模糊综合评价法在造型审美意向评价中的应用研究.docx

模糊综合评价法在造型审美意向评价中的应用研究摘要：造型审美意向尺度顾名思义是指使用者对于产品外观的主观审美感受的优劣是一种主观的、模糊的评价思维。文章运用工业设计的原理在用户需求研究的基础上对影响工业设备造型审美意向评价的各项指标进行归纳整理并分配权重再结合模糊综合评价方法构建工业设备造型意向评价数学模型进行评价。关键词：模糊评价；用户需求；工业设备；权重1模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的综合评价方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰系统性强的特点能较好地解决模糊的、难以量化的问题适合各种非确定性问题的解决。1.1相关术语定义（1）评价因素：系指对招标项目评议的具体内容（例如功能性、经济性、人机环境、美观性、创造性等）。为便于权重分配和评议可以按评价因素的属性将评价因素分成若干类（对工业设备而言可划分例如：功能性、经济性、人机环境、美观性、创造性等）把每一类都视为单一评价因素并称之为第一级评价因素。第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素（例如第一级评价因素“功能性”可以有下属的第二级评价因素：性能水平、用途可靠性、形态与功能的统一等）。第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素依此类推。（2）评价值：系指评价因素的优劣程度。评价因素最优的评价值为1（采用百分制时为100分）；欠优的评价因素依据欠优的程度其评价值大于或等于零、小于或等于1（采用百分制时为100分）即0≤E≤1（采用百分制时0≤E≤100）。（3）权重：指评价因素相对于上一层目标的地位和重要程度。第一级评价因素的权重之和为1；每一个评价因素的下一级评价因素的权重之和为1。1.2数学模型的建立和评价方法模糊数学是用精确的数学方法去处理“很好”、“好”、“一般”、“差”等过去无法用数学描述的模糊性语言变量。从质量评定体系中可以看出绝大多数项目具有非定量化的模糊特点。运用模糊数学方法可以对产品造型质量做出合理的判断。1.2.1因素集的构造为了便于评价首先要构造因素集。也即对评判内容明确化此时可根据评判需要。由评判因素构造出一个因素集用U表示。如对某一工业设备外观造型。可构造如下因素集：U=功能性、经济性、人机环境、美观性、创造性等。1.2.2评价方法对于U中的每一个评判因素分别构造其评语集。这样在进行多因素综合评判时有两个集合即：评语集V=[V1V2…Vn]；因素集U=[U1U2…Um]。评价时先对因素集中的每一个元素按照评语集中的各元素进行评价则可得到多个模糊集：式（1）的模糊矩阵给出了对各单一因素的评价结果但是没有形成明确的、整体的评判结论。为了明确表示评价结果对上述模糊矩阵进行处理把它化为一行矩阵即：Y=X・R（2）式（2）中：“・”为模糊矩阵的乘法运算；X是一个模糊集。由它来考虑各评价因素在整个评价指标中所占的比重称为权数：X=[X1X2…Xm]0≤Xi≤1其中X1+X2+…+Xm=1即100%好评。最后得到模糊子集S=[S1S2…Sm]称为模糊评判结果评判结果也称为隶属度。若要对多个方案进行比较还要进行模糊综合评价。计算模糊综合评价得分C=S・E其中E为与评语集V相对应的评价尺度集。据此可进一步比较各个评价对象的优劣选出最佳设计方案。2应用实例分析本文选择下图1中两台机床为例综合运用层次分析法和模糊综合评价法对其进行评价。所选机床全部为国外名厂出品的高精密CNC数控加工机床具有相似的物质功能和工作环境。其造型设计都比较优秀难以直接做出优劣判断。借助于本文所论述的方法进行评价后可很直观的分辨优劣便于决策层进行判断研究。2.1二级因素的模糊综合评价2.1.1确定评价体系（见图2）2.1.2确定要素权重利用研究结果总结各要素权重如下：工业设备造型审美意向评价体系造型：权重0.2443细化的评价要素及权重：工业设备造型与功能相统一适应机械设计要求0.3404；工业设备造型体量均衡、协调形态过度合理稳定感0.2571；比例协调、局部与整体风格相统一0.136；外观规整、面棱清晰0.1801；各机件配合默契、严谨具有整体感0.0865。色彩：权重0.1371细化的评价要素及权重：工业设备色彩与功能和使用环境吻合0.5393；色感视觉稳定色彩划分与形态、功能划分相一致0.29