《表3 各工况指标判断矩阵》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于云模型的多工况城市客车车架优化》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了全面考虑城市客车的4种工况，对车架进行多工况设计以便更接近于实际情况，对加速B1、满载弯曲B2、制动B3、转弯B44个指标采用2.1节1)的方法，3位等权重专家采用云模型对两两指标进行重要性判断，然后对群体判断进行浮动云集结，得到判断矩阵。由于篇幅限制仅以指标B1与B2重要性比较浮动云集结为例。群体专家给出判断（Pi表示专家）:P1为稍微重要，云模型（3，0.707，0.118）；P2为稍微重要与同等之间，云模型（2，0.437，0.073）；P3为同等，云模型（1，0，0），经过2.1节2)的方法进行集结得到重要性比较模型为（2，0.317，0.052），最终获得判断矩阵，见表3。