摘要：为减少模块划分过程中存在的模糊性与不确定性,将模糊集理论引入到模块划分的多属性决策问题中,研究关于产品的结构、功能及客户参与度的关联关系定量化方法,采用基于梯形直觉模糊数计算加权复杂网络的边权;然后,采用FastUnfolding算法实现复杂机械产品零部件加权复杂网络的模块划分,得到模块划分的最优方案;最后,以二级减速器为例验证方法的实用性与有效性。

摘要：为了减少复杂产品模块划分方案评价过程中存在的不确定性及提高客户满意度,提出采用考虑客户需求偏好的混合模糊多准则群决策方法。将混合模糊集理论引入到多准则群决策,实现对评价准则的打分赋值;引入改进的模糊层次分析法求取初始状态的准则权重,并通过对客户需求偏好分析实现准则权重的调整;基于混合模糊集的群体集结方法,实现决策者评价信息的有效集结;最后,以单立柱堆垛机为研究对象,基于逼近理想解排序法,实现模块划分备选方案的排序与选择。结果表明该方法得出的方案与工程实际更吻合,且更满足客户的需求偏好,从而验证了该方法的有效性。