基于TOPSIS-熵的计量泵设计方案优选.pdf

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1、机械设计与制造第1期MachineryDesign&Manufacture2016年1月基于TOPSIS一熵的计量泵设计方案优选吴扬东，袁庆霓，周民(1．贵州大学现代制造技术教育部重点实验室，贵州贵阳550003；2．本溪水泵有限责任公司，辽宁本溪117016)摘要：计量泵广泛应用于石油、化工、制药、食品、饮料、冶金、电力等行业，它的设计方案直接影响整个系统的设计周期、成本和质量。为获得合理的设计方案，在逼近理想解的排序法(TOPSIS)基本理论的基础上，建立新型计量泵设计方案评价模型，充分利用了决策信息，使评价结果更为合理；

2、对于指标权重，应用熵法确定，避免了传统的专家直接给出的指标权重不够客观的弊端；计量泵设计方案评价指标体系则通过广泛调研和分析而建立。实例表明此方法具有可行性和有效性。关键词：TOPSIS法；熵；方案优选；计量泵中图分类号：TH16；TP242文献标识码：A文章编号：1001—3997(2016)Ol一0066—03DesignScheme0ptimizationofMeteringPumpBasedonT0PSlSandEntropyPrinciplewuYang-dong，YUANQing-ni。，zHOUMin(1．Key

3、LabofModemManufacturingTechnologyMinistryofEducation，GuizhouUniversity，GuizhouGuiyang550003，China；2．BenxiWaterPumpsCo．，Ltd．，LiaoningBenxi117016，China)Abstract：Meteringpumphasbeenwidelyappliedinpetroleum，chemical，pharmaceutical，food，beverage，metallurgyandelectricpowe

4、rindustryetc，itsdesignschemeinfluencedthewholesystemdesigncycle，costandqualitydirectly．Inordertoobtainareasonabledesignscheme，anewdesignschemeevaluationmodeZisbuildbasedonTOPSISfundamentaltheory，tutilizeddecisioninformationadequately．SOtheevaluatingresultmorereasona

5、ble．Theweightisdeterminedbyentropymethod，itcanavoidprobleminwhichweightisgivenbyexpertandnotobjectiveintraditionalmethod．AmeteringpumpdesignschemeindicessystemforevaluationWasstatedaccordingtowideinvestigationandanalyzing．Thecaseindicatesthatthemethodhasthefeasibili

6、tyandefectiveness．KeyWords：TOPSISMethod；Entropy；PlanOptimization；MeteringPump1引言法是一种有限方案多目标决策分析法，该方法计算简便、概念清晰、分析结果合理『，将其引入计量泵研制方案优选中，采用熵法计量泵是往复泵的一种，所输送介质的流量可调节，具有排来计算权重，考虑了各个指标的重要性；将TOPSIS法与熵法相出压力高、流量准确、适用范围广等特点，它的流量不受温度、粘结合，既充分利用了决策信息，又避免了传统的专家直接给出的度及其他物理质和排出压力等因素的

7、影响，广泛应用于石油化权重不够客观的弊端[5-03，进而科学、合理地对研制方案进行优选，工、制药、食品、饮料、冶金、电力等行业，可完成强腐蚀性、剧毒性具有很强的实用价值。等特殊化工介质的计量与原料添加等工作，是现代工业中一种重要的配套装备。2TOPSIS法确定优选方案计量泵研制方案关系到其所在的整套装置技术指标的确TOPSIS方法是一种按相对贴近度大小来权衡评价对象水平定，方案的优劣将直接影响到后续研制工作的进程和研制周期、质高低的评价方法。相对贴近度值越大，被评价对象的水平越高，量和成本。因而，采用何种方法对计量泵研制方案进

8、行评估尤为重具体的计算过程如下：要。传统的方法基本基于评选者的个人专业经验，主观『生较强，波动(1)建立无量纲的规范化决策矩阵较大。采用TOPSIS(techniquefororderpreferencebysimilarityto设有m个方案，n个评价准则，原始决策矩阵是：