TOPSIS理论在FMEA灵敏度分析中的应用

"基于TOPSIS理论的FMEA灵敏度分析方法" 失效模式与影响分析（Failure Modes and Effects Analysis，简称FMEA）是一种广泛应用于产品设计和过程控制中的风险评估工具，用于识别潜在的失效模式，并根据其可能产生的影响来确定优先改进的顺序。传统FMEA中，风险顺序数（Risk Priority Number，RPN）是通过将发生度、严重度和探测度三个因素的乘积来评估每个失效模式的风险等级。然而，这种方法在处理模糊性和不确定性时可能会导致排序混乱，影响决策的准确性。 基于逼近理想解排序技术（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution，简称TOPSIS）的FMEA方法旨在解决这一问题。TOPSIS是一种多准则决策分析方法，它通过寻找与理想解最接近的方案来进行排序，从而提供更清晰的决策路径。在FMEA的背景下，这个方法可以更好地量化和比较不同失效模式的风险，以确定优先改进的顺序。 本研究提出了一种新的FMEA灵敏度分析方法，该方法考虑了发生度、严重度和探测度三个属性的权重及其属性值对排序结果的影响。通过对这些属性的权重进行分析，可以更好地理解它们如何影响最终的排序，并帮助确定哪些属性的变化对决策结果最为敏感。同时，采用互换性理论中的上下偏差思想，对传统FMEA和基于TOPSIS的FMEA进行了属性值敏感性分析。这使得研究人员能够确定在一定范围内，属性值的变化不会显著影响决策结果的稳定区间。 通过一个具体的柴油机变速器输出轴的FMEA案例，该方法的有效性得到了验证。案例研究表明，基于TOPSIS的FMEA方法可以增强排序结果的稳健性，有助于明确零部件失效模式改进的优先级，从而减少决策过程中的不确定性。 关键词涉及的主题包括：失效模式与影响分析，灵敏度分析，TOPSIS方法，风险优先数，属性权重以及风险排序。这些关键词反映了研究的核心内容，即利用TOPSIS理论改进FMEA过程，提高风险评估的精确性和可靠性，特别是通过对属性权重和值变化的敏感性分析，增强了FMEA结果的稳定性和决策的科学性。这项工作对于工程设计、质量管理和风险管理等领域具有重要的实践指导意义。