CN105740617B - 一体化天馈系统品质度的衡量方法 - Google Patents

一体化天馈系统品质度的衡量方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开的一种一体化天馈系统品质度的衡量方法,旨在提供一种准确、快速、经济、满足产品评价需求的方法。本发明通过下述技术方案予以实现:针对一体化天馈系统产品,按组成划分成功能层或组成模块,分别列出表征其功能性能特性的技术指标,建立一体化成型天馈系统质量评价体系模型;然后针对每项指标,比对其期望值和一体化工艺成型的实测值,按照指标归一化、数据映射变换处理方法,将指标期望值和实测值之间差值转换成功能层或模块的单指标品质度;按照指标权重计算方法,由模糊一致判断矩阵求各指标的权重值及功能层和模块的权重向量,按加权和方式计算功能层和模块品质度,并以系统品质度等于各功能层品质度加权和的计算结果对天馈系统质量进行评价。

Description

一体化天馈系统品质度的衡量方法
技术领域
本发明涉及一种复杂相控阵体制天馈设备的质量评价方法。
背景技术
对于产品质量的衡量方法主要有两类:计量的方法和计数的方法。1、计量的方法。当单位产品的质量特征是连续变化时,可以采用计量的方法。或者说,凡是连续型随机变量,都可以采用计量的方法衡量单位产品的质量特征。比如,钢丝绳的抗拉强度、显象管的寿命等,都可以采用计量的方法。适用于诸如长度、重量、时间、强度、成分以及某些电参数的质量控制。2、计数的方法。凡是离散型随机变量都可以采用计数的方法。计数的方法又分为计点和计件两种。当单位产品的质量特征采用缺陷个数这种离散尺度衡量时,称为计点的方法。产品质量检验通常可分成全数检验和抽样检验两种方法。全数检验是对一批产品中的每一件产品逐一进行检验,挑出不合格品后,认为其余全都是合格品。这种质量检验方法虽然适用于生产批量很少的大型机电设备产品,但大多数生产批量较大的产品,如电子元器件产品就很不适用。产品产量大,检验项目多或检验较复杂时,进行全数检验势必要花费大量的人力和物力,同时,仍难免出现错检和漏检现象。而当质量捡验具有破坏性时,例如电视机的寿命试验、材料产品的强度试验等,全数检验更是不可能的。抽样检验是从一批交验的产品(总体)中,随机抽取适量的产品样本进行质量检验,然后把检验结果与判定标准进行比较,从而确定该产品是否合格或需再进行抽检后裁决的一种质量检验方法。过去,一般采用百分比抽样检验方法。我国也一直沿用原苏联40年代采用的百分比抽样检验方法。这种检验方法认为样本与总体一直是成比例的,因此,把抽查样本数与检查批总体数保持一个固定的比值如5%、0.5%等。可是,实际上却存在着大批严、小批宽的不合理性,也就是说,即使质量相同的产品,因检查批数量多少不同却受到不同的处理,而且随着检查批总体数量的增多,即使按一定的百分比抽样,样本数也是相当大的,不能体现抽样检验在经济性方面的优点。因此,这种抽样检验方法已被逐步淘汰。人们经过对百分比抽样检验方法的研究,获知百分比抽样检验方法不合理的根本原因是没有按数理统计科学方法去设计抽样方案。因此,逐步研究和设计了一系列建立在概率论和数理统计科学基础上的各种统计抽样检验或统计抽样检查方案,并制订成标准抽样检查方案。1949年,美国科学家道奇和罗米格首先发表了《一次抽样与二次抽样检查表》;1950年美国军用标准MIL-STD—105D是世界上有代表性的计数抽样检查方法标准;日本先后制定了JIS Z9002,JIS Z9015等一系列抽样检查方法标准;英国、加拿大等国也相继制订了抽检方法标准;ISO和IEC又分别制订了抽样检查方法国际标准,如ISO2859、IEC410等。实践证明,上述抽样检查方法标准应用于产品质量检验时,虽然也存在着误判的可能,即通常所说的存在着生产方风险和使用方风险,但可以通过选用合适的抽样检查方案,把这种误判的风险控制在人们要求的范围之内,符合社会生产使用的客观实际需要,因此,很快地在世界各国得到广泛推行,取代了原先的不合理的百分比抽样检验方法。我国至今已制定的抽样方法标准有:GB/T10111利用随机数骰子进行随机抽样的方法、GB/T13393抽样检查导则、GB/T6378不合格品率的计量抽样检验程序及图表(对应于ISO3951)、GB/T8051计数序贯抽样检验方案(适用于检验费用昂贵的生产上连续批产品抽样检查)、GB/T8052单水平和多水平计数连续抽样检验程序及表(适用于输送带上移动产品的检查)、GB/T8053不合格品率的计量标准型一次抽样检验程序及表、GB/T8054平均值的计量标准型一次抽样检验程序及抽样表、GB/T13262不合格品率的计数标准型一次抽样检查程序及抽样表、GB/T13263跳批计数抽样检查程序、GB/T13264不合格品率的小批计数抽样检查程序及抽样表、GB/T13546挑选型计数抽样检查程序及抽样表、GB/T14162产品质量监督计数抽样程序及抽样表、GB/T14437产品质量监督计数一次抽样检验程序及抽样方案、GB/T14900产品质量平均值的计量一次监督抽样检验程序及抽样表等标准。这些抽样方法标准分别对企业的抽样检验与国家行业与地方的质量监督抽样检验方法作出明确的规定。
目前,已经形成了很多具有不同特性的抽样检查方案和体系,大致可按下列几个方面进行分类。1.按产品质量指标特性分类,衡量产品质量的特征量称为产品的质量指标。质量指标可以按其测量特性分为计量指标和计数指标两类。计量指标是指如材料的纯度、加工件的尺寸、钢的化学成分、产品的寿命等定量数据指标。计数指标又可分为计件指标和计点指标两种,前者以不合格品的件数来衡量,后者则指产品中的缺陷数,如一平方米布料上的外观疵点个数,一个铸件上的气泡和砂眼个数等等。按质量指标分类,产品质量检验的抽样检查方法也分成计数抽检和计量抽检方法两类。(1)计数抽检方法是从批量产品中抽取一定数量的样品(样本),检验该样本中每个样品的质量,确定其合格或不合格,然后统计合格品数,与规定的“合格判定数”比较,决定该批产品是否合格的方法。2)计量抽检方法是从批量产品中抽取一定数量的样品数(样本),检验该样本中每个样品的质量,然后与规定的标准值或技术要求进行比较,以决定该批产品是否合格的方法。有时,也可混合运用计数抽样检查方法和计量抽样检查方法。如选择产品某一个质量参数或较少的质量参数进行计量抽检,其余多数质量参数则实施计数抽检方法,以减少计算工作量,又能获取所需质量信息。2.按抽样检查的次数分类,按抽样检查次数可分为一次、二次、多次和序贯抽样检查方法。(1)一次抽检方法,该方法最简单,它只需要抽检一个样本就可以作出一批产品是否合格的判断。(2)二次抽检方法,先抽第一个样本进行检验,若能据此作出该批产品合格与否的判断、检验则终止。如不能作出判断,就再抽取第二个样本,然后再次检验后作出是否合格的判断。(3)多次抽检方法,其原理与二次抽检方法一样,每次抽样的样本大小相同,即n1=n2=n3…=n7,但抽检次数多,合格判定数和不合格判定数亦多。通常情况下,衡量整机电子产品质量高低的方法就是检测其达成所有指标的成功率,这种质量验收方法在其结构功能复杂、指标繁多、生产周期较长的产品质量检验中,往往不能准确、快速、经济、合理的评价对象的真实质量。特别是对于航空航天电子设备中由于轻小型化设计后要求结构功能一体化成型的天馈系统的质量评价,更是不尽合理、甚至因为中间过程参数指标的无法测试获取而无法开展质量评价,迫切需要一种基于品质度、经济、合理又满足要求的质量评价方法。
电子设备产品质量是指其完成规定功能和性能的能力。电子设备生产成型后完成规定功能和性能的综合能力可采用品质度来衡量,对于天馈系统一体化成型的综合质量,从准确、快速、经济、合理的评价角度要求来看,其考察的重点是各单项性能指标影响总质量的重要性权重及其品质度。单项指标品质度定义是通过计算各性能指标理论计算值和实际测试值的相对误差,并把该相对误差通过一定的函数映射成反映质量高低的一个度量指数。产品综合质量通过系统品质度的大小来评价质量的好坏。品质度即是体现一体化成型质量好坏程度的一种度量,总的质量取决于影响其性能的各模块的质量,因此,总的品质度等于各个子模块品质度的加权和。一体化成型天馈系统质量的好坏与各功能层部件质量的好坏密切相关,而每个功能层部件的好坏与影响其性能的各性能指标及其权重有关。权重是综合评价中的一个重要的影响因素,合理地分配权重是量化评估的关键。因此,权重的构成是否合理,直接影响到评估的科学性。确定评价指标权重的方法很多,概括起来有两个大类,即主观赋权法和客观赋权法。由于主观赋权法在赋权时,主要是依靠专家对指标重要性的了解来对指标赋与权重。虽然在赋权的过程中,象Delphi法和专家排序法,采用了不同的技术在一定程度上减少了赋权的主观性,但这样的权重对专家仍存在不同程度的依赖,其缺点在于主观性强,随意性大,精度不够,导致评估指标间相对重要性得不到合理体现。而客观赋权法则是通过数理的运算来获得指标的信息权重。象因子分析法和相关系数法等,虽然避免了人为因素和主观因素的影响,但这样的计算方法是存在不合理性,当指标较多时,要对其重要性程度在整体的比较下作出合理的判断是困难的。工作实际中,由于各指标问题的复杂性,难以作到比较断判的完全一致性。指标权重计算方法是统计学中用来确定权重的三种方法:AHP、ANP和熵值法,其中,AHP、ANP既是一种评价方法,但更常用来计算指标权重。而熵值法则是一种根据指标反映信息可靠程度来确定权重的方法。层次分析法(AHP)是一种定性分析和定量分析相结合的多准则决策方法,其特点是层次分析法使用AHP相关软件进行计算,将人的主观判断过程数学化、思维化,以便使决策依据易于被人接受。层次分析法最大的问题是某一层次评价指标很多时(如四个以上),其思维一致性很难保证。层次分析法的基本原理是把复杂问题分解成若干层次,在最低层次通过两两对比得出每个因素的权重,通过由低到高的层层分析计算,最后计算出各方案对目标的权数,权数最大的方案即为最优方案。层次分析法AHP把复杂的问题分解为各个组成因素,将这些因素按支配关系分组形成有序的层次结构,通过两两相比较确定各因素的重要性,然后综合人的因素决定各方案的顺序。但是传统AHP方法存在如下缺点:①判断矩阵的一致性指标难以达到:②判断矩阵的一致性与人们决策思维。模糊层次分析法的基本思想是根据多目标评价问题的性质和总目标,把问题本身按层次进行分解,构成一个由下而上的阶梯层次结构。模糊层次分析法是两种分析方法,分别是层次分析法和模糊综合评价法,层次分析法AHP是一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。AHP的基本方法是建立层次结构模型。建立层次模型,首先要对所解决问题有明确认识。其次,将决策问题层次化。将决策问题划分为若干层次,第一层是总目标层;中间层次称为标准层、准则层...。基本步骤分为:1)建立层次结构模型。分为目标层,准则层和方案层;2)构造成对比矩阵;3)计算权向量并做一致性检验;4)计算组合权向量并做组合一致性检验。模糊综合评价法,模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学,是在美国控制论专家A.Zadeh教授于1965年提出的模糊集合的基础上发展起来的一门数学分支。模糊综合评价模型,其基本思想是:在确定评价因素、因子的评价等级和权值的基础上,运用模糊集合变换原理,以隶属度描述个因素、因子的模糊界线,构造模糊矩阵,通过多层的复合运算,最终确定评价对象所属等级。随着AHP理论的发展和实际应用的需要,人们将模糊思想和方法引入到层次分析法之中,形成模糊层次分析法(FAHP)。在传统的层次分析方法上有所改进的模糊层次分析法(FAHP)作为评价因素权重的确定方法,确定了各评价要素、因子的权重值。
发明内容
本发明的任务是针对复杂相控阵体制天馈设备结构功能复杂、指标繁多、生产周期长,不易准确、快速、经济、合理的评价对象的真实质量的问题,提供一种准确、快速、经济、合理,满足天馈系统产品需求评价结论的一体化天馈系统品质度的衡量方法。
本发明的上述目的可以通过以下措施来达到,一种一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于包括如下步骤:针对一体化天馈系统产品,首先按其组成划分成功能层或组成模块,并分别列出表征其功能性能特性的技术指标,建立一体化成型天馈系统质量评价体系模型;然后针对每项指标,比对期望值和一体化工艺成型的实测值,按照指标归一化、数据映射变换处理方法,将每项指标差值转换成功能层或模块的单指标品质度;按照指标权重计算方法,由模糊一致判断矩阵R求特征指标元素a1,a2,...,an的权重值w1,w2,...,wn,调整a的大小,求出若干个不同的权重向量,根据模糊层次分析法计算功能层或模块每项指标对应权重;依据已知的性能指标的理论计算值与实际测试值,计算理论计算值与实际测试值之间的相对误差,再通过图2所示函数曲线映射为品质度,依据已知各个指标的品质度与相对权重,计算各模块的品质度,进而计算总的品质度Z,以总品质等于各个子模块品质度的加权和的计算结果对一体化成型天馈系统质量进行评价。
本发明相比于现有技术具有如下有益效果。
准确、快速。本发明针对一体化机载天馈系统,基于模糊集合理论,采用模糊一致关系去实现模糊推导,使用模糊一致矩阵去实现动态自适应,采用模糊数构造判断矩阵替代单纯的1-9标度法解决相对应的量化问题,其次,采用模糊综合评价法的模糊数对不同因素的重要性实施准确的定位于判断,采用两两比较法,逐层对各个因素进行分析。建层次结构模型,把问题划分为多个组成因素,并根据各个因素之间的相互关系把不同层次聚集组合,创建多层次结构模型。根据目标层、准基层、决策层的模糊对矩阵进行判断,按其组成划分成功能层或组成模块,并分别列出表征其功能性能特性的技术指标,建立一体化成型天馈系统质量评价体系模型;然后针对各层级中各项指标,收集指标期望值和一体化工艺成型的实测值,按照指标归一化、数据映射变换处理方法,将每项指标期望值和实测值之间差值转换成功能层单指标品质度,映射转换准确、转换效率较高;同时通过模糊层次分析法获取各个指标的相应权重,便可计算各功能层的品质度,进而计算系统总的品质度,通过对总品质的计算便可对一体化成型天馈系统质量进行评价衡量。
经济、合理,满足天馈系统产品需求评价结论。本发明根据一体化天馈系统产品所有功能层或模块的品质度和相应权重,计算获取产品总品质度,表征该天馈系统总的质量高度,针对一体化成型工艺成型天馈系统,采用基于品质度的质量评价方法进行质量评价,获得了快速、实用、经济、满足产品需求的评价结论。因为其中分别考虑了各指标在整个系统中的重要性因素,因而以总品质度评价产品质量显得更经济、合理。
本发明将模糊法与层次分析法的优势结合起来形成的模糊层次分析法(FAHP),提高评价的客观性、准确性,进而获取最佳的评价效果,很好地解决了现有航空航天电子设备轻小型化设计后一体化天馈系统的快速、经济、实用的质量评价,在设备研制和生产中发挥举足轻重的作用。
附图说明
图1是本发明一体化天馈系统单项指标品质度计算原理示意图。
图2是图1单项性能指标误差值映射品质度的计算曲线示意图。
图3是本发明对一体化成型天馈系统的质量评价体系模型示意图。
具体实施方式
参阅图1。在以下描述的实施例中,根据本发明,针对一体化天馈系统产品,首先按其组成划分成功能层或组成模块,并分别列出表征其功能性能特性的技术指标,建立一体化成型天馈系统质量评价体系模型;然后针对每项指标,比对每项指标期望指标和一体化工艺成型的实测指标,按照指标归一化、数据映射变换处理方法,利用特定转换程序对不同元数据元格式进行转换,将每项指标期望值和实测值之间差值转换成功能层或模块的单指标品质度;按照指标权重计算方法,由模糊一致判断矩阵R求元素的权重值a1,a2,...,an的权重值w1,w2,...,wn,调整a的大小,求出若干个不同的权重向量,根据模糊层次分析法计算功能层或模块每项指标对应权重;依据已知的性能指标的理论计算值与实际测试值,计算理论计算值与实际测试值之间的相对误差,再通过图2高斯分布函数映射为品质度,依据已知各个指标的品质度与相对权重,计算各模块的品质度,进而计算总的品质度Z,以总品质等于各个子模块品质度的加权和的计算结果对一体化成型天馈系统质量进行评价。具有步骤包括:
(9)第一步:针对一体化天馈系统产品,首先按其结构和功能组成划分成结构层和功能模块,并分别列出表征其特性的技术指标,建立图3所示一体化成型天馈系统质量评价体系模型;一体化成型天馈系统在结构和功能方面由射频功能层、控制与信号处理功能层及封装功能层组成,其中射频功能层完成信号的发射、接收和转换,控制与信号处理功能层完成信号的控制、分析处理和传输,封装功能层完成元器件、功能层等的封装及满足一体化成型工艺要求和使用环境要求。每个功能层又根据性能指标特性划分成结构特性模块和电性能模块来表征,比如射频功能层的结构特性模块包括的尺寸、形位公差、强度刚度等性能指标,射频功能层的电性能模块包括增益、副瓣、极化方式、带宽等性能指标,结构特性模块和电性能模块中各性能指标的达成状态和相应权重决定了各模块品质度高低,结构特性模块和电性能模块的品质度高低及其权重决定了对应功能层的质量高低,各功能层的成型及组装质量决定了整个一体化成型天馈系统的最终产品质量。针对每项指标,统计每项指标期望值和一体化工艺成型的实测值,按照指标归一化和图2所示数据映射变换处理方法,将每项指标期望值和实测值之间差值转换成结构层和功能模块的单指标品质度,即单指标品质度;同时由模糊一致判断矩阵R求元素a1,a2,...,an的权重值w1,w2,...,wn,调整a的大小,求出若干个不同的权重向量,即根据模糊层次分析法计算每项指标对应权重;
(10)第二步:按照前述指标权重计算方法,综合应用模糊层次分析法分别获取结构层和功能模块每项指标对应权重,在按照公式计算获得结构层和功能模块总品质度Yi(11)式中,i、j均代表功能层特征指标序数,yij为各功能层下每项指标的品质度,βij为功能层对应指标的权重。
第三步:参阅图3。针对各功能层质量品质度,运用综合应用模糊层次分析法分别获取对应功能层权重,按照公式计算获得一体化天馈系统质量总品质度Z式中,为各功能层品质度;为对应功能层权重值;i均代表功能层序数;m代表功能层总数。
单项性能指标的品质度A计算品质度A的计算是通过理论设计值与实际测试值之间的相对误差x并以一定的映射关系映射实现,即单指标品质度与该指标理论设计值与实际测试值之间的相对误差x具有函数映射关系A(x),根据理论计算值与实测值的差异取值越小越好,这里的映射函数A(x)采用图2所示高斯分布曲线,该曲线计算公式:
式中一般取区间函数δ=1/3(-),而和分别代表性能指标相对误差上下限取值,即区间函数δ取值是该性能指标相对误差上下限区间的三分之一,针对不同案例的不同单项性能其具体取值不同。和的取值原则为:当第i项性能指标理论计算值与实测值相对误差x为15%时,品质度A=60.0。
在运用模糊层次分析法FAHP决策时,模糊层次分析法求权重的步骤大体上可以分为以下四个步骤。
确定一体化天馈系统中各结构层和功能模块之间的因果关系,对决策问题的各种要素建立多层次的多级阶梯结构模型。其中多级阶梯结构模型主要基于结构件装配和指标参数分类对应关系来确定,见图3,一体化成型天馈系统就划分为三层两级阶梯结构。
模糊层次分析法的基本思想和步骤与层次分析法AHP的步骤基本一致,但仍有以下两方面的不同点:
(1)建立的判断矩阵不同:在层次分析法AHP中是通过元素的两两比较建立判断一致矩阵;
而在模糊层次分析法FAHP中通过元素两两比较建立模糊一致判断矩阵;
(2)由模糊一致矩阵求表示各元素的相对重要性的权重的方法同由判断矩阵求权重的方法不同。
步骤一:分析评价对象具体装配结构及性能指标参数类别。
确定一体化天馈系统中各结构层和功能模块之间的因果关系,对决策问题的各种要素建立多级(多层次)阶梯结构模型。
步骤二:建立模糊判断矩阵,模糊一致判断矩阵R表示针对上一层某元素,本层次与之有关元素之间相对重要性的比较,假定上一层的元素C同下一层次中的元素有联系,则模糊一致判断矩阵可表示为:
元素rij具有如下实际意义:rij表示元素ai和元素aj相对于元素C进行比较时,元素ai和元素ai具有模糊关系,“…比…重要得多”的隶属度,即rij表示元素ai相对于元素aj的重要程度量化值。为了使任意两个元素关于某准则的相对重要程度得到定量描述,可采用表1所示的0.1-0.9标度给予数量标度。
表1 0.1-0.9数量标度
有了上面的数字标度之后,元素a1,a2,...,an相对于上一层元素C进行比较,可得到一个归一化的排序向量模糊判断矩阵R
R具有如下性质:
rii=0.5,i=1,2,...,n;
rij=1-rji,i,j=1,2,...,n。
步骤三:检验模糊判断矩阵的一致性。模糊判断矩阵的一致性反映了人们思维判断的一致性,在构造模糊判断矩阵时非常重要,但在实际决策分析中,由于所研究的问题的复杂性和人们认识上可能产生的片面性,使构造出的判断矩阵往往不具有一致性。这时可应用模糊一致矩阵的冲要条件进行调整。具体的调整流程如下:
首先,确定一个同其余元素的重要性相比较得出的判断有把握的元素,不是一般性,设决策者认为对判断r11,r12,...,r1n比较有把握。
其次,用R的第一行元素减去第二行对应元素,若所得的n个差数为常数,则不需调整第二行元素。否则,要对第二行元素进行调整,直到第一行元素减去第二行的对应元素之差为常数为止。
第三,用R的第一行元素减去第三行对应元素,若所得的n个差数为常数,则不需调整第三行元素。否则,要对第三行元素进行调整,直到第一行元素减去第三行的对应元素之差为常数为止。
上面的过程如此迭代下去直到第一行元素减去第n行对应元素之差为常数为止。
步骤四:计算权重由模糊一致判断矩阵R求元素a1,a2,...,an的权重值w1,w2,...,wn
设元素a1,a2,...,an进行两两重要性比较得到的模糊一致性矩阵R=(rij)n*n,元素a1,a2,...,an的权重值分别为w1,w2,...,wn,由相关文章可知,有如下关系式成立,
rij=0.5+a(wi-wj),i,j=1,2,...,n (1)
其中0<a≤0.5,a是人们对所感知对象的差异程度的一种度量,但同评价对象个数和差异程度有关,当评价的个数或差异程度较大时,a值可以取得大一点,另外,决策者还可以通过调整a的大小,求出若干个不同的权重向量,再从中选择一个自己认为比较满意的权重向量。

Claims (10)

1.一种一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于包括如下步骤:针对一体化天馈系统产品,首先按其组成划分成功能层或组成模块,设定上一层的元素C同本层次中的元素有联系,并分别列出表征其功能性能特性的技术指标,建立一体化成型天馈系统质量评价体系模型;然后针对每项指标,比对期望值和一体化工艺成型的实测值,按照指标归一化、数据映射变换处理方法,将每项指标期望值和实测值之间差值转换成功能层或模块的单指标品质度;按指标权重计算方法,基于上一层元素与本层次与之有关元素之间相对重要性的比较,来构造模糊一致的判断矩阵R,采用模糊一致判断矩阵R求各检测元素a1,a2,...,an的权重值w1,w2,...,wn,调整所述元素a的大小,求出若干个不同的权重向量,再根据模糊层次分析法计算功能层或模块每项指标对应权重;依据已知各个指标的品质度与相对权重,计算各功能层或第i个功能模块的品质度Yi,进而计算总的品质度Z,以总品质等于各功能层品质度Yi的加权和的计算结果对一体化成型天馈系统质量进行评价。
2.如权利要求1所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:一体化成型天馈系统在结构方面由射频功能层、控制与信号处理功能层及将两者进行一体化封装的封装功能层组成,其中,射频功能层完成信号的发射、接收和转换,控制与信号处理功能层完成信号的控制、分析处理和传输,封装功能层完成元器件、功能层的封装及满足一体化成型工艺要求和使用环境要求。
3.如权利要求2所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:每个功能层特性由结构件的尺寸、形位公差、强度刚度指标和电路的天线增益、副瓣、极化方式、带宽电性能功能指标来表征。
4.如权利要求1所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:按照指标权重计算方法,综合应用模糊层次分析法分别获取结构层或功能模块每项指标对应权重,再按照公式计算获得功能层或功能模块品质度Yi,式中,i为功能层或模块的序数、j为指标序数,Yi表示第i个功能模块的品质度,yij为第i个结构层或功能模块下的第j个指标的品质度,βij为第i个结构层或功能模块下的第j个指标的权重值。
5.如权利要求1所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:针对各功能层质量品质度,运用综合应用模糊层次分析法分别获取对应功能层权重,按照公式计算获得一体化天馈系统质量总品质度Z,式中,Yi为各功能层的品质度,βi为对应功能层权重值,i为功能层序数;m代表功能层总数。
6.如权利要求1所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:品质度A的计算是通过理论设计值与实际测试值之间的相对误差x,并以一定的映射关系映射来实现,即单指标品质度与该指标理论设计值与实际测试值之间的相对误差x具有函数映射关系,其映射函数A(x)采用以下曲线计算公式:
<mrow> <mi>A</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>100</mn> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>&amp;le;</mo> <munder> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </munder> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>100</mn> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mi>x</mi> <mo>-</mo> <munder> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </munder> </mrow> <mi>&amp;delta;</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msup> <mo>,</mo> <mi>x</mi> <mo>&gt;</mo> <munder> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </munder> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
式中:定义区间函数其中x分别代表性能指标相对误差取值的上下限,区间函数δ取值是性能指标相对误差上下限区间的三分之一,针对不同案例的不同单项性能其具体取值不同;x的取值原则为:当第i项性能指标理论计算值与实测值相对误差x为15%时,品质度A=60.0。
7.如权利要求1所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:模糊层次分析法求权重分为四个步骤;确定一体化天馈系统中各功能层或组成模块及其特征指标之间的从属关系,对各种要素建立多层次的多级阶梯结构模型,其中,多级阶梯结构模型主要基于结构件装配和指标参数分类对应关系来确定,一体化成型天馈系统划分为三层两级阶梯结构。
8.如权利要求1所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:根据层次分析法的基本原理,在一体化天馈系统规划中建立各层次模型,在层次分析法AHP中,建立层次结构模型,将决策问题划分为若干层次,第一层是总目标层;中间层次称为标准层、准则层...;通过元素的两两比较建立判断一致矩阵;而在模糊层次分析法FAHP中,通过元素两两比较建立模糊一致判断矩阵。
9.如权利要求1所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:建立模糊判断矩阵,模糊一致判断矩阵R表示针对上一层某元素,本层次与之有关元素之间相对重要性的比较,设定上一层的元素C同本层次中的元素有联系,则模糊一致判断矩阵表示为:
元素具有如下实际意义表示元素和元素相对于元素C进行比较时,元素和元素具有模糊关系,“…比…重要得多”的隶属度,其中,“射频功能层”的“电性能”品质度的权重判断矩阵取决于所属元素“增益、副瓣、极化、带宽”之间相对重要性的比较,即表示元素相对于元素的重要程度量化值rij,。
10.如权利要求9所述的一体化天馈系统品质度的衡量方法,其特征在于:用表1所示的0.1-0.9标度给予数量标度;
表1 0.1-0.9数量标度
根据数字标度,采用元素a1,a2,...,an相对于上一层元素C进行比较,得到如下模糊判断矩阵R
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mn>11</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mn>12</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mn>21</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mn>22</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
R具有如下性质:rii=0.5,i=1,2,...n;rij=1-rji,i,j=1,2,...n。
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CN107657140A (zh) * 2016-07-23 2018-02-02 东北林业大学 一种猴头菇品质监测体系的构建方法
CN109615156A (zh) * 2017-12-01 2019-04-12 北京航空航天大学 一种元器件国产化替代应用验证综合评价方法
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