针对RV减速器主轴受力问题,在采用Romax对主轴承进行受力分析时发现,由于影响参数的量级和跨度不同,不能确定各参数对主轴承的受力影响程度。基于此,提出了模糊综合评判的方法。结果表明,摆线轮针轮数和摆线轮节圆半径对主轴承的受力影响最大。采用熵权法和灰色关联度对各参数对主轴承受力影响程度进行验证,由模糊综合评判方法得出的结果和熵权法及灰色关联分析法得出的结果一致,进而验证了模糊综合评判法的有效性。

为了对教学专用液压实验台供应商做出科学地选择,建立了对供应商的评价指标体系,运用熵权法并充分利用供应商的具体信息求得各评价指标的客观权重,采用层次分析法,结合需求方对不同评价指标的偏好,计算指标主观权重;然后求解各指标同时具有主客观意义的综合权重,并依据理想点法获得供应商与理想点的贴近程度,从而对供应商进行评价和选择;最后,以实例验证了该方法的有效性和实用性。

为了评价充填采煤液压支架的结构设计,提出了一种基于层次分析法(AHP)、熵权法(EWM)和CRITIC三者综合赋权的TOPSIS评价方法。从结构特性、夯实特性、支护特性和充填特性4个方面确定了8项评价指标,构建了充填采煤液压支架评价体系。融合主客观赋权方法,主观上采用AHP赋权,客观上基于仿真模型采用EWM和CRITIC赋权,建立了AEC-TOPSIS综合评价模型,通过计算各支护状态的相对贴近度分析出优良支护区间。以某四柱充填采煤液压支架为例,该液压支架的优良贴合度为2.4%~2.9%,优良支护区间为3.75~4.80 m,与其服务的煤层厚度相吻合,说明在该煤层进行固体充填开采时可发挥该支架最均衡的性能,为充填采煤液压支架结构设计提供了一种可靠的评价体系与方法。

电参数直接影响电火花线切割的加工效率和表面质量。以正交试验数据为基础，通过熵权法得到各个试验指标的客观权重，并根据权重获得综合指标，对综合指标求其极差，得到一组最优电参数方案A2B1C4D1。同时利用TOPSIS法处理正交试验数据，获得一组贴近度值最小的电参数方案A2B3C4D1。两组方案进行试验对比，验证表明，A2B1C4D1贴近度为0.154，比A2B3C4D1更加贴近“正理想解”，其表面粗糙度值为2.147?m，材料去除率为38.17mm2/min，分别增加了0.56%和1.3%，试验结果具有有效性，采用熵权TOPSIS法对电火花线切割实际加工有一定理论指导意义。

针对制造企业的零件供应商选择问题，提出一种用模糊粗糙方法来计算指标值，用熵权来计算指标权重的优选方法。将评价指标分为质量、供应、经济、合作和环境5项，构造了一种模糊粗糙方法；用梯形模糊数来表示专家评分，通过粗糙近界区间来计算供应商在评价指标上的取值；采用熵权法来实现评价指标的自适应赋权；最后使用Kullback-Leibler散度替代欧氏距离的改进逼近理想解排序（Technique for Order Preferenceby Similaritytoan Ideal Solution，TOPSIS）来对供应商的加权指标值向量进行排序。通过一个企业应用实例验证了该方法的正确性和可行性。

针对煤炭企业设备供应商合理选择问题,采用可拓物元模型对供应商进行全方位的衡量评价。针对煤炭企业设备供应商的特点,构建了供应商评价体系,并将绿色供应商指标加入其中;通过采用以灰色关联分析主观赋权和熵权法客观赋权相结合的方法对供应商的评价指标进行赋权,使赋权结果更加可信;采用可拓物元的模型对供应商的优良等级进行评价,并通过实例验证其方法的可行性,为煤炭企业评价选择供应商提供了更为科学,规范的依据。

为了科学确定减速箱状态评价指标的权重，应用基于博弈论的综合集成赋权法，通过运用改进的层次分析法（AHP）和熵值法分别对评价指标进行主客观赋权，然后采用基于博弈论的综合集成赋权法将主客观权重进行有机耦合，得到各指标的综合权重；用不同的劣化值来定量描述减速箱的运行状态，建立一种减速箱运行状态的综合评价模型。通过对某石化公司YR7004减速箱齿轮故障分析表明，该方法能够有效实现减速箱运行状况的综合评价，为视情维修提供理论依据。

针对机床液压系统健康状态难以准确评估的问题,提出一种综合评估机床液压系统健康状态的新方法。该方法首先构建了三层评价指标体系,然后用灰色聚类法对液压系统的关键组成部分进行第一级健康状态评估,得到各个关键组成部分的健康状态,再以此为基础,利用模糊综合评判法对液压系统进行第二级健康状态评估,最终得到液压系统的健康状态综合评估结果。在上述两级健康评估过程中,分别用熵权法和可拓层次分析法求出各关键组成部分和相关指标的权重,然后用组合赋权法将二者进行综合,得到具有主观意义和客观意义的综合权重。通过实例表明该方法可以大幅提高机床液压系统健康状态评估结果的准确性,具有很大的工程实用价值。

针对液压系统清洁度对整个系统故障影响缺乏量化分析方法和工具，液压系统故障及故障源的多样性问题，借鉴信息论的熵权法，对液压系统的清洁度和故障进行了分析。提出“清洁度熵暠的概念，分析了清洁度对液压系统故障的影响，建立了液压系统故障源的特性判断矩阵，将液压系统非损坏性故障追溯到各零件、油液等的清洁度，建立了清洁度熵的数学模型，并运用专家打分法对各清洁度熵综合权重进行了评价与排序，提取影响系统性能的关键故障源。结合实例进行了清洁度熵的计算，利用软件仿真法验证了清洁度熵计算过程，然后对故障源进行排序，得到了关键故障源。该方法弥补了传统的液压系统故障分析方法缺乏定量分析的缺点，使得液压系统故障原因的确定更为直接、准确。

为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入,同时利用人工蜂群优化BP神经网络,将BP神经网络的误差函数作为人工蜂群的适应度,选择适应度最优的个体参数作为神经网络的权值和阈值,不仅降低模型输入维度,还提高了诊断精度。最后建立了飞机起落架收放系统仿真模型进行仿真研究,结果表明该诊断模型具有较好的故障诊断效果,为飞机液压系统故障诊断提供一种新思路.