针对正流量液压挖掘行走跑偏的问题,提出一种基于T-S故障树的故障诊断最优序列多属性决策方法。研究正流量液压挖掘机行走液压系统,分析行走跑偏成因。最后,将基于T-S故障树的故障最优诊断序列多属性决策方法应用于正流量液压挖掘机行走跑偏分析,利用T-S故障树求解正流量挖掘机行走液压系统各元件的概率重要度作为故障诊断排序的重要依据,利用多属性决策方法生成最优诊断序列,对快速精准、最小代价定位正流量液压挖掘机行走跑偏故障源起重大作用。

针对属性值为区间粗糙数且权重未知的多属性决策问题,提出了基于相似系数和联系数的多属性决策方法,该方法可以弥补定性分析方法的不足。结合叉车液压泵维修方式选择的实例,在维修策略选择所依据的属性上引入了有关可靠性的维修指标,并同时考虑了经济性、时效性等指标。解决实例的整个运算过程及结果很好地验证了该方法的有效性。对利用模糊数学处理多属性决策问题进行了理论与实践的探索。

对空间成像光谱仪非球面镜使用多目标优化遗传算法,结合多属性决策方法建立了对空间成像仪器中光学镜体轻量化优化的算法。以镜体的面形精度、重量和固有频率为3个优化目标函数,通过优化影响三者的参数达到获得最优轻量化效果。对优化模型进行了动力学和温度载荷的有限元分析,并按照优化模型进行了试制和相关的实验。模拟与实验结果表明,优化后的镜体受惯性和温度载荷所引起的应力小于材料本身的屈服强度,变形满足面形精度要求,且有理想的精度和动态刚度。

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法。综合考虑了系统超调量、稳定时间和时间乘以误差绝对值积分（ITAE）指标，采用改进非支配解排序的多目标遗传算法（NSGA II）求出帕雷托（Pareto）最优解，并用逼近理想解的序数偏好方法（TOPSIS）进行多属性决策（MADM）研究，对Pareto最优解给出排序。通过计算锅炉主蒸汽温度PID控制的数值算例结果表明，采用多目标进化算法和多属性决策技术相结合的方法通用性好，所设计的PID性能优异，适合实际应用。

为了探究GC水库清淤施工方案,采用改进层次分析法对气动式清淤与环保绞吸式清淤两种备选方案进行比选。结合水库实际情况,从施工工期、工程投资、环保效益、作业水深、施工难度以及清淤质量等评价指标进行分析,建立了水库清淤方案比选层次结构模型,并采用模糊数学法和TOPSIS决策理论综合对模型进行求解。计算结果显示在保障作业环保与供水安全的前提下气动式清淤方案优于环保绞吸式清淤方案。

材料性能对于产品零部件的再制造特性具有重要影响，为了在再制造设计中科学客观地选择材料，提出了一种基于证据推理的材料多属性决策方法。针对再制造特性需求，构建了包含密度、机械性能、再制造工艺、经济性、环境性能等指标的材料多属性决策层次模型。应用证据理论将材料多属性决策层次模型中的评价指标变换成统一的评价形式，综合所有的评价指标完成备选材料的选优排序。最后，以某发动机缸体材料的选择为例，证明了该方法的有效性。

车间中重要资源状态的变化将会影响整个生产过程（推迟交货期、浪费资源等）。针对资源的重要性评判问题,结合复杂网络理论在复杂系统分析上的优势,将产品制造过程中的各设备资源定义为网络中的节点。根据任务路线的流向,构建制造过程多任务加权有向网络模型;同时基于所建立的车间制造网络,考虑资源节点自身属性及其相邻节点对其重要度的影响。综合度中心性、聚类系数及接近中心性三项网络特征参数,提出一种多属性决策算法评判节点的重要程度。最后,以变压器产业某个生产车间实况为例进行Flexsim仿真,通过仿真结果与该算法的对比验证其实用性和正确性。

针对润滑脂开发中存在的多指标优选问题,采用ELECTRE-I法对润滑脂配方进行净优势度比较排序,从而获得润滑脂优化配方。以球磨机大齿轮圈润滑脂为例,通过对润滑脂的蒸发性、低温流动性、生物降解性、极压抗磨性及生产成本等指标因素的综合评价分析,建立润滑脂的ELECTRE-I配方优选模型,并得到最佳配方优化方案。该优选模型可根据不同的性能指标要求,筛选出综合性能较好的润滑脂配方,是一种合理可行的润滑脂配方优选方法。

针对起重机液压系统故障定位的问题,研究了多属性决策方法。根据功能对液压系统进行层次分解,对各子系统的不同功能工况分别建立故障树,综合分析故障树底事件故障概率、搜索成本和启发式信息量等因素,研究了故障定位方法。通过构建决策矩阵、属性值规范化、采用最小二乘法确定属性加权值、利用逼近理想解的排序方法确定了故障树底事件的最优路径搜索策略。以某型起重机吊钩不能起升故障为例进行了应用,结果表明该方法有效可行。

针对多 目标优化 结果排序 与选 择的多属性决策(Multi。attributedecisionmaking，MADM)In~题 ，将 多 目标优化 与 MADM 相结合 ，提 出基于 MADM 的多 目标优化方法 ，并将该方法应用于跨 声速前掠 翼(Forward-sweptwing，FSW)气动 隐身多 目标 优化 中，优化 结果提 高了跨声速 FSW 的气动和隐身性能 。采用类 别形状函数变 换法(Class．shapefunctiontransformation，CST) 方法对翼型几何外形进行描述，实现 FSW 气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立基于Ns方程的计算流体力 学方法的FSW 气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的FSW 隐身分析模型。将 Pareto多 目标遗传算法得到的 Pareto 非劣解集构成 MADM 矩阵，采用基于模糊熵权的改进的逼近理想解的排序法(Modifiedtechniquefororderpreferenceby similari够toidealsolution，M．TOPSIS)方案评价方法进行 Pareto非劣解排序，最终确定...