Выбор автомата: Выбор автоматического выключателя – СамЭлектрик.ру

типы и характеристики. Номинальный ток автоматического выключателя.

Это устройство защищает проводку от короткого замыкания, а также от подключения избыточной нагрузки. Выбор автоматического выключателя производится с учетом следующих параметров.

• 1 из 1

На фото:

Номинальный ток автоматического выключателя

Сколько ампер на миллиметр? Возможности вашей проводки определяют значение номинального тока. А какие провода для нее потребуются, выясняют следующим образом. Рассчитывают предполагаемую максимальную нагрузку, то есть суммарную потребляемую мощность для всех электроприборов в помещении. А затем, используя полученные данные, выбирают нужные характеристики проводов:

• для медного провода допустимая сила тока составляет 10 А на 1 мм² сечения,

• 1 из 1

На фото:

• для алюминиевого провода  — 6 А на 1 мм² сечения. Из-за высокого удельного сопротивления и низкой механической прочности жилы алюминиевые провода в настоящее время практически не используются. Так что дальнейшие расчеты приведены только для медных проводов.

Формула расчета максимальной силы тока
I=P:U
или мощность/ напряжение сети (в нашем случае – 220 В).
Например, если мощность всех электроприборов в помещении равна 5 кВт, полученный результат составит примерно 22,7 А. Т.е. для этой цепи электропитания потребуются провода сечением 2,5 мм² (на жаргоне – два с половиной квадрата). Возможностям такой проводки будет идеально соответствовать автоматический выключатель на 25 А.

Характеристики автоматических выключателей

Чувствительность к перегрузкам. Этот параметр характеризуется буквенной маркировкой от A до D. Он показывает, как быстро устройство реагирует на избыточную нагрузку в сети: отключает питание сразу или с небольшой задержкой.

Автоматы имеют несколько характеристик чувствительности.

Почему не сразу? На практике необходимость задержки автомата объясняется наличием пусковых токов у некоторых приборов (например, у агрегата холодильника, электродвигателя стиральной машины и т.д.).В момент запуска этих устройств значение силы тока в цепи их питания во много раз превышает номинальные параметры. Такой скачок длится доли секунды и не представляет никакой угрозы для проводов, однако автомат со слишком высокой чувствительностью успевает отреагировать на перегрузку в сети и отключает подачу напряжения. Подобные излишние меры предосторожности причинят массу неудобств жильцам дома, которые будут вынуждены бегать к распределительному щитку и дергать за рубильник каждый раз при включении холодильника или стиральной машины.

• Характеристика А обозначает наиболее высокую чувствительность. Такие устройства реагируют на перегрузку практически мгновенно и применяются для защиты цепей питания особо точных приборов. Для бытовых нужд они не используются.
• Характеристика B  указывает на наличие небольшой временной задержки срабатывания автомата. В бытовых условиях такое приспособление можно применять для защиты сети питания, к которой подключены сложные и дорогостоящие устройства типа плазменной панели, компьютера и т.д.
• Характеристикой C обладают автоматические выключатели, наиболее подходящие для широкого использования в быту. Обычно именно они применяются для защиты отдельных участков цепи электропитания внутри дома. Задержка срабатывания такого прибора является вполне достаточной для того, чтобы он не реагировал на мгновенные перегрузки в сети, обесточивая последнюю только в случае серьезной неисправности.
• Характеристика D свидетельствует о том, что автомат наименее чувствителен к перегрузкам. Как правило, подобное устройство устанавливают на вводе электроэнергии в дом, в самом первом распределительном щитке, и оно контролирует всю электрическую сеть здания.
  По сути, этот аппарат является дублирующим: он срабатывает только в том случае, если следующий за ним автомат (защищающий отдельный участок цепи в конкретном помещении) по тем или иным причинам не отреагировал на возникшую неисправность.

В яблочко! По мнению специалистов, оптимальное значение отключающей способности (обозначается как Ics или Icn) для бытовых автоматов составляет от 3 до 4,5 кА. Эти цифры показывают, что силовые контакты не будут повреждены, а специальная дугогасящая камера сможет эффективно отвести электрический разряд от их поверхностей при силе тока, доходящей до 3–4,5 кА (3000–4500 А).

На фото: автоматический выключатель от фабрики ABB.

Типы автоматических выключателей

Номинальная отключающая способность. Этот параметр показывает стойкость его силовых контактов к протеканию токов большой силы и к подгоранию в момент разрыва цепи.

В последнем случае возникает так называемая дуга, похожая на разряд молнии, что сопровождается очень высокой температурой (тысячи градусов).

Следовательно, чем выше значение отключающей способности автомата, тем более качественный материал применяется при изготовлении его деталей и тем дольше он прослужит.

Само собой, это отражается и на стоимости изделия. Возможно, подобные расходы не являются оправданными, так как токи значительной силы возникают только в результате короткого замыкания, что на практике происходит довольно редко.

 

---

В статье использованы изображения abb.com, doepke.de, moeller.net, ekf.su, schneider-electric.com

---

 

статьи, выключатели, автоматические выключатели, электроустановочные изделия, выбор

Комментировать в FB

Комментировать в VK

Выбор автоматического выключателя: применение и критерии выбора

Читайте в этой статье:
Выбор автоматического выключателя: область применения
Типы автоматических выключателей: как выбрать

История автоматического выключателя совсем короткая, и появились они в нашей жизни не очень давно. Еще лет пятьдесят назад о существовании такого элемента электропроводки, как автоматический выключатель, практически никто не знал – максимум, что было доступно нашему народу, это автоматическая пробка, которая стала предшественником нынешнего автоматического выключателя. Зато теперь представить электропроводку дома или квартиры без этого элемента защиты практически невозможно, и выбор автоматического выключателя стал крайне актуальным вопросом, о котором и пойдет речь в этой статье. Вместе с сайтом stroisovety.org мы изучим это устройство – ознакомимся с разновидностями и определимся с критериями выбора.

Выбор автоматического выключателя фото

Выбор автоматического выключателя: область применения

Практически во всех случаях область применения автоматического выключателя сводится к защите электрической проводки и, как результат, квартиры, дома и самого человека от возможных последствий коротких замыканий в цепи. При малейшем подозрении на него автомат срабатывает и просто обесточивает проводку до момента, когда неисправность будет устранена. Включается это устройство вручную, дабы избежать рецидивов.

Автоматический выключатель настолько хорошо показал себя в работе, что на его основе современные электрики создают полномасштабную схему защиты, предполагающую использование в доме или квартире не одного или двух, как это было раньше с пробками, а нескольких автоматов защиты. Их количество может исчисляться десятками, и зависит оно от насыщенности жилища человека электрическим оборудованием.

В зависимости от области применения, условно все установленные в домашнем щитке автоматы можно разделить на три группы.

1. Центральный автомат (в народе называют рубильник). Как правило, в распределительном щитке он находится в единственном экземпляре, но в силу некоторых обстоятельств их может быть и больше. Его назначение сводится к обесточиванию всей электрической цепи в случае большого короткого замыкания – он срабатывает только в том случае, когда отказали все стоящие за ним менее мощные выключатели. Можете считать его наличие перестраховкой, но на самом деле он оберегает такой ценный прибор, как электрический счетчик.
   В большинстве случаев это спаренный автоматический выключатель, который одним движением отсоединяет и ноль, и фазу проводки.

   Какой выбрать автоматический выключатель фото

2. Автоматы, отвечающие за освещение и бытовые розетки. Токовые характеристики этих автоматических включателей на несколько порядков меньше – если центральный рубильник должен выдерживать нагрузку от всех потребителей, то эти автоматические выключатели рассчитаны на несколько лампочек и один или два одновременно включенных в розетки потребителя. В большинстве случаев их устанавливают на ветвь подачи электрического тока к определенной комнате – также может просматриваться парное подключение таких устройств. В таком случае один автомат ответственен исключительно за освещение, а второй за розетки. Эта схема привлекательна тем, что при выходе из строя одной цепи комнаты, вторая остается работоспособной.
3. Автоматы для особо мощных потребителей. Если потребляемая мощность бытового прибора или техники превышает полтора-два киловатта и отличается длительностью работы, то для их защиты используется персональный автоматический выключатель. Такие приборы, как водонагревательные баки, стиральные и посудомоечные машины, электрокотлы и электрические конвекторы отопления, нужно оборудовать отдельным защитным автоматом.

В общем, защищается все и вся, и делается это с одной лишь целью – уберечь жилье человека от всевозможных неприятностей, связанных с использованием такого энергоресурса, как электричество. Брезговать автоматическим выключателем нагрузки, по меньшей мере, неправильно.

Типы автоматических выключателей: как выбрать

Разновидностей автоматических выключателей не слишком много, и классифицировать их можно всего по трем признакам: количеству полюсов, используемых в работе устройства, напряжению, на которое рассчитана его работа, а также максимальной нагрузке на автомат. Разберемся с этими моментами более подробно.

1. Количество полюсов. Здесь все достаточно просто – автоматические выключатели могут быть однополюсными и многополюсными. Однополюсный способен отключать либо ноль проводки, либо ее фазу (в большинстве случаев его устанавливают на фазу). Многополюсные предназначены для обесточивания нескольких жил одновременно. Для обычной бытовой проводки применяется двойной автомат, который отсоединяет одновременно ноль и фазу. В тех домах, где используется напряжение 380V, устанавливают трехполюсные автоматы. Имеются автоматические выключатели и с большим количеством полюсов, но они в основном применяются на производствах.

   Типы автоматических выключателей фото

2. Номинальное напряжение. Ни для кого не секрет, что напряжение в сети может быть разным – имеются сети с напряжением в 12, 24, 220 или 380V. Как результат, автоматы также могут быть рассчитаны на то или иное напряжение. Если говорить о решении вопроса, как выбрать автоматический выключатель по этим параметрам, то здесь все достаточно просто – всего-навсего следует знать, о какой сети электропитания идет речь. В быту чаще всего используется напряжение 220V, реже 380V и 12V. Что касается 24V, то такое напряжение применяется очень и очень редко. Если честно, то и 12V встретишь не часто – в основном это ванные комнаты или другие помещения с повышенной влажностью, в которых низкое напряжение призвано стать гарантом безопасности человека.

   Автоматические выключатели: технические характеристики фото

3. По силе тока или воспринимаемой автоматом нагрузке (мощность автоматического выключателя) – измеряется этот показатель в Амперах и отвечает он за мощность потребителей, подключаемых к той или иной цепи. Скажем так, если сила тока превысит номинал автомата, то он сработает и отключит электропитание – именно это и происходит в моменты короткого замыкания. Сила тока поднимается до неимоверных высот, в результате чего автомат срабатывает. Если перечислять разновидности этого устройства по силе тока, то они могут быть рассчитаны на 4, 6, 10, 16, 25, 32, 40, 63, 100 и 160 А. Чтобы проще было понять, какой из них выбрать, расскажу о следующей закономерности – как правило, электроприбор мощностью 1кВт в сети 220V соответствует силе потребляемого тока 5А. Теперь считайте сами, какой выбрать автоматический выключатель – если та же стиральная машина потребляет 2кВт, то для ее защиты понадобится автомат минимум на 10А. В большинстве случаев используют устройство с более высокими показателями (16А).

   Токовые характеристики автоматических выключателей фото

С разновидностями вроде бы разобрались – остается добавить не так уж и много. При выборе этого устройства нужно обратить особое внимание на такие технические характеристики, как сила потребляемого тока. В идеале номинал автомата должен быть несколько больше, чем реальное потребление электроприборами – как в случае с приведенным выше примером. Делается это для того, чтобы устройство не срабатывало попусту в моменты скачков напряжения или кратковременного повышения силы потребляемого тока. Например, холодильник или любой электродвигатель при запуске потребляет энергии в несколько раз больше, чем в процессе обычной работы. Здесь, как говорится, палка о двух концах – установка автоматического выключателя с заведомо сильно завышенными характеристиками приведет к их несрабатыванию даже во время короткого замыкания. От такого автомата толку нет никакого.

Подключение автоматического выключателя фото

И напоследок скажу несколько слов о подключении автоматического выключателя. Как правило, он предназначен для монтажа в электрический щиток и устанавливается туда очень просто – для подобных устройств любой распределительный ящик оборудуется специальной рейкой, на которую автомат просто защелкивается. Если вы внимательно рассмотрите выключатель, то с одной из его сторон, у самого основания, найдете небольшой рычаг, который взводится с помощью отвертки (он просто отодвигается или оттягивается, кому как удобно) и после установки на рейку он попросту защелкивает автомат на ней. Что же касается подсоединения к автомату проводов, то и здесь все не намного сложнее – с его лицевой стороны имеется пара отверстий, внутри которых находятся винты. Они выкручиваются и тем самым разделяют обжимную колодку (доступ к которой имеется сверху и снизу автомата) на две части, предоставляя возможность продеть между ними провод. Вставляем его туда и туго затягиваем винт, тем самым зажимая провод в колодке автомата – ключевое слово здесь «туго». Следует понимать, что плохой и нестабильный контакт приводит к нагреву провода – как результат, на нем начинает оплавляться изоляция, что чревато не только коротким замыканием, но и выходом из строя самого автоматического выключателя. Он, как и изоляция, плавится, контакты подгорают, и устройство становится неработоспособным.

Автор статьи Александр Куликов

Выбор машины с помощью методов AHP и TOPSIS

1. Введение

В последнее время, чтобы получить конкурентные преимущества и выжить в глобальном бизнес-сценарии, выбор наиболее подходящей машины стал серьезной проблемой для многих производственных компаний. Это очень важно в отраслях, где машины интенсивно используются для повышения уровня производства, а также для получения доходов. Чтобы выжить в условиях современной экономики, компании должны быть осторожными в принятии решений. Неправильные решения увеличивают затраты компаний с точки зрения растраты ресурсов, а также влияют на удовлетворенность клиентов. Современные производственные компании в настоящее время сталкиваются с некоторыми проблемами, такими как выбор машин, из-за затрат времени и отсутствия передовых знаний, а также опыта. Сложность проблемы оценки и выбора машин побудила исследователей разработать модели, помогающие лицам, принимающим решения.

Цель решения производственной компании о выборе машины часто убеждает владельца, инвесторов, партнеров, сотрудников и других заинтересованных лиц придерживаться определенной точки зрения на нее, ее производительность, эффективность, получение дохода или ее общую стоимость .

Стратегическое решение, поддержанное компанией, должно быть эффективно реализовано для повышения производительности и безопасности. Поскольку это требует больших инвестиций и поскольку в большинстве случаев это безвозвратно, выбор машины среди подходящих альтернатив является очень важным решением. Некоторые исследователи указывают на впечатляющие результаты в плане качества, гибкости, производительности и т. д. из-за принятия неверных решений при выборе машины 9.0011 [1] . Поскольку решения, касающиеся машин, являются решающим элементом успеха или неудачи компании в области качества, компании должны анализировать, чтобы обеспечить бесперебойную работу производственной линии, а также предоставлять высококачественные детали, которые наилучшим образом соответствуют потребностям целевого клиента. Производители должны обратить внимание на эту проблему выбора наиболее подходящей машины, чтобы обеспечить полную работоспособность, а также полную безопасность своего устройства.

Чтобы выбрать желаемую машину, компания должна предпринять ряд практических шагов, соответствующих ее миссии и стратегии. Общие этапы принятия решения о выборе машины обычно состоят из следующих шагов: Определите критерии, которые будут использоваться для оценки машины; выбрать критерии, которые важны; разработка альтернатив и выбор оцененных альтернатив ^[12] .

Чтобы выбрать наиболее подходящую машину среди различных альтернатив, лицо, принимающее решение, должно учитывать значимые критерии и обладать специальными знаниями о свойствах машины. Но следует учитывать те критерии, которые максимизируют выгоду компании-производителя. Gerrard ^[7] провел опрос, чтобы определить процентный вклад различных уровней управления. Результат показал, что роль инженерного персонала в процессе отбора составила всего 6 процентов; остальные (94 процента) принадлежит высшему и среднему менеджменту. Это также дало сигнал об упрощенном подходе к процессу оценки машины. В этом исследовании критерии оценки для решения об отборе были выбраны из исследований в литературе и обсуждений с менеджерами компании в различных областях.

Количество альтернатив и противоречивых критериев очень быстро увеличивается. Таким образом, надежные модели оценки имеют решающее значение для правильного включения нескольких противоречивых критериев. Из-за необходимости компромисса между несколькими критериями проблема выбора, такая как выбор машины, представляет собой проблему принятия решений по нескольким критериям (MCDM). Для оценки процесса выбора машины в литературе широко применялись различные методы: процесс аналитической иерархии (AHP), нечеткая модель принятия решений с несколькими атрибутами, линейное целочисленное программирование 0-1, метод взвешенных средних, генетические алгоритмы и т. д. эти методы. В этом исследовании использовалась структура прототипа с использованием методов AHP и TOPSIS для оценки выбора подходящей машины для определения уровня производства.

Проблема выбора машин изучалась в основном для конкретных типов среды, таких как гибкие производственные системы ^[1] . Somashekhar ^[10] представил структуру, которая включала индивидуальный пакет для разработки и оценки гибких производственных систем для малых призматических компонентов. Dong-Shang Chang ^[6] использовал модель стохастического линейного программирования для оценки альтернативных издержек гибких производственных систем (FMS). Кроме того, Tabucanon et al. ^[13] предложил систему поддержки принятия решений для выбора подходящей машины гибких производственных систем (FMS). Арслан ^[1] разработал систему поддержки принятия решений, которая включала качественные и количественные критерии, чтобы помочь лицу, принимающему решения, в решении проблемы выбора с использованием многокритериального метода средневзвешенного значения. Цель исследования состояла в том, чтобы выбрать наиболее подходящую машину из имеющихся машин с целью уменьшения трудностей, возникающих в процессе выбора. Помимо оцениваемых аспектов решения о выборе машины, необходимо измерить мягкие критерии, имеющие субъективные факторы, которые трудно перечислить.

В реальных приложениях оценка приемлемых альтернатив по субъективным критериям выражается в лингвистических терминах. Для этого несколько исследователей внедрили теорию нечетких множеств, чтобы эффективно разрешить неоднозначность, полученную из доступной информации ^[9] . Теория нечетких множеств кажется действенным инструментом в борьбе с неточностями или неопределенностями, присущими процессу выбора местоположения. В литературе есть ряд исследований, в которых применяются различные методы принятия решений на основе нечетких данных для классификации местоположений.

Ряд исследований был посвящен использованию методов нечеткого многокритериального принятия решений (MCDM) в процессе выбора машины. Ван и др. ^[15] предложил структурированную структуру, основанную на нечетком подходе к принятию решений по множеству атрибутов для выбора машины в гибкой производственной ячейке. Цель модели заключалась в том, чтобы помочь лицу, принимающему решения, справиться с трудностями, возникающими при выборе машины.

В этой статье был использован комплексный подход методов AHP и TOPSIS. Целью данного исследования является предложение модели для оценки лучшей машины путем сравнения трех существующих машин. В ходе процедуры оценки применялся метод AHP для определения весов критериев и ранжирования машин, использовался метод TOPSIS.

Остальная часть этого исследования организована следующим образом: Раздел 2 описывает методологию и обеспечивает пошаговое описание предполагаемого многокритериального подхода к принятию решений. В разделе 3 было дано применение предложенной схемы для выбора машины. И, наконец, в четвертом разделе представлены результаты применения и уточнены идеи для будущих исследований. Этот раздел завершает данное исследование.

2. Методы MCDM

Анализ решений по множеству критериев (MCDA) или принятие решений по множеству критериев (MCDM) — это поддисциплина и полноценная ветвь исследования операций, которая связана с разработкой математических и вычислительных инструментов для поддержки субъективная оценка конечного числа альтернатив решения по конечному числу критериев эффективности одним лицом, принимающим решения, или группой ^[10] . MCDM относится к скринингу, установлению приоритетов, ранжированию или выбору набора альтернатив по обычно независимым, несоизмеримым или конфликтующим атрибутам ^[8] . Определение атрибутов очень важно для MCDM, поскольку они играют очень существенную роль в процессе принятия решений. Было предложено несколько методов для решения связанных проблем, но основная проблема MCDM заключается в том, что разные методы могут давать разные результаты для одной и той же проблемы.

Таким образом, поиск компромисса между этими противоречивыми атрибутами и последующее принятие решения может создать трудную проблему ^[5] . Процедура оценки в этом документе состоит из трех основных этапов, как показано на рисунке 1.

Рисунок 1. Этапы процедуры оценки

Шаг 1: Определите критерии оценки, которые считаются наиболее важными показателями производительности при выборе машины.

Шаг 2: Постройте иерархию критериев оценки и рассчитайте веса этих критериев, используя метод AHP.

Шаг 3: Проведите метод TOPSIS для получения окончательных результатов ранжирования.

Подробное описание каждого шага представлено в следующих разделах.

2.1. Определение весов критериев с помощью AHP

Процесс аналитической иерархии (AHP) — это инструмент принятия решений по множеству критериев для организации и анализа, впервые разработанный ^[11] . Этот метод используется для решения сложной задачи принятия решений, имеющей несколько атрибутов, путем моделирования изучаемой неструктурированной проблемы в виде иерархических форм элементов. Существенными компонентами иерархической системы являются главная цель, критерии, влияющие на общую цель, подкритерии, влияющие на главные критерии, и, наконец, альтернативы, доступные для решения проблемы. Для получения степени относительной важности элементов на каждом уровне разрабатывается матрица парных сравнений с использованием Saaty 1-9.шкала предпочтений, как показано в таблице 1. Затем собственный вектор и максимальное собственное значение (λ _max ) получаются из матриц попарного сравнения. Значение собственного значения заключается в оценке силы коэффициента согласованности CR (Saaty, 2000) сравнительной матрицы, чтобы проверить, обеспечивает ли матрица парных сравнений полностью непротиворечивую оценку. Последним шагом является получение индекса согласованности и коэффициента согласованности.

Таблица 1. Шкала парных сравнений Саати

Поэтапная процедура AHP представлена ​​следующим образом:

Шаг 1: Построение структурной иерархии.

Шаг 2: Построить матрицу парных сравнений.

Предполагая n атрибутов, попарное сравнение атрибута i с атрибутом j дает квадратную матрицу, где _ij обозначает сравнительную важность атрибута i по отношению к атрибуту j. В матрице a _ij = 1, когда i = j и a _ji = 1/a _ij .

Step 3: Construct normalized decision matrix

(1)

Step 4: Construct the weighted, normalized decision matrix

(2)

(3)

Шаг 5: Вычислить собственный вектор и матрицу строк

(4)

(5)

Шаг 6: Максимальное вычисление.

(6)

Шаг 7: Рассчитайте индекс согласованности и коэффициент согласованности.

(7)

(8)

Где n и R обозначают порядок генерации матрицы соответственно.

2.2. Ранжирование альтернатив по TOPSIS

Для оценки выбора машин в этом исследовании был применен один из методов MCDM, названный TOPSIS. В этом разделе объясняется метод TOPSIS.

TOPSIS (Техника предпочтения порядка по сходству с идеальным решением), разработанная Хвангом и Юн ^[19] , является одним из методов MCDA/MCDM для удовлетворительного решения реальных проблем принятия решений. TOPSIS пытается указать лучшую альтернативу, которая одновременно имеет кратчайшее расстояние от положительного идеального решения и самое дальнее расстояние от отрицательного идеального решения ^[2] . Положительное идеальное решение — это решение, которое пытается максимизировать критерии прибыли и минимизировать критерии затрат, тогда как отрицательное идеальное решение прямо противоположно предыдущему ^{[4, 14, 16, 17]} . Согласно 7 положительное идеальное решение состоит из всех достижимых хороших значений критериев, тогда как отрицательное идеальное решение состоит из всех наихудших достижимых значений критериев. В методе TOPSIS точные оценки, которые каждая альтернатива получает по всем критериям, используются при формировании матрицы решений и нормализованной матрицы решений. Принимая во внимание коэффициенты всех атрибутов, находятся положительные и отрицательные идеальные решения. Путем сравнения коэффициента расстояния каждой альтернативы определяется порядок предпочтения альтернатив.

Пошаговая процедура Hwang and Yoon ^[8] для внедрения TOPSIS представлена ​​следующим образом:

Шаг 1: Построить нормализованную матрицу решений полезных и неблагоприятных критериев.

(9)

Где и — исходная и нормированная оценка матрицы решений соответственно.

Шаг 2: Построить взвешенную нормализованную матрицу решений путем умножения весов w _i критериев оценки с нормализованной матрицей решений r _ij .

(10)

.

(12)

Где .

Шаг 4: Рассчитайте показатели разделения каждой альтернативы от PIS и NIS

(13)

99998999

	(14)
	(14)
	(14)
		(14)
		. коэффициент идеального решения каждой альтернативы (15) Шаг 6: На основе уменьшающихся значений коэффициента близости альтернативы ранжируются от наиболее ценных до худших. Выбирается альтернатива с наибольшим коэффициентом близости (). 3. Предлагаемая структура с примером Сравнение трех существующих машин известной компании в Бангладеш служит для проверки модели путем проверки разработанных предложений. В целях сохранения конфиденциальности название компании не разглашается, а три машины обозначены как A 1 , A 2 и A 9. Компания хочет решить, какую машину из трех альтернатив следует выбрать, основываясь на своем видении и стратегии. Прежде всего, критерии оценки для принятия решения по выбору были взяты из исследований в литературе и дискуссий с менеджерами компании по разным направлениям. Иерархическая структура, содержащая 7 основных критериев и 26 подкритериев для выбора наилучшей альтернативы из трех машин, построена в табл. 2. Веса основных критериев и подкритериев с учетом субъективных суждений лиц, принимающих решения, оцениваются с помощью AHP. Матрица попарного сравнения основных критериев (табл. 3) и расчет весов представлены следующим образом. Нормализованная матрица C была рассчитана по уравнению (1): Затем веса приоритета рассчитываются по уравнению (2): Таблица 2. Иерархическое представление критериев Таблица 3. Агрегированная матрица парных сравнений Таблица 4. Веса подкритериев Нормализованный весовой вектор по основным критериям равен . Вектор нормализованного веса по отношению к основной цели изображен на рисунке 2. Согласно рисунку 2, наиболее ценным критерием с приоритетом 0,43 является «Стоимость» в субъективных суждениях лиц, принимающих решения, за которыми следуют остальные. Предполагается, что для определения весов подкритериев (), которые представлены в таблице 4, предполагается использовать те же вычислительные способы. Таблица 5. Матрица решений для метода TOPSIS Таблица 6. Агрегированная матрица решений метода TOPSIS Таблица 7. Этапы расчета метода TOPSIS для процесса выбора машины Рисунок 2 . Нормализованные веса основных критериев Таблица 8. Рейтинг выбора машин Элементы собственного вектора рассчитываются по уравнению. (4). Собственный вектор относительной важности основных критериев равен (0,20, 0,04, 0,44, 0,15, 0,09, 0,03, 0,06). Чтобы вычислить λ max , элементов матрицы строк оцениваются с помощью уравнения. (5) и имеет вид (1,55, 0,29, 3,66, 1,10, 0,69, 0,19, 0,46). уравнение (6) дает четыре оценки λ max , а среднее значение этих значений (7,75) равно расчетному λ max . Индекс согласованности (CI) и коэффициент согласованности (CR) рассчитываются с помощью уравнений. (7) и (8) соответственно (для RI=1,32). Поскольку значение CR (0,09) меньше 0,10, оно принимается. Как указывалось ранее, один из известных методов MCDM, называемый методом TOPSIS, используется для ранжирования потенциальных альтернатив с учетом весов всех критериев, полученных с помощью AHP. На первом этапе алгоритма используется матрица решений с использованием мнений трех лиц, принимающих решения 9.0069. Матрица решений метода TOPSIS показана в таблице 5. Затем агрегированные значения каждого подкритерия рассчитываются с использованием метода среднего значения в методе TOPSIS, как показано в таблице 6. После расчета агрегированных значений подкритериев местоположения ранжируются с использованием метода TOPSIS. Эти агрегированные значения являются основными входными данными. Нормализация этих значений производится по уравнению. (9). Положительное и отрицательное идеальное решение определяется путем взятия максимального и минимального значений для каждого критерия в методе TOPSIS. Затем вычисляется расстояние каждой альтернативы от PIS () и NIS () по каждому критерию, как в уравнениях. (13) и (14). После этого коэффициенты близости ( CC i ) трех альтернатив рассчитываются по уравнению. (15) и ранжирование выполняется в порядке убывания. Этапы расчета метода TOPSIS приведены в таблице 7. В таблице 8 выбор машины ранжирован по отношению к методу TOPSIS. 4. Результаты и обсуждение В зависимости от значений коэффициентов близости трех подходящих машин машина A 2 становится наиболее доминирующей альтернативой, имеющей наивысшее CC i , за которой следует 7,07 70. другими. Таким образом, A 2 должен быть выбран как лучшая машина среди трех альтернатив. 5. Выводы и будущая работа Чтобы идти в ногу с конкурентами в современной экономике, компания должна принять решение, которое приведет к выбору подходящей машины из имеющихся машин. Правильное решение прокладывает путь к инклюзивному росту и конечной прибыли компании. Свойства машины влияют на конечную производительность, производственные возможности, получение дохода компании. При выборе машины решающее значение имеют несколько факторов. Но рассмотрение этих нескольких критериев и подкритериев усложняет процесс отбора. По этой причине в этой статье представлена ​​структура прототипа, использующая процесс аналитической иерархии (AHP) с алгоритмом TOPSIS в качестве эффективного инструмента для поддержки принятия решения о выборе машины. В этом исследовании веса различных критериев рассчитываются с использованием метода AHP, а для выбора наиболее подходящей машины был использован один из хорошо известных методов MCDM, а именно метод TOPSIS. Для обоих методов некоторые результаты получаются путем ручного расчета, а некоторые рассчитываются с помощью Microsoft Office Excel. В будущем внедрение этого метода для решения множества многокритериальных задач принятия решений не является вариантом, но необходимо из-за его гибкости. Предлагаемый метод также эффективен в условиях группового принятия решений, когда бывает трудно прийти к спорному вопросу индивидуально. Таким образом, это также поможет в будущих исследованиях. В дополнение к методам, предложенным в этом исследовании, некоторые другие методы MCDM, такие как ELECTRE; ПРОМЕТЕЙ; MOORA и ORESTE можно сравнительно использовать в нечеткой среде и сравнивать результаты. Благодарности Авторы выражают признательность за поддержку и помощь, оказанную Департаментом промышленной и производственной инженерии Джессорского университета науки и техники, Бангладеш. Также высоко оценены усилия заведующего кафедрой, преподавателей и студентов, сотрудничавших в данном исследовании. Ссылки [1]   Арслан М., Катай Б. и Будак Э. (2004 г. ), Система поддержки принятия решений для выбора станков, Журнал управления производственными технологиями, том 15, номер 1, 101-109. В статье Просмотреть статью [2] Benitez, J. M., Martin, J. C., & Roman, C. 2007). Использование нечетких чисел для измерения качества обслуживания в гостиничном бизнесе. Управление туризмом, 28(2), 544-555. В статье Просмотреть статью [3] Somashekhar, B.S., B.S. Рабочая, Техн., 17(19)88) 479-488. в статье [4] Chen, C. T., C. T. & Hu Aang, S. F. F. F. F. Нечеткий подход к оценке и выбору поставщиков в управлении цепями поставок. Международный журнал экономики производства, 102, 289-301. В статье       Просмотр статьи    [5]0119 Чинг-Сю Ченг, Чен-Тунг Чен и Сью-Фен Хуан (2012). Сочетание нечеткого интеграла с методом среднего веса заказа (OWA) для оценки финансовых результатов в полупроводниковой промышленности. Африканский журнал управления бизнесом, том 6 (21), стр. 6358-6368. In article         [6]   Dong-Shang Chang(1989), Economical evaluation concerning the investments of flexible manufacturing systems, 3 rd Национальная Конф. по технологиям автоматизации, Тайвань, стр. 655-664. В статье [7, 9 984a] Стратегия выбора и внедрения новых технологий/станков», в Worthington, B, (Ed.), «Достижения в технологии производства III», Proceedings Fourth National Conference on Production Research, Kogan Page. Лондон, стр. 532–536. В статье         [8]   Хванг, К. Л., (19 Юн8, К. Л., и Юн). Множественные методы принятия решений по атрибутам и приложения. Берлин: Спрингер. в статье Просмотреть статью [9] Liang G.S. (1999). Нечеткий MCDM, основанный на понятиях идеального и антиидеального. Евро. Дж. Опер. Рез., 112:682-691. в статье Просмотреть статью [10] Lootsma, F. A. (1999). Многокритериальный анализ решений с помощью суждений о соотношении и разнице. Академическое издательство Клювер. в статье Просмотреть статью [11] SAATY, T. L., (1980). Процесс аналитической иерархии. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл. В арт. Управление производством/операциями. 4-е изд. Ричард Д. Ирвин Инк., Хоумвуд. Дж. Интелл. Произв. 19 (2008). 1-12. в статье [13] Табханон, М. Т., Batanov, D.N.N. (1994), «Интеллектуальная система поддержки принятия решений (DSS) для процесса выбора альтернативных машин для гибкой производственной системы (FMS)», Computers in Industry, Vol. 25, стр. 131-43. в статье Просмотреть статью [14] Wang, T. C., & Chen, Y. H. (2007). Применение согласованных нечетких отношений предпочтения к выбору партнерства. Омега, Международный журнал науки управления, 35, 384-388. в статье Просмотреть статью [15] Wang, T.-Y., Shaw, C.-F.-F.-F.-F.-F.-F.-F. и Чен, Ю.-Л. (2000), «Выбор машины в гибкой производственной ячейке: нечеткий подход к принятию решений по множеству атрибутов», Международный журнал производственных исследований, Vol. 38 № 9, стр. 2079-97. в статье Просмотреть статью [16] Wang, Y. M., & Elhag, T.M. S. (2006). Нечеткий метод TOPSIS, основанный на наборах альфа-уровней, с приложением для мостовой оценки рисков. Экспертные системы с приложениями, 31, 309-319. В статье       Посмотреть статью    9 [17]  960119 Ван, Ю. Дж. (2007). Применение FMCDM для оценки финансовых показателей внутренних авиакомпаний Тайваня. Экспертные системы с приложениями, в печати. в статье [18] Yang, T. & Hung, C.C. (2007), Методы принятия решений с несколькими атрибутами для задачи проектирования компоновки предприятия. Робототехника и компьютерное интегрированное производство, 23(1), 126-137. В статье       Просмотреть статью    [19]   , К. Хван, К. Юн. Анализ местоположения производственного предприятия путем принятия решений по множеству атрибутов: Часть II. Стратегия нескольких заводов и перемещение завода. Международный журнал производственных исследований, 23(2), 361-370. В статье       Посмотреть статью    Интегрированный подход к проблеме выбора машин с использованием нечеткого SMART-нечеткого взвешенного аксиоматического дизайна Акгюн И., Кандакоглу А. и Озок А. Ф. (2010). Нечеткая интегрированная модель оценки уязвимости критически важных объектов в борьбе с терроризмом. Экспертные системы с приложением , 37 , 3561–3573. Арслан, М. К., Катай, Б., и Будак, Э. (2004). Система поддержки принятия решений для выбора станка. Журнал управления производственными технологиями , 15 , 101–109. Артикул Google Scholar Атмани, А., и Лашкари, Р. С. (1998). Модель выбора станков и распределения операций в гибких производственных системах. Международный журнал производственных исследований , 36 , 1339–1349. Артикул Google Scholar Бабич, Б. (1999). Аксиоматическое проектирование гибких производственных систем. International Journal of Production Research , 37 (5), 1159–1173. Артикул Google Scholar Барла, С. Б. (2003). Пример выбора поставщика для бережливого снабжения с использованием математической модели. Управление логистической информацией , 16 (6), 451–459. Артикул Google Scholar Чен С.Дж. и Хван С.Л. (1992). Нечеткий метод принятия решений по множеству атрибутов и приложения . Берлин, Гейдельберг: Springer. Книга Google Scholar Чен Ю. и Ван Т. К. (2009). Оптимизация выбора партнеров в аутсорсинговых проектах ИС/ИТ: Стратегическое решение нечеткого ВИКОР. Международный журнал экономики производства , 120 , 233–242. Артикул Google Scholar Чоу, С.Ю., и Чанг, Ю.Х. (2008). Система поддержки принятия решений для выбора поставщика, основанная на нечетком SMART-подходе, ориентированном на стратегию. Экспертные системы с приложениями , 34 , 2241–2253. Артикул Google Scholar Челик, М. , Чеби, С., Кахраман, К., и Эр, И. Д. (2009a). Предложение интегрированной нечеткой модели QFD по маршрутизации решений об инвестициях в судоходство на рынке танкеров для сырой нефти. Экспертные системы с приложениями , 36 (3), 6227–6235. 2. Челик М., Чеби С., Кахраман С. и Эр И. Д. (2009b). Применение аксиоматического проектирования и методологий TOPSIS в нечеткой среде для предложения конкурентных стратегий в турецких контейнерных портах в сети морских перевозок. Экспертные системы с приложениями , 36 (3), 4541–4557. Челик М., Кахраман К., Себи С. и Эр И. Д. (2009 г.в). Нечеткая аксиоматическая модель оценки производительности доковых сооружений судостроительной промышленности на основе проектирования: пример турецких верфей. Экспертные системы с приложениями , 36 (1), 599–615. Эдвардс, В. (1971). Социальные утилиты. Инженер-экономист. Летний симпозиум, серия , 6 , 119–129. Google Scholar Эдвардс, В. (1977). Как использовать многоатрибутное измерение полезности для принятия социальных решений. Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике , SMC-7, 326–340. Эдвардс, В., и Бэррон, Ф.Х. (1994). SMARTS и SMARTER: улучшенные простые методы измерения многоатрибутной полезности. Организационное поведение и процессы принятия решений человеком , 60 (3), 306–325. Артикул Google Scholar Эраслан, Э., Акай, Д., и Курт, М. (2006). Рейтинг удобства использования пассажирских сидений междугородних автобусов с использованием нечеткой аксиоматической теории проектирования. В Совместное проектирование, визуализация и проектирование. Конспект лекций по информатике , 4001, 141–148. Джеррард, В. (1988). Процедуры отбора, принятые промышленностью для внедрения новых станков. В материалах 4-й Национальной конференции по производственным исследованиям , , стр. 525–531. Хэмптон, М. Г. (1992). Производство черного чая. В К. К. Уилсон и М. Н. Клиффорд (ред.), Tea (стр. 459–511). Нидерланды: Спрингер. Глава Google Scholar Кахраман, К., и Себи, С. (2009). Новый многоатрибутный метод принятия решений: иерархический нечеткий аксиоматический дизайн. Экспертные системы с приложениями , 36 (3), 4848–4861. Артикул Google Scholar Кахраман, К., Кая, И., и Чеби, С. (2009). Сравнительный анализ многоатрибутного выбора среди альтернатив возобновляемых источников энергии с использованием нечеткого аксиоматического проектирования и процесса нечеткой аналитической иерархии. Энергия , 34 , 1603–1616. Артикул Google Scholar Карсак Э. Э. и Кузгункая О. (2002). Метод нечеткого множественного целевого программирования для выбора гибкой производственной системы. Международный журнал экономики производства , 79 (2), 101–111. Артикул Google Scholar Карсак, Э.Э. (2008). Использование анализа охвата данных для оценки гибких производственных систем при наличии неточных данных. Международный журнал передовых производственных технологий , 35 , 867–874. Артикул Google Scholar Ким С.Дж., Су, Нам П. и Ким С. (1991). Проектирование программных комплексов на базе AD. Робототехника и компьютеризированное производство , 8 (4), 243–255. Артикул Google Scholar Кулак, О. (2005). Система поддержки принятия решений для нечеткого многоатрибутного выбора погрузочно-разгрузочного оборудования. Экспертные системы с приложениями , 29 (2), 310–319. Артикул Google Scholar Кулак, О., Дурмусоглу, М.Б., и Кахраман, К. (2005). Нечеткий многоатрибутный выбор оборудования на основе информационной аксиомы. Журнал технологии обработки материалов , 169 , 337–345. Артикул Google Scholar Кулак О. и Кахраман К. (2005a). Многоатрибутное сравнение передовых производственных систем с использованием нечеткого и четкого аксиоматического подхода к проектированию. Международный журнал экономики производства , 95 , 415–424. Артикул Google Scholar Кулак О. и Кахраман К. (2005b). Нечеткий выбор нескольких атрибутов среди транспортных компаний с использованием аксиоматического проектирования и процесса аналитической иерархии. Информатика , 170 , 191–210. Артикул Google Scholar Квонг, С.К., Ип, У.Х. и Чан, Дж.В.К. (2002). Сочетание метода подсчета очков и подхода нечетких экспертных систем к оценке поставщиков: тематическое исследование. Интегрированные производственные системы , 13 (7), 512–519. Артикул Google Scholar Лю, С. Т. (2008). Нечеткий подход DEA/AR к выбору гибких производственных систем. Компьютеры и промышленная инженерия , 54 (1), 66–76. Артикул Google Scholar Мальдонадо, А., Гарсия, Х.Л., Альварадо, А., и Бальдеррама, К.О. (2013). Иерархическая нечеткая аксиоматическая методология проектирования для оценки эргономической совместимости передовых производственных технологий. Международный журнал передовых производственных технологий , 66 , 171–186. Артикул Google Scholar Онют С. , Кара С. С. и Эфендигил t. (2008). Гибридный нечеткий подход MCDM к выбору станков. Журнал интеллектуального производства , 19 , 443–453. Артикул Google Scholar Панчария П.К., Попович Д. и Шарма А.Л. (2002). Тонкослойное моделирование процесса сушки черного чая. Журнал пищевой инженерии , 52 , 349–357. Артикул Google Scholar Самведи, А., Джайн, В., и Феликс, Т.С.К. (2012). Интегрированный подход к выбору станков с использованием процесса нечеткой аналитической иерархии и реляционного анализа Грея. International Journal of Production Research , 50 (12), 3211–3221. Артикул Google Scholar Саркис, Дж. (1997). Оценка гибких производственных систем с использованием анализа оболочки данных. Инженер-экономист , 43 (1), 25–46. Артикул Google Scholar Сейдель, Дж. (2006). Анализ данных для поддержки принятия решений. Промышленные системы управления и данных , 106 (1), 81–95. Артикул Google Scholar Сиварао, П. Б., Эль-Тайеб, Н. С. М., и Венгкатеш, В. К. (2009a). Моделирование системы нечеткого вывода Мамдани для прогнозирования шероховатости поверхности при лазерной обработке. Международный журнал приложений интеллектуальных информационных технологий , 2 (1), 12–18. Google Scholar Сиварао, П. Б., Эль-Тайеб, Н. С. М., и Венгкатеш, В. К. (2009b). Моделирование ANFIS на основе графического интерфейса: метод оптимизации обратного распространения для лазерной обработки CO2. Международный журнал приложений интеллектуальных информационных технологий , 2 (4), 191–198. Google Scholar Сух, Н. П. (1990). Принципы проектирования . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. Google Scholar Сух, Н. П. (1995). Проектирование и эксплуатация больших систем. Анналы CIRP , 14 (3), 203–213. Google Scholar Сух, Н. П. (1997). Проектирование систем. Анналы CIRP , 46 (1), 75–80. Артикул Google Scholar Табуканон М.Т., Батанов Д.Н. и Верма Д.К. (1994). Интеллектуальная система поддержки принятия решений (DSS) для процесса выбора альтернативных машин для гибких производственных систем (FMS). Компьютеры в промышленности , 25 , 131–143. Таха З. и Ростам С. (2011). Принципы аксиоматического проектирования при анализе параметра эргономического проектирования виртуальной среды. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology , 57 , 719–733 Wang, T.Y., & Parkan, C. (2006). Два новых подхода к оценке весов нечетких мнений в групповом анализе решений. Информатика , 176 , 3538–3555. Артикул Google Scholar Ван, Т.Ю., Шоу, К.Ф., и Чен, Ю.Л. (2000). Выбор машины в гибкой производственной ячейке: нечеткий подход к принятию решений по множеству атрибутов. Международный журнал производственных исследований , 38 , 2079–2097. Артикул Google Scholar Яо, Дж. С., и Чанг, Дж. (2003). Запасы без отложенных заказов с нечеткой общей стоимостью и нечеткой стоимостью хранения, дефаззифицированной по центроиду и расстоянию со знаком. Европейский журнал операционных исследований , 148 , 401–409. Артикул Google Scholar Йеттон П. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Найти: