Advertisement

基于TOPSIS理论的FMEA敏感性分析方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究提出了一种结合TOPSIS理论与FMEA的方法,旨在增强故障模式和效应分析中的敏感性评估,提高风险识别精度。 为解决传统失效模式与影响分析(FMEA)中的风险顺序数(RPN)计算模糊性和不确定性问题,并避免其排序混乱现象,本段落提出了一种基于逼近于理想解排序技术(TOPSIS)的失效模式改进优先等级排序方法。由于发生度、严重度及探测度三个属性的权重及其属性值直接影响到FMEA的结果,文中还给出了TOPSIS理论下基于这些属性权重进行灵敏度分析的方法,并且结合互换性理论中的上下偏差思想,对传统FMEA和应用了TOPSIS理论后的FMEA进行了详细的属性值敏感性分析。通过算法计算得出,在各种决策方法下的属性值稳定区间。 以某柴油机变速器输出轴的失效模式与影响分析为例进行验证后发现:该提出的排序方法有助于确定零部件失效模式改进的具体优先顺序,从而增强了最终结果的稳健性和可靠性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • TOPSISFMEA
    优质
    本研究提出了一种结合TOPSIS理论与FMEA的方法,旨在增强故障模式和效应分析中的敏感性评估,提高风险识别精度。 为解决传统失效模式与影响分析(FMEA)中的风险顺序数(RPN)计算模糊性和不确定性问题,并避免其排序混乱现象,本段落提出了一种基于逼近于理想解排序技术(TOPSIS)的失效模式改进优先等级排序方法。由于发生度、严重度及探测度三个属性的权重及其属性值直接影响到FMEA的结果,文中还给出了TOPSIS理论下基于这些属性权重进行灵敏度分析的方法,并且结合互换性理论中的上下偏差思想,对传统FMEA和应用了TOPSIS理论后的FMEA进行了详细的属性值敏感性分析。通过算法计算得出,在各种决策方法下的属性值稳定区间。 以某柴油机变速器输出轴的失效模式与影响分析为例进行验证后发现:该提出的排序方法有助于确定零部件失效模式改进的具体优先顺序,从而增强了最终结果的稳健性和可靠性。
  • SALIB
    优质
    SALIB是一种用于评估模型输入参数对输出不确定性影响的敏感性分析技术,广泛应用于环境科学、工程学等领域。 Python 提供了常用敏感性分析方法的实现。这些方法在系统建模中有广泛应用,用于计算模型输入或外部因素对感兴趣输出的影响。 需求:NumPy, SciPy
  • Sobol全局Matlab代码
    优质
    本代码实现基于Sobol指标的全局敏感性分析,适用于评估模型输入参数对输出结果的影响程度,帮助用户优化复杂系统建模。采用Matlab编写,易于使用和扩展。 Sobol全局敏感性分析的Matlab代码可以输出一阶敏感度Sol_1及总敏感度Sol_t。对于简单函数来说,可以根据需要构造一个目标函数Sobol_obj;如果要分析的是外部模型,则不需要使用Sobol_obj,在代码中kp表示模型参数值,output、c_out_1和c_out_2则是将kp代入实际模型计算得到的输出结果。 本程序参考文献:Bilal, N. (2014). Implementation of Sobols Method of Global Sensitivity Analysis to a Compressor Simulation Model. International Compressor Engineering Conference. Paper 2385。
  • 熵权TOPSIS
    优质
    本研究介绍了一种结合熵权法与TOPSIS模型的方法,用于优化多准则决策过程中的权重确定及方案评估。通过引入客观信息量来调整指标权重,提高决策结果的准确性。 结合熵权法的TOPSIS方法的代码包含多个函数,并且附带了一些数据作为例题。由于文件内容较多,因此以压缩包形式提供下载。
  • 全局
    优质
    全局敏感性分析是一种评估模型输入参数对输出结果不确定性影响的方法,它考虑了所有变量的相互作用和整个输入空间,有助于识别关键因素并优化模型预测精度。 在建模领域,更容易找到学术论文、特定学科的指导方针以及数值模拟手册,而不是面向广泛读者的通用教材。各个学术社区基本上独立地进行建模工作。这是否表明建模不是一门科学而是一种技艺,正如一些认识论学者所主张的?换句话说,这是因为无法定义一套统一规则来将自然或人造系统编码为称为模型的一系列数学规则吗?
  • MATLAB熵权TOPSIS
    优质
    本研究采用MATLAB编程实现熵权法与TOPSIS相结合的方法,旨在提供一种客观权重确定和多准则决策分析的有效工具。 基于MATLAB的熵权TOPSIS综合评价法是一种常用的多属性决策方法,在数据分析与处理领域有着广泛的应用。该方法结合了熵值理论来确定各指标权重,并利用TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)原理进行方案排序,能够有效解决复杂系统中的评估问题。通过MATLAB编程实现这一评价体系,可以提高计算效率和准确性,为决策者提供更为科学的依据和支持。
  • SobolMatlab代码
    优质
    这段简介可以这样撰写:“Sobol敏感性分析的Matlab代码”提供了基于Sobol方法进行模型输入参数敏感度分析的高效实现方式,适用于科学研究和工程应用中的不确定性量化。 不确定性量化、基于仿真的可靠性分析、全局灵敏度分析、元建模以及随机有限元分析在基于可靠性的优化中扮演着重要角色。
  • Sobol代码-Sobol.rar
    优质
    Sobol敏感性分析代码-Sobol.rar提供了用于执行Sobol敏感度分析的MATLAB或Python代码,帮助用户量化模型输入参数对输出结果的影响程度。 Sobol敏感性分析-Sobol.rar是根据网上的一篇博客编写的程序,该博客介绍了如何实现Sobol敏感性分析。
  • Sobol全局.pdf
    优质
    本文档介绍了一种名为Sobol的方法,用于进行全局敏感性分析。这种方法能够评估模型输入参数对输出结果的影响程度和重要性,对于提高模型预测精度具有重要意义。 Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf
  • 差灵.zip
    优质
    本研究探讨了一种新的基于方差灵敏度分析方法,用于评估和量化模型输入参数变化对输出结果的影响,以提高预测准确性。 在内容中包含三个例子来阐述Sobol采样后基于方差的全局灵敏度分析的过程。如果有不清楚的地方,请参考说明书中的相关指导。