基于模糊FMEA的复杂装备产品设计研究开题报告

1. 研究目的与意义

复杂装备[1]研制作为国家经济发展的强有力支撑，在社会的现代化发展中起到重要作用，也是彰显大国实力、扩大国际影响力的有效手段。复杂装备是指一类研发制造过程复杂且难以操纵、价格昂贵、工程技术含量高、零部件集成度高、制造周期长、涉及多个学科领域技术知识的大型产品或系统，如大型机械制造、航空航天设备、高速铁路、大型船舶等。与市面上大批量生产的产品不同，复杂装备致力于满足客户的个性化需求，具有品种少、数量少的订单式生产特点。[2]由于复杂装备的研制过程单价高、规模大，即使生产数量少，但在整个产业在国民生产总值的占比较大。[3]并且复杂装备作为现代制造业的高端和前沿领域，具有极高的产品附加值，能够体现一个国家的核心竞争力和科学技术发展水平。因此，提升复杂装备的研制水平是优化本国产业结构、推动制造业升级的重要手段，是实现中国制造2025三步走战略、达到制造强国目标不可或缺的组成部分。

本文通过构建基于模糊topsis-fmea的复杂装备产品设计的研究模型，丰富了复杂装备产品设计的可靠性评价的研究内容，并针对传统fmea中模糊评价难以精确化、评价指标的权重被忽略等问题，提出了基于三角模糊数和topsis排序的改进方法，增强了传统fmea应用于现实问题中的能力。

2. 研究内容和预期目标

传统的fmea方法通过计算严重度（s）、发生度（o）、可探测度（d）得到rpn值，根据rpn值对潜在失效模式进行排序，并采取相应的改进措施。然而传统fmea在计算rpn值时应用精确的s、o、d数值，忽略了实际应用中专家打分的主观性和模糊性，并且在应用时也未考虑到三个风险因子的权重。针对上述问题，本文在复杂装备产品设计中提出了改进的fmea方法。

论文的正文一共分为五个部分，其中第一章为绪论，其余三章为文章的主体部分，最后一章为结论与展望具体内容如下：

3. 国内外研究现状

1. 复杂装备研究现状

程永波等^[4]（2016）通过分析复杂装备供应商的努力程度对供应商自身利益和主制造商利益的影响，建立主制造商供应商协同合作激励协调的stackelberg模型，来提高供应商努力程度。万良琪等^[5]（2017）将灰色关联分析法和模糊理论引入田口方法中，解决了设计参数不确定性情形下柔顺复杂装备多质量特性关联冲突稳健优化设计难题。孙贇等^[6]（2018）针对复杂装备风险传导关系描述不清晰的问题，在gert模型和机会理论的基础上，提出了风险传导不确定随机多传递参量图形评审技术网络模型。张保山等^[7]（2020）通过分析装备健康状态演化规律，利用双标签自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺，实现了对复杂装备多重故障的预测，故障风险程度大小的量化以及装备健康状态的划分。陈洪转等^[8]（2021）针对复杂装备的故障诊断，首先建立复杂装备的故障树模型，其次构建基于故障树的贝叶斯网络拓扑结构，然后利用模糊集合论方法计算概率，提出基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断模型。

2. fmea方法研究现状

4. 计划与进度安排

为确保毕业论文工作按时、保质、保量地完成，现将论文的撰写工作下分为如下几个阶段，并配备以相应的时间进度安排，见表1。

表1 毕业论文研究计划及时间进度安排一览表

5. 参考文献

参考文献

[1] hobday, mike, rush, et al. technology management in complex product systems (cops) - ten questions answered[j]. international journal of technology management, 1999.

[2] yu j, cha j, lu y, et al. a cae-integrated distributed collaborative design system for finite element analysis of complex product based on sooa[j]. advances in engineering software, 2010, 41(4):590-603.