熵值-模糊综合评价法在实验准备状态评价中的应用——以聚变级激光驱动装置物理实验为例

黄婧雯

(中国工程物理研究院激光聚变研究中心，四川 绵阳 621009)

0 引言

聚变级激光驱动装置作为我国高能激光领域的前沿，具有科技含量高、技术难度大、结构复杂、对环境要求严苛、运行难、维护度高等特点[1]。每年在该装置上开展的物理实验排程紧密，运行成本高。为了保障聚变级激光驱动装置物理实验的有效开展，必须在每轮物理实验前对各方面的技术条件和准备情况进行系统、全面的检查与确定，保证各方条件满足策划要求，避免和减少在最终产品质量、实验进度和实验费用等方面可能产生的风险[2]。

聚变级激光驱动装置物理实验准备状态评价具有涉及范围广、学科宽、层次深、因素多、指标繁等特点，通过使用具有多体系、多指标结构描述、系统性、综合性强等优点的模糊综合评价法，可以将不确定信息定量化，同时引入熵值法修正模糊综合评价指标权重，弥补和修正由主观因素带来的判断偏差，可以科学、客观、全局、有效地进行评价[3]。因此，聚变级激光驱动装置物理实验准备状态评价拟采用熵值-模糊综合评价法进行分析与评价。

因该类项目的特殊性，国内很少有关于聚变级激光驱动装置物理实验准备状态的系统评价体系和评价方式。本文以聚变级激光驱动装置物理实验为背景，利用熵值客观赋权及模糊数学的隶属度理论，建立准备状态的综合评价模型，综合使用定性和定量的科学方法，将不确定因素转换为相对确定因素，在一定程度上消除主观偏差，根据策划的要求，满足策划的目的[4]。准确地甄别问题，科学地解耦设计，规避因可控的因素导致不可控的后果，优化物理实验评价体系，提升物理实验管理模式，使用更科学、更客观的评价体系，考虑各级因素带来的后果，整合指标之间的权重，满足实验策划要求，促进整体精密化水平的提升。

1 熵值-模糊综合评价模型建立

熵值理论指出，一个系统的有序程度越高，信息熵越大；无序程度越高，信息熵越小[5]。熵值法根据较多客观数据计算出权重，即确定评价指标的权向量。步骤如下。

1.1 确定评价指标和评价等级

根据评价对象建立评价指标论域和评价等级论域，如下

评价指标论域U={u1，u2，…，un}

(1)

评价等级论域V={v1，v2，…，vm}

(2)

1.2 熵值法确定指标的权向量

1.2.1 建立评判矩阵

设有n个评价指标和m个评价等级，建立数据矩阵。本研究通过专家对不同的评价指标打分获得评价等级的评判结果，根据评判结果确定数据矩阵，如下

(3)

1.2.2 标准化处理

为了消除评价指标的不可公度性，运用极差变换法进行标准化处理[6]。

对评价对象越大越好的指标如下

(4)

对评价对象越小越好的指标如下

(5)

通过上述变换后即可得到模糊关系评判矩阵Y

(6)

1.2.3 计算指标值比重

计算指标值yij在指标j下的比重，如下

(7)

式中，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n。

1.2.4 计算指标的熵值

计算第j项指标的熵值，如下

(8)

式中，k>0，k=1/ln(m)，ej≥0。

由此可得指标j的差异性系数gi=1-ej。对于给定的指标j，yij的差异性越小，则ej越大；当yij全部相等时，ej=1；当指标之间的差异越大时，则该项指标评价的作用越大。

1.2.5 计算指标的权重

计算第j项指标的权重，如下

(9)

得到各指标的权重向量为

W=(w1,w2,…,wm)

1.3 构建模糊关系矩阵

模糊关系矩阵如下

(10)

式中，R为单因素评价结果；rij为某一评价因素对评价等级区间的模糊评价集的隶属度值。

R由隶属函数确定，本文通过专家评分确定[7]。

1.4 模糊运算

将上述步骤得到的模糊关系矩阵R及指标的权重向量W，其评价结果为

=(b1，b2， …，bn)

(11)

1.5 项目评价分值计算

计算评价对象最终得分为

C=B×A=(b1,b2,…,bn)×(a1,a2,…,an)T

(12)

式中，A为百分制下的4个评价等级的分数所构成的列向量，本文中A=(100，89，79，69)。

2 应用实例

2.1 工程概况

聚变级激光驱动装置物理实验任务意义深远、影响面广、经费投入巨大、运行成本高昂，不容出现任何差错，要实现大型激光驱动装置实验的“一次成功”和“次次成功”，必须树立“严肃认真、周到细致、稳妥可靠、万无一失”的理念[8]。承制单位总结吸收几十年来形成的传统质量管理方法，借鉴国内外先进质量管理方法和理念，形成了独具特色的评价方法。

2.2 评价流程

2.2.1 确定评价指标和评价等级

根据聚变级激光驱动装置物理实验特点，在每轮实验开始前对质量、安全、物理诊断、靶、驱动器、精密装校六大方面、36个子项进行全方位、多角度的检查与评价。评价指标体系如图1所示。

根据评价目标要求和实现程度的量化判定，有4种状态：完全具备(Completely possessed，CP)，基本具备(Basicly possessed，BP)，部分具备(Partially possessed，PP)，不具备(Unpossessed，UN)。

CP(完全具备)，是指该过程组能力满足相应等级≥90分的评价目标要求。

BP(基本具备)，是指该过程组能力满足了相应等级≥80分且≤89分的评价目标要求。

PP(部分具备)，是指该过程组能力满足了相应等级≥70分且≤79分的评价目标要求。

UN(不具备)，是指该过程组能力满足了相应等级≤69分的评价目标要求。

2.2.2 熵值法确定指标的权向量。

由10名专家组成评价小组，根据质量管理体系及聚变级激光驱动装置物理实验准备状态评价指标体系(图1)要求对具体评价因素进行等级评价，见表1。

表1 专家评分汇总表

(续)

图1 大型物理实验准备状态评价指标体系

根据专家评判情况进行汇总，通过表1及式(3)～式(9)建立数据矩阵，运用熵值法得到各级指标的权重向量如下

W=(0.193 67，0.178 80，0.155 03，0.174 75，0.117 78，0.179 98)

W1=(0.122 38，0.156 47，0.195 92，0.156 47，0.078 50，0.290 25)

W2=(0.132 57，0.314 40，0.132 57，0.240 68，0.080 89，0.098 89)

W3=(0.152 89，0.195 48，0.195 48，0.195 48，0.107 77，0.152 89)

W4=(0.173 42，0.173 42，0.160 85，0.113 33，0.173 42，0.205 57)

W5=(0.201 25，0.129 08，0.168 15，0.150 13，0.150 13，0.201 25)

W6=(0.239 11，0.199 60，0.131 70，0.131 70，0.199 63，0.098 26)

2.2.3 构建模糊关系矩阵

根据式(10)和隶属函数，构建表2所示的评价指标权重及模糊关系矩阵R。

2.2.4 模糊运算。

根据表2，由式(11)计算出二级评判结果向量如下

表2 评价指标权重及模糊关系矩阵R

B1=(0.086 67，0.775 23，0.102 81，0.035 29)

(续)

B2=(0.074 85，0.816 39，0.088 98，0.019 78)

B3=(0.066 50，0.728 11，0.128 78，0.076 61)

B4=(0.098 34，0.712 99，0.120 56，0.068 11)

B5=(0.169 35，0.614 43，0.183 18，0.033 03)

B6=(0.059 16，0.777 92，0.162 92，0)

则综合评判矩阵为

综合评判结果为

B=W×R=(0.088 26，0.745 95，0.127 75，0.038 04)

2.2.5 项目评价分值计算

项目评价最终得分如下

C=B×A=(0.088 26，0.745 95，0.127 75，0.038 04)×(100，89，79，69)T=87.932 53

2.3 评价结果分析

通过赋值修正及多因素制约的综合评价，聚变级激光驱动装置物理实验准备状态评价最终得分为87.932 53分，说明综合评价等级落在BP(基本具备)要求区域，聚变级激光驱动装置物理实验前准备状态效果总体良好。

通过熵值-模糊综合评价的计算与分析得出：在制靶方面，靶的技术路线、原材料配置、制靶进度、成品靶质量与策划要求中的技术路线的匹配程度总体良好。在精密装校方面，精密装校需求合理性、诊断设备切换、光学元件安装、在线洁净处理、特种作业人员的能力等方面总体良好，但其他一级评价指标中存在下列问题：

(1)在质量方面，聚变级激光驱动装置物理实验大部分是对物理问题原理认识不充分、探索性较强的实验，实施过程中会涉及更改实验目的、实验内容、技术路线、实验设计的某一局部参数等，多次频繁调整后如未能实现有效控制，会导致过程状态失控且不能在需要时进行有效追溯。

(2)在安全方面，存在未制订应急预案、现场标识/警示不到位、相关方三级培训不到位，以及插线板串接、高空作业不系安全带、密闭空间作业未按流程审批和作业等各类安全隐患。

(3)在物理诊断方面，测量结果的可用性在很大程度上取决于其不确定度的大小，但是发现在物理实验策划阶段，部分实验只给出了被测量的值，并未给出与该测量值相关的不确定度。

(4)在驱动器方面，存在能量缺失、调焦机无法运作、能量跳变、能库异常、压缩机老化、真空机组电控箱故障等问题，容易导致实验数据获取异常、实验发次减少、实验延期等问题。

3 改进建议

本文针对聚变级激光驱动装置物理实验准备状态评价体系提出以下建议措施。

3.1 加强物理实验技术状态控制

(1)细化物理实验设计更改要求，对更改进行分类控制。

(2)加强对物理实验技术状态更改的审核工作，保证更改被有效控制和追溯。

3.2 深化安全文化理念，加大安全管控力度

(1)通过“安全文化手册”“安全小故事”“安全顺口溜”等方式向员工宣贯安全意识。

(2)在管理上可以通过“负面清单”“现场巡查”“安全绩效”等方式持续深化安全工作的重要性。

3.3 加强测量不确定度管理

(1)完善不确定度的评定工作，根据物理量诊断需求，明确不确定度指标要求，建立数学模型，列出测量不确定度来源，评定标准不确定度分量，计算合成标准不确定度，评定扩展不确定度，最终形成不确定度报告。

(2)建立不确定度的考核制度，对每轮物理实验的不确定度指标情况进行考核。

3.4 应用科学方法

聚变级激光驱动装置因存在技术指标要求高、装置本身涉及多个学科、零配件部组件繁多、运行能量高等客观情况，加之运行年限的增加，会造成一定程度的损坏和老化，可以通过人工智能、设计标准化、组件模块化、软件工程化、FMEA、FRACAS等科学方法协助解决。

4 结语

本文对聚变级激光驱动装置物理实验准备状态进行评价，根据大科学工程装置特点，从质量、安全、物理诊断、靶、驱动器、精密装校六大方面、36个子项构建评价指标体系，对传统质量管理方法进行总结吸收，借鉴国内外先进质量管理方法和理念，形成了独具特色的评价方法，完善了该类项目的评价指标体系。利用熵值客观赋权及模糊数学的隶属度理论，建立数学评价模型，使用科学方法，将不确定因素转换为相对确定因素，在一定程度上消除主观偏差，为我国类似大科学工程项目或相关领域的科学评价提供参考。