基于层次分析法和模糊综合评价法的螺杆挤出机综合评价

Comprehensive Evaluation of Screw Extruders Based on Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Comprehensive Assessment

摘要

针对螺杆挤出机综合评价的问题，提出一种基于层次分析法（AHP）和模糊综合评价法的综合性能评估体系。目的是确保产品质量与生产效率的提高，同时为设备的升级改造和绿色制造提供依据。通过建立层次结构模型、构建判断矩阵并进行一致性检验以及计算各评价指标的权重，形成系统化的评价方法。选取一种同向双螺杆挤出机作为案例，运用模糊综合评价法进行量化分析。结果显示，该型号挤出机在机械性能、经济性和生产效率方面表现良好，但在可靠性和环境友好性方面存在不足。综合评价结果认为，该型号挤出机综合评分较好，且实际情况与评价体系得出结论基本一致，证明了评价体系的有效性。最后，建议未来可通过扩大样本量和技术整合来进一步完善评价体系。

关键词

层次分析法 / 螺杆挤出机 / 综合评价 / 模糊综合评价法 / 决策支持

Key words

Analytic hierarchy process / Screw extruder / Comprehensive evaluation / Fuzzy comprehensive evaluation / Decision support

随着塑料工业的迅速发展，螺杆挤出机作为关键的加工设备，在塑料加工领域扮演着举足轻重的角色^[1-3]。其性能直接影响产品的质量和生产效率，因此对螺杆挤出机的综合评价显得尤为重要^[4-5]。通过层次分析法构建综合评价体系能够为设备的优化设计、选型及操作提供依据，进而推动整个塑料加工业技术的进步和经济效益的提升^[6-7]。

早期对螺杆挤出机的研究主要集中于改进机械结构和提高生产效率。李成等^[8]通过正交试验设计、建立预测数学模型并运用Ludovic软件及SPSS分析探究双螺杆挤出机结构参数对关键混合参量的影响，得出各结构参数与温度峰值、压力峰值、黏性耗散、混合指数、停留时间和扭矩等关键参量之间的关系。HELMIG等^[9]将增材制造技术与实验分析相结合，很大程度地改进了单螺杆挤出机的挤出过程，实现对产品质量和生产效率的提升。同时，设计的物联网监控系统为机械性能优化和产品质量保证提供重要支持。FRANKLAND^[10]通过拖曳流计算、形状因子和计量通道深度预测挤出螺杆设计的产出，并说明进料、熔化和计量区段间的平衡对结果的重要性。

虽然上述研究为螺杆挤出机的性能提升作出贡献，但对其系统性的综合评价这一关键问题的研究却为空白，尤其缺少量化多因素综合影响的评价体系。现有的研究仅涉及挤出机的某些特定评价指标，尚未形成一套完备的螺杆挤出机综合评价体系，特别是在多因素综合作用的定量分析上缺乏系统性研究。针对上述问题，本文采用改进的层次分析法，构建一个专门针对螺杆挤出机的综合评价体系。该体系将综合考虑机械性能、操作条件、经济指标等多个维度的因素，并通过数学推导和实证分析确立挤出机的综合评价体系与方法。

1 螺杆挤出机的评价体系构建

螺杆挤出机的综合评价是一个涵盖多项性能指标的评估过程^[11]，通过层次分析法全面衡量设备的机械性能、经济性、生产效率、可靠性、便捷性和环境友好性。我国挤出机行业目前呈现积极的市场增长和技术发展态势，而挤出机性能的情况和使用方法直接影响设备的生产效率和使用寿命^[12-14]。随着科技的不断发展，各大厂商不断推出新的螺杆挤出机产品^[15-18]。不同挤出机根据其设计和技术水平的差异而适用于不同的场合，选择合适的设备应基于具体的操作条件和需求来决定。

1.1 层次分析法

层次分析法(AHP)是一种解决多目标、多准则问题的决策方法，通过把复杂的多因素问题分解成更小的单元，并在这些部分进行成对比较和综合评价，得出最终的决策结果^[19]。

1.2 构建层次结构

构建螺杆挤出机多维度的评价指标体系，量化和定性分析设备的综合表现。首先，机械性能指标考察了设备的耐用性和长期运行后的稳定性^[20]；经济性则从成本的角度出发，深入分析设备从采购到维护的全生命周期成本^[21]；生产效率的关注点在于设备能否快速且高效地生产出质量合格的产品^[22]；可靠性指标凸显了设备在持续作业中保持故障率低的重要性，直接关系到生产情况^[23]；便捷性体现设备在日常使用中的使用体验，包括操作的简易程度和维修的方便性；最后，环境友好性评价设备在满足生产需求的同时对环境造成的影响程度，反映其可持续性特点^[24]。

图1为螺杆挤出机的评价指标层分析模型。从图1可以看出，螺杆挤出机评价指标体系一共分为三层。最上层螺杆挤出机的综合评价为目标层；中间层为准则层，划分为机械性能B₁、经济性B₂、生产效率B₃、可靠性B₄、便捷性B₅、环境友好性B₆共6个指标；最下层为方案层，分别为生产能力C₁、功耗C₂、挤出效果C₃、产品均匀度C₄、设备成本C₅、维护成本C₆、运营成本C₇、总体经济性C₈、工作效率C₉、维护效率C₁₀、运行稳定性C₁₁、自动化程度C₁₂、故障率C₁₃、维修周期C₁₄、使用寿命C₁₅、故障后恢复能力C₁₆共操作简易程度C₁₇、维护简易程度C₁₈、清洁方便程度C₁₉、能源利用率C₂₀和废物处理C₂₁。

1.3 构建判断矩阵及一致性检验

通过反复询问专家，使用1~9的比例尺度对准则层中的要素进行评分。其中，数值1代表两个准则的相对重要性相同，数值9表示一个准则相较另一个准则的重要性极大^[25]。表1为矩形判断标准含义。

设判别矩阵为 \mathit{A} = {\left(a_{ij}\right)}_{n\times n}，其中 a_{ij}表示要素i与要素j重要性比较的结果。判别矩阵具有以下性质： a_{ij} > \mathrm{0} , a_{ij} = \frac{\mathrm{1}}{a_{ji}} , a_{ii} = \mathrm{1}。

以螺杆挤出机为评价对象。通过反复咨询多名业内专家，利用德尔菲法^[26]进行多轮调研，最后使结果趋于一致，从而构建各要素的评价矩阵。

{\mathit{U}}_{\mathrm{B}\mathrm{A}} = \left[\begin{array}{cccccc}\mathrm{1}& \mathrm{1}/\mathrm{3}& \mathrm{1}/\mathrm{5}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{2}& \mathrm{5}\\ \mathrm{3}& \mathrm{1}& \mathrm{1}& \mathrm{2}& \mathrm{6}& \mathrm{9}\\ \mathrm{5}& \mathrm{1}& \mathrm{1}& \mathrm{3}& \mathrm{8}& \mathrm{9}\\ \mathrm{2}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}/\mathrm{3}& \mathrm{1}& \mathrm{4}& \mathrm{5}\\ \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}/\mathrm{6}& \mathrm{1}/\mathrm{8}& \mathrm{1}/\mathrm{4}& \mathrm{1}& \mathrm{2}\\ \mathrm{1}/\mathrm{5}& \mathrm{1}/\mathrm{9}& \mathrm{1}/\mathrm{9}& \mathrm{1}/\mathrm{5}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}\end{array}\right] (1)

根据构造的判断矩阵，运用特征根法计算每个因素的单排序权重^[27]。

\mathit{U} \mathit{W} = {\lambda }_{max} \mathit{W} (2)

式(2)中： {\lambda }_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}为 \mathit{U}的最大特征根； \mathit{W}为对应于 {\lambda }_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}的正规化特征向量； \mathit{W}的分量 {\mathit{W}}_i为相应因素单排序的权重。

为了检验矩阵的一致性，需要判断矩阵的一致性比率R，R值通过一致性指标C和随机一致性指标I来确定。C定义为：

C = \frac{{\lambda }_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}-n}{n-\mathrm{1}} (3)

式(3)中：n为矩阵的阶数。

表2为随机一致性指标I值。根据表2确定n阶数矩阵的I值，进而确定一致性比率R值。

R = \frac{C}{I} (4)

通常情况下，R值应小于0.1，因为这时判断矩阵中的比较偏差在可接受的范围内。当R值大于0.1时，则判断矩阵中的元素存在较大的不一致性，这将导致权重计算和决策结果的不准确。此时则需要调整判断矩阵，重新进行成对比较，确保比较的合理性和一致性。

由判断矩阵 U _BA及特征根法计算得到权向量 {\mathit{W}}_{BA} = [ \mathrm{0.098} \mathrm{5} , \mathrm{0.299} \mathrm{3} , \mathrm{0.367} \mathrm{3} , \mathrm{0.157} \mathrm{2} , \mathrm{0.048} \mathrm{1} , \mathrm{0.029} \mathrm{5} ]。此时 ，通过了矩阵的一致性检验。

同理，方案层(C)与准则层(B)的判断矩阵分别为：

相对于机械性能：

{\mathit{U}}_{\mathrm{C}{\mathrm{B}}_{\mathrm{1}}} = \left[\begin{array}{cccc}\mathrm{1}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{2}& \mathrm{4}\\ \mathrm{2}& \mathrm{1}& \mathrm{4}& \mathrm{6}\\ \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}/\mathrm{4}& \mathrm{1}& \mathrm{3}\\ \mathrm{1}/\mathrm{4}& \mathrm{1}/\mathrm{6}& \mathrm{1}/\mathrm{3}& \mathrm{1}\end{array}\right] (5)

相对于经济性：

{\mathit{U}}_{\mathrm{C}{\mathrm{B}}_{\mathrm{2}}} = \left[\begin{array}{cccc}\mathrm{1}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}/\mathrm{4}& \mathrm{1}/\mathrm{5}\\ \mathrm{2}& \mathrm{1}& \mathrm{1}/\mathrm{3}& \mathrm{1}/\mathrm{2}\\ \mathrm{4}& \mathrm{3}& \mathrm{1}& \mathrm{2}\\ \mathrm{5}& \mathrm{2}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}\end{array}\right] (6)

相对于生产效率：

{\mathit{U}}_{\mathrm{C}{\mathrm{B}}_{\mathrm{3}}} = \left[\begin{array}{cccc}\mathrm{1}& \mathrm{2}& \mathrm{3}& \mathrm{5}\\ \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}& \mathrm{2}& \mathrm{2}\\ \mathrm{1}/\mathrm{3}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}& \mathrm{2}\\ \mathrm{1}/\mathrm{5}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}\end{array}\right] (7)

相对于可靠性：

{\mathit{U}}_{\mathrm{C}{\mathrm{B}}_{\mathrm{4}}} = \left[\begin{array}{cccc}\mathrm{1}& \mathrm{2}& \mathrm{5}& \mathrm{1}/\mathrm{2}\\ \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}& \mathrm{4}& \mathrm{1}/\mathrm{5}\\ \mathrm{1}/\mathrm{5}& \mathrm{1}/\mathrm{4}& \mathrm{1}& \mathrm{1}/\mathrm{8}\\ \mathrm{2}& \mathrm{5}& \mathrm{8}& \mathrm{1}\end{array}\right] (8)

相对于便携性：

{\mathit{U}}_{\mathrm{C}{\mathrm{B}}_{\mathrm{5}}} = \left[\begin{array}{ccc}\mathrm{1}& \mathrm{3}& \mathrm{5}\\ \mathrm{1}/\mathrm{3}& \mathrm{1}& \mathrm{2}\\ \mathrm{1}/\mathrm{5}& \mathrm{1}/\mathrm{2}& \mathrm{1}\end{array}\right] (9)

相对于环境友好性：

{\mathit{U}}_{\mathrm{C}{\mathrm{B}}_{\mathrm{6}}} = \left[\begin{array}{cc}\mathrm{1}& \mathrm{3}\\ \mathrm{1}/\mathrm{3}& \mathrm{1}\end{array}\right] (10)

由上式得到各矩阵的权重向量为：

{\mathit{W}}_{\mathrm{1}} = [ \mathrm{0.271} \mathrm{5} , \mathrm{0.507} \mathrm{3} , \mathrm{0.153} \mathrm{6} , \mathrm{0.067} \mathrm{6} ] (11)

{\mathit{W}}_{\mathrm{2}} = [ \mathrm{0.083} \mathrm{6} , \mathrm{0.1539} , \mathrm{0.453} \mathrm{9,0.308} \mathrm{7} ] (12)

{\mathit{W}}_{\mathrm{3}} = [ \mathrm{0.488} \mathrm{3} , \mathrm{0.250} \mathrm{9,0.160} \mathrm{7,0.100} \mathrm{1} ] (13)

{\mathit{W}}_{\mathrm{4}} = [ \mathrm{0.266} \mathrm{1} , \mathrm{0.147} \mathrm{0,0.052} \mathrm{1,0.534} \mathrm{7} ] (14)

{\mathit{W}}_{\mathrm{5}} = [ \mathrm{0.647} \mathrm{9} , \mathrm{0.229} \mathrm{9,0.122} \mathrm{2} ] (15)

{\mathit{W}}_{\mathrm{6}} = [ \mathrm{0.750} \mathrm{0} , \mathrm{0.250} \mathrm{0} ] (16)

方案层与准则层的一致性比率 R 向量为：

{\mathit{R}}_{\mathrm{C}\mathrm{B}} = [ \mathrm{0.017} \mathrm{3} , \mathrm{0.027} \mathrm{1} , \mathrm{0.015} \mathrm{2} , \mathrm{0.027} \mathrm{9} , \mathrm{0.003} \mathrm{6} , \mathrm{0} ] (17)

经一致性检验，各矩阵的权重向量均满足 ，因此，上述构建的判断矩阵均处于合理范围内。

1.4 层次总排序

层次总排序是根据准则层相对目标层的权重以及方案层相对准则层的权重计算得到各方案相对目标层的总排序权重^[28]。其关系式为：

{\mathit{W}}_{\mathrm{C}\mathrm{B}} = [ {\mathit{W}}_{\mathrm{1}} , {\mathit{W}}_{\mathrm{2}} , {\mathit{W}}_{\mathrm{3}} , {\mathit{W}}_{\mathrm{4}} , {\mathit{W}}_{\mathrm{5}} , {\mathit{W}}_{\mathrm{6}} {]}^T (18)

\mathit{W} = {\mathit{W}}_{\mathrm{B}\mathrm{A}} \bullet {\mathit{W}}_{\mathrm{C}\mathrm{B}} (19)

表3为经计算得到的螺杆挤出机综合评价指标各权重结果。

综合上述结果，将方案层相对于目标层的权重进行层次总排序，并归一化，图2为目标权重分布。从图2可以看出，工作效率在螺杆挤出机的评价体系中占比最大。其次是运行成本、总体经济性、维护效率、故障后恢复能力。因此在螺杆挤出机选取过程中，应把工作效率作为重点。

2 指标分值的确定

指标分值评价是一个模糊综合评价的过程。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的评价方法，主要用于处理具有模糊性和不确定性的决策问题^[29]。根据表3建立因素集，因素集 U 分为两层。第一层为 U =[机械性能，经济性，生产效率，可靠性，便捷性，环境友好性]。第二层为u ₁=[生产能力，功耗，挤出效果，产品均匀度]；u ₂=[设备成本，维护成本，运行成本，总体经济性]；u ₃=[工作效率，维护效率，运行稳定性，自动化程度]；u ₄=[故障率，维修周期，使用寿命，故障后恢复能力]；u ₅=[操作简易程度，维护简易程度，清洁方便程度]；u ₆=[能源利用率，废物处理]。

根据实际需要将评语划分为5个等级，评语等级为很好、较好、一般、较差、很差，赋值后为 V =[100，75，50，25，0]。根据收集的数据，构建模糊评价矩阵，其中每个元素代表挤出机在某项指标上的等级程度^[30]。

\begin{array}{c}{\mathit{R}}_i=\left[\begin{array}{ccc}{r}_{\mathrm{11}}& \cdots & r_{\mathrm{1}n}\\ ⋮& \ddots & ⋮\\ r_{m\mathrm{1}}& \cdots & r_{mn}\end{array}\right]\end{array} (20)

式(20)中：m为评语等级的个数；n为评判因素的个数。综合评判 {\mathit{B}}_i表示为：

\begin{array}{c}{\mathit{B}}_i={\mathit{A}}_i{\mathit{R}}_i=\left[\begin{array}{ccc}{a}_{\mathrm{1}}& \cdots & a_m\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}{r}_{\mathrm{11}}& \cdots & r_{\mathrm{1}n}\\ ⋮& \ddots & ⋮\\ r_{m\mathrm{1}}& \cdots & r_{mn}\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{ccc}{b}_{\mathrm{1}}& \cdots & b_m\end{array}\right]\end{array} (21)

通过两层综合评判可得到最终的分值，将评分分为5个区间：很差0~20、较差20~40、一般40~60、较好60~80、很好80~100。

3 实例

3.1 背景

选取TSE-35A型号同向双螺杆挤出机作为评价样机，该设备的工作能力为32~56 kg/h，螺杆的公称直径为 \mathrm{35}mm的双螺杆，主驱动电机功率为11 kW，螺杆长径比为32，螺杆转速为40~400 r/min，主机质量为1 500 kg，外形尺寸为3 000 mm×650 mm×1 900 mm，。

3.2 指标评分

根据层次分析法求出的权重结果，利用模糊综合评价法对设备进行量化评估。通过对使用该设备的8名使用者进行咨询，并收集相关设备运行数据，综合其结果得到分值。 R_{\mathrm{1}} ~ R_{\mathrm{6}}分别代表准则层对方案层的模糊评价矩阵，R为目标层与准则层之间的模糊评价矩阵。

{\mathit{R}}_{\mathrm{1}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.5}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.2}& \mathrm{0.6}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.4}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.3}& \mathrm{0.5}& \mathrm{0.2}& \mathrm{0}& \mathrm{0}\end{array}\right] (22)

{\mathit{R}}_{\mathrm{2}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.4}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.4}& \mathrm{0.2}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.2}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.7}& \mathrm{0.2}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}& \mathrm{0}\end{array}\right] (23)

{\mathit{R}}_{\mathrm{3}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.6}& \mathrm{0.2}& \mathrm{0.2}& \mathrm{0}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.3}& \mathrm{0.5}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.4}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.2}& \mathrm{0.5}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0}& \mathrm{0}\end{array}\right] (24)

{\mathit{R}}_{\mathrm{4}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.3}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.1}& \mathrm{0.5}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.1}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.3}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0}\end{array}\right] (25)

{\mathit{R}}_{\mathrm{5}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.4}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.2}& \mathrm{0}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.3}& \mathrm{0.5}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.3}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0.3}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\end{array}\right] (26)

{\mathit{R}}_{\mathrm{6}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.4}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0.1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.1}& \mathrm{0.2}& \mathrm{0.2}& \mathrm{0.4}& \mathrm{0.1}\end{array}\right] (27)

根据层次分析法得出的各影响因素的权重，计算决策层各因素的模糊评价结果。

{\mathit{B}}_{\mathrm{1}} = {\mathit{W}}_{\mathrm{1}} \times {\mathit{R}}_{\mathrm{1}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.318}\mathrm{9}& \mathrm{0.508}\mathrm{2}& \mathrm{0.106}\mathrm{8}& \mathrm{0.066}\mathrm{1}& \mathrm{0}\end{array}\right] (28)

{\mathit{B}}_{\mathrm{2}} = {\mathit{W}}_{\mathrm{2}} \times {\mathit{R}}_{\mathrm{2}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.401}\mathrm{8}& \mathrm{0.307}\mathrm{5}& \mathrm{0.221}\mathrm{6}& \mathrm{0.069}\mathrm{1}& \mathrm{0}\end{array}\right] (29)

{\mathit{B}}_{\mathrm{3}} = {\mathit{W}}_{\mathrm{3}} \times {\mathit{R}}_{\mathrm{3}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.452}\mathrm{6}& \mathrm{0.337}\mathrm{4}& \mathrm{0.168}\mathrm{8}& \mathrm{0.041}\mathrm{2}& \mathrm{0}\end{array}\right] (30)

{\mathit{B}}_{\mathrm{4}} = {\mathit{W}}_{\mathrm{4}} \times {\mathit{R}}_{\mathrm{4}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.260}\mathrm{2}& \mathrm{0.227}\mathrm{7}& \mathrm{0.305}\mathrm{2}& \mathrm{0.206}\mathrm{9}& \mathrm{0}\end{array}\right] (31)

{\mathit{B}}_{\mathrm{5}} = {\mathit{W}}_{\mathrm{5}} \times {\mathit{R}}_{\mathrm{5}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.364}\mathrm{8}& \mathrm{0.410}\mathrm{8}& \mathrm{0.189}\mathrm{2}& \mathrm{0.012}\mathrm{2}& \mathrm{0}\end{array}\right] (32)

{\mathit{B}}_{\mathrm{6}} = {\mathit{W}}_{\mathrm{6}} \times {\mathit{R}}_{\mathrm{6}} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.325}& \mathrm{0.350}& \mathrm{0.125}& \mathrm{0.175}& \mathrm{0.025}\end{array}\right] (33)

根据上述结果建立二级模糊评价矩阵 P。

\mathit{P} = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.318}\mathrm{9}& \mathrm{0.508}\mathrm{2}& \mathrm{0.106}\mathrm{8}& \mathrm{0.066}\mathrm{1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.401}\mathrm{8}& \mathrm{0.307}\mathrm{5}& \mathrm{0.221}\mathrm{6}& \mathrm{0.069}\mathrm{1}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.452}\mathrm{6}& \mathrm{0.337}\mathrm{4}& \mathrm{0.168}\mathrm{8}& \mathrm{0.041}\mathrm{2}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.260}\mathrm{2}& \mathrm{0.227}\mathrm{7}& \mathrm{0.305}\mathrm{2}& \mathrm{0.206}\mathrm{9}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.364}\mathrm{8}& \mathrm{0.410}\mathrm{8}& \mathrm{0.189}\mathrm{2}& \mathrm{0.012}\mathrm{2}& \mathrm{0}\\ \mathrm{0.325}& \mathrm{0.350}& \mathrm{0.125}& \mathrm{0.175}& \mathrm{0.025}\end{array}\right] (34)

综合权重评价向量为：

\mathit{B} = {\mathit{W}}_{\mathrm{B}\mathrm{A}} \bullet \mathit{R} = {\mathit{W}}_{\mathrm{B}\mathrm{A}} \bullet \left[\begin{array}{c}{B}_{\mathrm{1}}\\ B_{\mathrm{2}}\\ B_{\mathrm{3}}\\ B_{\mathrm{4}}\\ B_{\mathrm{5}}\\ B_{\mathrm{6}}\end{array}\right] = \left[\begin{array}{ccccc}\mathrm{0.386}\mathrm{0}& \mathrm{0.331}\mathrm{9}& \mathrm{0.199}\mathrm{6}& \mathrm{0.080}\mathrm{6}& \mathrm{0.000}\mathrm{7}\end{array}\right] (35)

对得出的结果百分化处理 \mathit{N} = \mathit{B} \bullet \mathit{V} = \mathrm{76.487} \mathrm{9}，因此该螺杆挤出机的最终得分为76.487 9分。利用上述评价体系对螺杆挤出机的各级指标进行评分，表4为评分结果。

3.3 综合评价

从表4可以看出，该型号螺杆挤出机在机械性能、经济性和生产效率方面表现较为突出。在机械性能指标中，各方案层分配的分值较为平衡。在经济性指标中，尽管设备的初始成本和总体经济性较好，但运行成本表现不佳。这是由于机器在生产前的准备阶段需要多名工人协作完成，并且一些电器和部件存在老化和磨损的现象，从而增加了运行的成本。生产效率指标评分较好。

可靠性指标分值相对较低，虽然设备的故障率的评分相对其他几项指标较高，但是存在维修周期长、使用寿命短、故障后恢复能力差的现象，是制约其设备总体性能的短板。从便携性指标可以看出，设备操作简便，维护的难易程度较为适中，清洁方便性较差。

环境友好性在评价体系评分较低，特别是在废物利用方面，这可能与目前塑料工业生产中更注重效率和成本的因素有关。但随着环保意识的不断提升和可持续发展需求的增加，未来环境友好性指标的重要性有望得到提高。

根据上述综合评价结果，该型号螺杆挤出机综合评价结论为较好。通过对比现场测试数据与指标体系评分，确认二者基本一致。该评价体系能够得到客观且科学的结论。此外，对评价体系中各项指标进行深入分析，可对其设计和操作参数进行调整，特别是在可靠性、环境友好性等方面，同时也可为设备的升级优化和绿色制造提供依据与实践指导。

4 结论

本文采用层次分析法和模糊评价法，将定量与定性分析相结合，建立了螺杆挤出机的系统评价体系，该体系结合机械性能、经济性、生产效率、可靠性、便捷性和环境友好性等6个关键评价指标，并制定了评价指标的具体打分准则。为设备的综合评价提供了一种量化和系统化的方法。通过对一种同向螺杆挤出机进行实例分析，验证了评价体系的可行性和准确性。在评价体系的构建过程中，可能存在一定的局限性，如数据主观性和未考虑所有外部因素，但本研究提出的评价体系仍具有理论与实践上的重要意义。未来可通过扩大样本量、引入客观指标和融合新技术来进一步优化评价体系，探索其在不同塑料加工设备上的应用潜力。

参考文献

[1] 温翠玲.计算机在塑料行业中的应用——评《塑料企业管理》[J].塑料科技,2021,49(4):123.

[2] 钟跃兰,顾大强.塑料材料的摩擦学性能研究综述[J].工程塑料应用,2010,38(11):93-97.

[3] 朱景建,房颖,李博.基于质量线法的塑料挤出机刚体参数识别[J].塑料科技,2020,48(6):120-123.

[4] 麻向军,王臻,姚志强,偏心转子挤出机中UHMWPE熔体流动特性的数值模拟[J].华南理工大学学报:自然科学版,2023,51(5):114-121.

[5] CAMPBELL G A, WETZEL M D, ANDERSEN P, et al. New 2.5-D twin screw extruder model for the feed section of a co-rotating twin screw extruder with comparisons to data[J]. Polymer Engineering & Science, 2023, 63(5): 1528-1538.

[6] 王宇,欧宗伟,程立.网络层次分析法在光电防护战斗效能评估中的应用[J].国防科技大学学报,2023,45(6):48-55.

[7] SARWAR M, BASHIR F. Design concept evaluation based on cloud rough model and modified AHP-VIKOR: An application to lithography tool manufacturing process[J]. Advanced Engineering Informatics, 2024, 60: 102369.

[8] 李成,薛晓俊,胡建树,啮合同向双螺杆挤出机结构参数对混合关键参量的影响[J].兵工学报,2022,43(10):2640-2648.

[9] HELMIG J, BEHR M, ELGETI S. Boundary-conforming finite element methods for twin-screw extruders: Unsteady-temperature-dependent-non-Newtonian simulations[J]. Computers & Fluids, 2019, 190: 322-336.

[10] FRANKLAND J. Extrusion: A simple way to evaluate extruder screws[J]. Plastics Technology, Gardner Business Media, Inc., 2018, 64(6): 36-37.

[11] 李兴奇,高晓红.综合评价方法中的最优无量纲化模型研究[J].统计与决策,2024,40(5):44-49.

[12] 徐秀英.模糊PID控制在塑料挤出机中的应用研究进展[J].合成树脂及塑料,2021,38(6):75-78.

[13] 王浩南,张礼华,陈凯,基于ANSYS-Polyflow的可降解塑料板材挤出机头流道分析及设计优化[J].塑料科技,2023,51(9):103-107.

[14] 李海强,凌志梅,韦超英.基于改进PSO的塑料挤出机智能温度控制系统研究[J].塑料科技,2020,48(5):110-114.

[15] 王丕利,黄兆阁,李尧胜.一种改性塑料用自动挤出机:CN217944251U[P].2022-12-02.

[16] 辛文胜,刘美元.变螺距双螺杆挤出机:CN202311487885.8[P].2024-02-02.

[17] 陈厚忠.一种生产表面自修复聚烯烃管材的双螺杆挤出机: CN217891776U[P].2022-11-25.

[18] 彭俊祥.一种塑胶生产用双螺杆挤出机:CN217891791U[P].2022-11-25.

[19] 朱家琦.基于层次分析法的粮食烘干设备评价体系可视化实现[D].武汉:武汉轻工大学,2023.

[20] 贾顺衡.同向双轴偏心转子挤出机模型化及其混合过程研究[D].广州:华南理工大学,2022.

[21] 王颖辉.企业设备更新改造论证的经济性研究[J].石油和化工设备,2017,20(9):101-102, 92.

[22] 王珩玮,林佳瑞,张建平.考虑生产效率与工艺的资源受限项目调度问题[J].清华大学学报:自然科学版,2020,60(3):271-277.

[23] 白光晗,张帅,张云安,多状态网络可靠性与韧性评估方法综述[J].中国科学:技术科学,2023,53(8):1284-1301.

[24] 刘志强.促进形成绿色低碳产业竞争优势[N].人民日报,2023-08-30(18).

[25] 李风,付开进,于向军.基于层次分析法的大型半自磨机磨矿性能优化[J].农业机械学报,2017,48(6):392-398.

[26] 王文婷,刘子忠,张凤英,“证据推理与模型认知”素养评价指标建构的研究——基于德尔菲法[J].化学教育:中英文,2024,45(5):118-128.

[27] 杨振东.运筹学基础[M].哈尔滨:哈尔滨出版社,2023.

[28] 朱钱祥,罗鹏平,王龙鹏,基于层次分析法的智能钻机运行工序判识[J].煤田地质与勘探,2024,52(3):184-190.

[29] CHEN D Y, CHEN Z W, LI J, et al. Vulnerability analysis of Cyber-physical power system based on Analytic Hierarchy Process[C]//2022 IEEE 10th Joint International Information Technology and Artificial Intelligence Conference (ITAIC). Chongqing: IEEE, Chongqing Global Union Academy of Science and Technology, 2022.

[30] 徐存东,程慧,王燕,灌区土壤盐渍化程度云理论改进多级模糊评价模型[J].农业工程学报,2017,33(24):88-95.

基金资助

辽宁省自然科学基金(2022-MS-288)