一种产品设计评价的方法技术

本发明专利技术提供了一种产品设计评价的方法，包括以下步骤：在确定产品类型后，先需成立焦点小组，确定评价准则和目标产品，然后目标产品可以提取各种因素，提取的因素和评价准则可以建立一个层次结构模型，再分别使用模糊权重模型获取权重云模型数字特征和使用问卷调研和逆向云获取评分云模型数字特征，然后再利用改进模糊合成算子得到综合评价云模型的数字特征，最后使用正向云计算得到云图进行设计评价。本发明专利技术将FAHP和云模型方法进行创新的结合，充分挖掘了FAHP和云模型在产品设计评价中的优势，构建了完善的产品设计评价模型。相较于传统基于FAHP和云模型的评价方法，具有科学性和准确率更高的优势，保证了产品设计评价的有效性。有效性。有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种产品设计评价的方法


[0001]本专利技术涉及产品设计领域，具体地说是涉及一种产品设计评价的方法。

技术介绍

[0002]随着经济的持续发展，用户已经取代企业占据了市场的主导地位，因此正确把握用户的需求就显得尤为重要。以用户为中心的设计评价可以检验用户在产品设计开发过程中需求的满足情况。有效的设计评价方法可为设计方案的评价和优化提供重要参考。
[0003]为获得客观准确的评价结果，应采用定量的产品设计评价方法。目前常用的方法有层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)、关联分析、逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS)、模糊层次分析法(fuzzy analytic hierarchy process，FAHP)和云模型等。其中，FAHP克服了AHP判断尺度不平衡和不能充分处理模糊成对比较的缺点，云模型作为定性概念与其定量表示之间的转换模型可以揭示模糊性和随机性之间的内在关系。由于产品设计中受测者评价存在明显模糊性和随机性，FAHP和云模型在该领域表现出更强的适用性。目前，FAHP已有效应用于智能背包设计、厨柜设计、办公座椅设计、智能移动医疗保健设计和多功能轮椅设计等的评价。云模型在智能车辆设计、数字海图质量设计、路灯造型设计和智能冰箱设计等的评价中显示出有益的效果。
[0004]为了结合云模型在处理定性概念与其定量表示之间转换方面和FAHP在模糊成对比较方面的优势，现有研究提出了一些结合FAHP和云模型的评估方法。LiLin等人提出了利用FAHP计算权重和云模型处理专家评估语言的公共项目能源利用碳绩效评价方法。刘晓欣等人采用FAHP计算各风险因素的综合权重，然后通过云模型的方法计算区域电网的安全风险。
[0005]但是，在关键的评价计算中间环节，即权重计算环节，这些评价方法都以精确值作为计算结果参与后续环节的计算。精确值无法完全保留模糊性和随机性信息，这使得它们最终的计算结果存在对模糊性和随机性考虑不够的问题。

技术实现思路

[0006]为了可以进行更合理的产品设计评价，本专利技术提出了一种基于FAHP和云模型评价方法，它可以充分保留受测者评价时准则权重和因素评分的模糊性和随机性，并在评价中实现了对准则模糊性和随机性的分析，较现有方法提升了评价的科学性和准确性。
[0007]本专利技术方法的研究目的是实现对产品更全面准确的设计评价，采用以下技术方案来实现上述目的，从产品设计评价开始，最终得到评价结果。它可以依次分为前期准备、模糊权重模型、评分云模型和综合评价四个步骤。
[0008](1)前期准备
[0009]前期准备的具体流程为：在选定产品类型后，先成立专家组成的焦点小组，然后确定该类产品评价的准则和目标产品，再然后从目标产品中提取各种评价因素，最后提取的
评价因素和评价准则可以建立一个层次结构模型。
[0010](2)模糊权重模型
[0011]模糊权重模型，通过问卷调研、FAHP算法和逆向云等技术实现构建。问卷调研结果作为输入数据，其整个过程具体可分为四个过程：准则模糊成对比较、模糊判断矩阵构建、初始权重计算和权重云模型数字特征获取。
[0012]a.FAHP算法
[0013]i.准则模糊成对比较
[0014]在问卷调研中，不同受测者都根据1
‑
9比例标度对评价准则进行两两比较。准则模糊成对比较的结果为精确数字。在本专利技术中，使用1
‑
9比例标度来表示准则之间的重要程度。
[0015]ii.模糊判断矩阵构建
[0016]在本专利技术中，三角模糊数(TFN)用于处理精确数字以获得定量结果。定义域R上的模糊数M表示为一个TFN，其计算公式可表示为
[0017][0018]其中，如果l＜m＜u，TFN可以用(l，m，u)表示，如果l＝m＝u，则M不认为是模糊数。
[0019]模糊判断矩阵的构建采用FAHP中成对比较的方法。假设X＝x1，x2，x3，...，x
n
是对象集，G＝g1，g2，g3，...，g
m
是目标集。选择每个对象与每个目标进行比较分析，可以得到每个对象的m个比较分析值，符号为其中是一个TFN。
[0020]在构建模糊判断矩阵的过程中，需要通过TFN对精确数字进行处理，进而得到量化的结果以构建模糊判断矩阵。
[0021]iii.初始权重的计算
[0022]对于模糊判断矩阵，求解最大特征值和对应的特征向量，然后对特征向量进行归一化，得到矩阵的初始权重向量。步骤如下：
[0023]1)定义第i个对象的模糊合成值为S
i
，计算公式如下：
[0024][0025][0026][0027][0028]2)假设S
i
由(a，b，c)表示，其总积分值表示为：
[0029]d(A
i
)＝0.5*[α*c+b+(1
‑
α)*a]，其中：α是乐观指数
ꢀꢀ
(6)
[0030]然后权重向量计算为：
[0031]W
′
＝(d(A1)，d(A2)，
…
，d(A
n
))
T
ꢀꢀ
(7)
[0032]3)通过归一化，初始权重向量表示为
[0033]W＝(d
′
(A1)，d
′
(A2)，...，d
′
(A
n
))
T
，其中：W是一个非模糊数
ꢀꢀ
(8)
[0034]iv.一致性检验
[0035]为保证定量结果的有效性，需要对最终的权重结果一致性检验。根据相关研究结果，如果矩阵P是一致的，那么模糊矩阵也将是一致的。计算一致性检验系数为CR，如果CR＜0.1，模糊判断矩阵的一致性检验通过。否则一致性检验失败，需要剔除模糊判断矩阵对应的问卷。
[0036]b.逆向云算法
[0037]输入：N个云滴样本的定量值x及每个云滴代表概念的隶属度y；
[0038]输出：云滴样本表示的定性概念的数字特征(Ex，En，He)的估计值；
[0039]1)输入单个因子的N个值求平均值：
[0040]2)
[0041]3)
[0042]4)若S2‑
En2≥0，转步骤6)，否则转步骤5)；
[0043]5)若N＞100，去掉最接近Ex的1％的值，否则去掉最接近Ex的1个值，然后返回步骤3)；
[0044]6)
[0045](3)评分云模型
[0046]利用到问卷调研和逆向云算法可以构建评分云模型，具体包括根据问卷调研结果获取各因素评分和利用逆向云获取评分云模型的数字特征两个步骤。该部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品设计评价的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，在选定产品类型后，成立专家组成的焦点小组，确定该类产品评价的准则和目标产品，从目标产品中提取各种评价因素，使用提取的因素和评价准则建立层次结构模型；步骤2，通过问卷调研、FAHP算法和逆向云算法构建模糊权重模型，问卷调研结果作为输入数据，其整个过程具体分为四个过程：准则模糊成对比较、模糊判断矩阵构建、初始权重计算和权重云模型数字特征获取；步骤3，利用问卷调研和逆向云算法构建评分云模型，具体包括根据问卷调研结果获取各因素评分和利用逆向云算法获取评分云模型的数字特征两个步骤，该部分使用的逆向云算法和模糊权重模型中使用的完全相同；步骤4，在分别得到权重云模型和评分云模型的数字特征后，利用改进模糊合成算子得到综合评价云模型的数字特征，再通过正向云计算得到相应的综合评价云图，对所得云图进行云图分析得到最终的评价结果。2.根据权利要求1所述的一种产品设计评价的方法，其特征在于：所述步骤2具体包括：a.FAHP算法i.准则模糊成对比较在问卷调研中，不同受测者都根据1
‑
9比例标度对评价准则进行两两比较，准则模糊成对比较的结果为精确数字，使用1
‑
9比例标度来表示准则之间的重要程度；ii.模糊判断矩阵构建三角模糊数TFN用于处理精确数字以获得定量结果，定义域R上的模糊数M表示为一个TFN，其计算公式表示为其中,如果l＜m＜u，TFN用(l,m,u)表示，如果l＝m＝u，则M不认为是模糊数；模糊判断矩阵的构建采用FAHP中成对比较的方法，假设X＝x1,x2,x3,
…
,x
n
是对象集，G＝g1,g2,g3,
…
,g
m
是目标集，选择每个对象与每个目标进行比较分析，得到每个对象的m个比较分析值，符号为其中是一个TFN；在构建模糊判断矩阵的过程中，需要通过TFN对精确数字进行处理，进而得到量化的结果以构建模糊判断矩阵；iii.初始权重的计算对于模糊判断矩阵，求解最大特征值和对应的特征向量，然后对特征向量进行归一化，得到矩阵的初始权重向量，步骤如下：1)定义第i个对象的模糊合成值为S
i
，计算公式如下：，计算公式如下：
2)假设S
i
由(a,b,c)表示，其总积分值表示为:d(A
i
)＝0.5*[α*c+b+(1
‑
α)*a],其中：α是乐观指数；
ꢀꢀꢀꢀ
(6)然后权重向量计算为:W
′
＝(d(A1),d(A2),...,d(A
n
))
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王增，柴少龙，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：