数和,计算出最终的意象值按权重计算赋值,标记为Sa,将Ja、Sa进行代数排序,判断分析权重赋与增值结果是否趋向相同,若不趋向相同则不能说明灯具造型设计意象的整体权重赋值合理,意象权重需要重新进行计算并且赋值,若趋向相同则说明灯具造型设计方案的整体意象权重赋与增值结果具备合理性。

灯具整体造型设计方案的情感意象权重赋与增值的流程如下:根据likert 对量表作出的可信度分析,建立三种反映航天员便携式照明灯整体造型情感意象的两两权重对比矩阵,即为三种情感意象判断矩阵,再次进行赋值,其结果如下表2 所示。

表2 航天员便携照明灯两两对比矩阵

依据计算公式(1)~计算公式(4)计算得出航天员便携式照明灯的整体造型感性意象语义权重赋予增值向量函 ∂=(0.092,0.196,0.723),依据式(5)~式(7)对计算出的航天员便携照明灯的造型意象语义权重的赋值进行一致性的检测,θmax=3.057,Oρ=0.072,OR=0.051<0.1,则充分说明了科技的、舒适的和简洁的整体造型意象语义权重的赋予取值方式是具备一定可授性的。随后重新进行检验灯具的整体造型感性意象权重数值的适当性,计算得出三种不同整体造型样本的感性意象加权代数值是4.96,4.94,5.91,其加权优劣依次排序得:测试抽样三>测试抽样一>测试抽样二,依据计算公式(8)计算得出三个抽样样本的加权代数值是:9.6,9.4,9.7,将其抽样样本的排序得:测试抽样三>测试抽样一>测试抽样二。故由以上情况可得灯具的造型意象样本加权优序的排序与灯整体造型方案的感性认知意象的加权代数值排序相对应,故对于造型方案的感性意象权重的赋值以及优劣排序具备合理性。

3 依据TOPSIS 分析方案样本

TOPSIS 通常是系统工程中有限解决方案多目标条件属性系统决策分析的一种常用的,该方法被广泛应用于如何有效解决多目标条件属性的系统决策问题中[7]。基于TOPSIS 方法,首先建立整体造型设计方案的意象矩阵,然后将此意象矩阵的最终理想解分析出,随后依据整体造型设计方案的相近度,进行整体造型设计方案意象排序。其整个计算分析流程简述如下:

(1)设有t 个感性整体造型样本,v 个认知意象语义,建立初始决策矩阵F=(fab)max,其中fab是决策属性的实际评估值(即第a 个初始决策属性目标的第b 个)。其次归一化初始决策矩阵F,并加权处理,再次并联加权评估值,进而求得 G=(gab)t×v。

其中:φb是依据AHP 法分析计算求出的感性认知意象权重。

(2)基于加权方法求得评价造型方案感性意象值集合(最佳理想解G+、最不佳理想解G-)

(4)求出各个综合评价对象与最优综合评价解决方案之间的接近度Oa,基于Oa值及变化幅度值对其进行排序,其评价接近度的值越大越靠前排,故综合评价的结果越优。

航天员便携照明灯的造型设计方案排序的流程是:将筛选的三种造型设计感性意象与v 个基本造型设计方案进行相结合,从而构建航天员便携照明灯的造型设计方案的初始决策矩阵 F=(fab)max,然后通过依据公式(9)对其矩阵进行归一化加权计算处理,得到初始决策矩阵G=(gab)t×v。

依据式(10)~式(12)可以进一步分析得出整体造型设计方案的最优与最劣欧式距离典型集合。

最后根据公式(13)把其中的接近度Oa依次求出,同时进行排序,接近度值最大的方案即为造型设计最优方案。若 O5>O2>O1>…>Oa,故由此可知方案五为航天员便携照明灯造型的最优方案。

4 结论

论文提出了一种基于AHP 与 TOPSIS 相结合的筛选方法,AHP 解决造型意象权重问题,可最大程度上满足航天员的感性期望,同时在决策航天员便携照明灯造型方案的问题上十分具备有效性和技术实用性,可以定量与定性相结合、系统化、层次化地进行综合分析。TOPSIS 计算分析具有相对较高的优越性,分析考虑多属性因素以准确计算造型方案的欧式距离,根据造型设计方案的距离相近度排序整体造型方案,使得方案的评价结果可具备较高的客观性与较强的科学性。该方法为实现对于基于感性工程学产品造型设计方案的筛选提供了一种重要的技术手段。

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