引言

　　系統(tǒng)技術(shù)和智能CAD技術(shù)的發(fā)展，顯著提高了設(shè)計工作的自動化水平，使得在計算機上完成產(chǎn)品設(shè)計的全過程成為現(xiàn)實。是一個能在某個特定領(lǐng)域內(nèi)，用人類的知識、經(jīng)驗和能力去解決該領(lǐng)域中復(fù)雜困難問題的計算機程序系統(tǒng)。它不同于通常的問題求解系統(tǒng)，其基本思想是使計算機的工作過程能盡量模擬領(lǐng)域解決實際問題的過程。系統(tǒng)在CAD作業(yè)中適時給出智能化提示，告訴設(shè)計人員下一步該做什么，當前設(shè)計存在的問題，建議解決問題的幾何途徑；或模擬人的智慧，根據(jù)出現(xiàn)的問題提出合理的解決方案。系統(tǒng)是基于知識的系統(tǒng)，系統(tǒng)技術(shù)是知識獲取、處理和運用的技術(shù)。知識工程是系統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)。系統(tǒng)通常由知識庫、推理機、知識獲取系統(tǒng)、解釋機構(gòu)和一些界面組成。智能CAD是指通過運用系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)使在作業(yè)過程中具有某種程度人工智能的CAD系統(tǒng)。

　　目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)有聯(lián)合起來的趨勢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可設(shè)計成某種系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)的功能?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)在知識獲取、并行推理、適應(yīng)性學習、聯(lián)想推理、容錯能力方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的系統(tǒng)。

　　1  繼電器產(chǎn)品的多層次綜合評價指標體系

　　產(chǎn)品設(shè)計方案的評價指標很多。不同的評價根據(jù)自己的偏好和習慣從不同的角度對之進行評價，往往導致評價結(jié)果的差異。本文旨在建立一個適用于繼電器產(chǎn)品的 多目標綜合評價模型，并論述對各級子目標進行評價的一般方法。為此，在廣泛征求電器設(shè)計人員和用戶的意見后，確立了一個具有多層次結(jié)構(gòu)的綜合評價指標體系，如圖1所示。圖中，總評價目標（O）由3個子目標：性能（O1）、成本（O2）、工藝（O3）組成；性能子目標（O1）又由繼電器產(chǎn)品的動態(tài)特性（O11）、靜態(tài)特性（O12）等5個二級子目標組成；而O11又由如下6個三級子目標組成：①動態(tài)過程中的峰值電流ip與穩(wěn)態(tài)電流IS的比值（即ip/IS）；②吸動時間td；③吸動電壓Ud與額定電壓US的比值（即td/US）；④銜鐵的反彈量△f與觸頭超程歸算量△c的比值（即△f/△c）；⑤觸頭回跳持續(xù)時間tb；⑥接觸電阻Rn。這6個三級子目標分別被記為O111-O116。

　　圖2為繼電器產(chǎn)品設(shè)計方案的評價指標體系層次結(jié)構(gòu)示意圖。

　　2  多層次模糊綜合評價模型的建立

　　2.1 各級評價指標集的確定

　　2.2 各級權(quán)重集的建立及權(quán)系數(shù)的賦值方法

　　在本文中，各權(quán)重集的權(quán)系數(shù)均滿足非負性及歸一性約束，即：a>0并且∑a=1。

　　權(quán)系數(shù)的賦值方法很多，包括直接給出法（DDM）、比較矩陣法（CMM）、層次分析法（AHP）、環(huán)比評分法（CCM）、模糊區(qū)間法（FIM）、重要性排序法（IOM）、二型模糊子集法（TFM）等。賦值方法應(yīng)根據(jù)評價指標的特點而定。對于各項具體指標來說，能直接確定權(quán)系數(shù)的，用DDM；能兩兩比較的，用CMM、APH、CCM；能給出模糊區(qū)間的，用FIM；能對其重要性排序的，用IOM；上述方法均不奏效的，可考慮用TFM。

　　TFM（Tamed Frequency Modulation）是對MSK調(diào)制方式的一種改進。他的主要思想是將MSK調(diào)制時附加相位的銳轉(zhuǎn)折處加以平滑，從而使其功率譜的主瓣變窄，降低了帶外輻射，適合在帶寬有限的通信系統(tǒng)中采用。目前介紹TFM的文章比較少，現(xiàn)有通信教材上的有關(guān)內(nèi)容也不夠詳細。實際上，TFM是一種應(yīng)用了第II類部分響應(yīng)技術(shù)的頻率調(diào)制，他被人為地引入了可控的碼間串擾，按前后碼元的關(guān)系來編碼，這和MSK的相位只受本比特碼元決定的情況是小一樣的。由于這種碼間串擾是已知的，因此解捌時可以正確判決。

　　2.3 模糊評語集的確定及模糊評語的量化

　　總目標及各級子目標的模糊評語均設(shè)四檔，分別為優(yōu)、良、中、差，模糊評語集記為：

　　2.4 評價模型的選擇和各級子目標的綜評

　　擁有多層次指標體系的模糊綜評過程是由低層向高層漸次進行的。第k級評判指標向量即為第k-1級評判指標的隸屬度，如此逐級進行評價，得到總評結(jié)果。

　　式中，表示評價目標Oij對評語“Y”的隸屬度，余類推。稱為評價矩陣，用于表示指標論域與評語論域{Y，L，Z，C}之間的模糊關(guān)系，例如：rij1表示Oij1對于評語“Y”（優(yōu)）的隸屬度。“ ?！笔怯糜趯δ：线M行合成運算的合成算子。

　　關(guān)于模糊集合的合成算法，現(xiàn)已被提出的有9種[6]；以之為基礎(chǔ)建立的模糊綜評合成運算模型，常用的有5種。本文采用“乘積、有界和”模型，即M（。，），以便盡可能地將所有評價指標的影響考慮在內(nèi)，避免丟失信息。M（。，）中的廣義模糊“與”運算“?！睂嶋H上就是普通的乘法運算；廣義模糊“或”運算“”為“有上界1求和”運算。

　　2.5 綜評結(jié)果對模糊評語論域的映射

　　總目標和各級子目標的綜評結(jié)果是一個向量。以總目標O為例，假設(shè)某設(shè)計方案的綜評結(jié)果=[0.45 0.30 0.20 0.05]，說明該設(shè)計方案O對于評語“優(yōu)、良、中、差”的隸屬度分別為0.45、0.30、0.20、0.05，則O的量化分值為：

　　對照模糊評語量化集0.45}各元素的值，可知該設(shè)計方案的模糊評語為“良”略偏“優(yōu)”。

　　3  應(yīng)用實例

　　限于篇幅，本文僅對某繼電器產(chǎn)品設(shè)計方案的二級子目標O11進行綜評。通過ICAD系統(tǒng)的分析計算，首先得到評價指標O111-O116的特征值；然后按正態(tài)型隸屬函數(shù)計算，得到各特征值相對于模糊評語“優(yōu)、良、中、差”的隸屬度（上述過程從略），并將之以向量形式表示，其結(jié)果為：

　　根據(jù)式（6），得到關(guān)于動態(tài)特性O(shè)11的綜合評價：

　　該設(shè)計方案的動態(tài)特性子目標的模糊評語為“良”略偏“中”。

　　4 結(jié)語

　　本文基于模糊理論，提出了用于對繼電器產(chǎn)品設(shè)計方案進行綜合評價的多層次指標體系多目標、多層次綜評方法。綜評過程從低層到高層漸次進行，可對各級子目標和總目標予以評價，并量化打分，使設(shè)計人員能夠在產(chǎn)品的設(shè)計階段即察覺到設(shè)計方案的不足之處，從而有針對性地修改原設(shè)計。該模型可應(yīng)用于繼電器的ICAD系統(tǒng)或設(shè)計型系統(tǒng)中，為產(chǎn)品設(shè)計人員和用戶對某個設(shè)計方案的取舍或者從多個設(shè)計方案中進行優(yōu)選提供決策支持。