航空公司飞机发动机选型决策方法

摘要

本发明公开了航空公司飞机发动机选型决策方法，涉及飞机发动机选型技术领域，包括：首先确定航空发动机选型决策因素；然后采用层次分析法评估决策因素，获取准则层和指标层中各因素的权重向量；最后结合各因素的权重向量，采用模糊综合评判法，计算得出各航空发动机的综合价值系数；本发明使用层次分析法对飞机发动机选型的各决策因素进行评价并得到其评价权重矩阵；这个权重矩阵对于发动机选型决策中的各个评价因素都科学公平的进行了分配；当涉及到某一次具体的发动机选型时，根据当下的各种环境因素等进行模糊综合评价并得到评价系数；即能够解决单独使用层次分析法进行决策而出现的各种缺点，也更加体现了其选型的适用性、连续性与公平性。

说明书

技术领域

本发明涉及飞机发动机选型的技术领域，具体涉及航空公司飞机发动机选型决策方法。

背景技术

目前，在选择领域以及设备采购决策领域的研究中，多数研究人员主要采用了以下几种方法：线性权重法、数学规划法、层次分析法。但在受制于航空运输业的特殊性与复杂性，航空公司飞机发动机选型方面还未有全面客观的选型方法；一般航空公司对不同的供应商进行评价决策的模型主要存在以下问题：

1、线性权重法始终具有较大的主观性，使得其在应用方面具有较大的局限性；成本法存在较大的局限性，因为该类方法虽然在衡量经济性方面具有无可比拟的优势，但是应用在航空发动机选择问题上却显得过于单一，并不具有较好的说服力；

2、数学规划法由于其可拓展性强，适用面广的优点深受研究者们的喜爱，但其数学分析非常复杂，在实际航空公司经营管理中，不具有实际操作性。

3、由于层次分析法在使用中涉及到的定性数据较多，定量数据较少；对于发动机选型方法来说，由于其不同的发动机在各种经济性，性能等方面表现非常接近，单独使用层次分析法进行决策不能有效的体现出科学合理性；并且涉及到航空公司飞机发动机选型工作中不具有连续性，也就是说，在航空公司发展过程中，随着其机队规模、市场环境、航线网络、存量机型等各因素的变化发展，具体到某一次的飞机发动机选型中，对于其适应于当下情况的决策合理性较低；且单独使用层次分析法，当如果项目各评价因素过多时，其对于各权重矩阵的计算量将较大；致使其某些矩阵可能无法通过一致性检验，导致权重向量难以确定，从而降低其评价的科学性。

发明内容

本发明的目的在于：针对目前现有的一些供应商选择方法，首先其不具有适应航空运输经营管理决策实际情况；其次，在现有的决策方法中，定性研究与定量研究在实际解决航空公司飞机发动机选择方面没有实际的相结合；最后，在实际的航空公司经营管理中，以上各先存方法难以综合的模拟出复杂的实际运行情况的问题。本发明提供了航空公司飞机发动机选型决策方法，结合飞机发动机选型项目的特点，将层次分析法与模糊综合评价法相结合，通过层次分析法实验定量进行航空公司飞机发动机选型决策体系研究，并使用模糊综合评判法对传统的层次分析法作出改进，应用模糊综合评判法的思想解决层次分析法中难以解决的定量评价问题，最终得出了一个可实际操作、并且定性与定量的、可靠的购买决策方法，解决了上述问题。

本发明的技术方案如下：

航空公司飞机发动机选型决策方法，包括如下步骤：

步骤S1：确定航空发动机选型决策因素；

步骤S2：采用层次分析法评估决策因素，获取准则层和指标层中各因素的权重向量；

步骤S3：结合各因素的权重向量，采用模糊综合评判法，计算得出各航空发动机的综合价值系数。

进一步地，所述步骤S2，包括：

步骤S21：将决策因素分为一级指标和二级指标，并建立指标因素表，其中，一级指标作为准则层，二级指标作为指标层；

步骤S22：根据调查数据，分别构造准则层和指标层的判断矩阵；

步骤S23：计算每个判断矩阵的最大特征值λ

步骤S24：通过一次性检验，判断各决策因素的权重向量的准确性。

进一步地，所述步骤S22，包括：

分别将准则层和指标层内的决策因素两两进行对比形成重要性调查问卷；

根据收回的调查问卷的调查数据，分别构造准则层和指标层的判断矩阵。

进一步地，所述步骤S23，包括：

计算准则层的判断矩阵中的最大特征值λ

计算各指标层的判断矩阵中的最大特征值λ

进一步地，所述步骤S24的详细步骤为：

步骤S24a：计算准则层和指标层的判断矩阵的一致性指标C.I.；

步骤S24b：确定准则层和指标层的判断矩阵的R.I.；

步骤S24c：根据准则层和指标层的一致性指标C.I.和R.I.，计算得到相应的一致性比例C.R.；

步骤S24d：将各指标层的一致性指标C.I构成的矩阵乘以准则层的各决策因素的权重构成的矩阵，得到组合一致性指标C.I；

步骤S24e：将各指标层的R.I构成的矩阵乘以准则层的各决策因素的权重构成的矩阵，得到组合一致性指标R.I；

步骤S24f：根据组合一致性指标C.I和组合一致性指标R.I，计算得到组合一致性比例C.R.。

进一步地，所述步骤S24还包括：

当C.R.＝0时，判定判断矩阵完全一致；当C.R.<0.1时，判定判断矩阵满足一致性检验；当C.R.>0.1时，判定判断矩阵不满足一致性检验。

进一步地，所述步骤S3，包括：

步骤S31：根据决策因素，建立一级评判指标集和二级评判指标集；

步骤S32：根据对一级评判指标集和二级评判指标集做出的多种判断结果，建立一级评语集；

步骤S33：针对各航空发动机的型号，根据一级评判指标集、二级评判指标集和一级评语集生成模糊调查问卷；

步骤S34：根据收回的模糊调查问卷的调查数据，确定评判矩阵；

步骤S35：将步骤S2中的各因素的权重向量分配至对应的准则层和指标层，构成相应的权重矩阵；

步骤S36：将权重矩阵与评判矩阵进行模糊运算，得到二级模糊评判集B；

步骤S37：对模糊评判集B进行加权平均科学处理得到各航空发动机的综合价值系数。

进一步地，所述步骤S34，包括：

收回模糊调查问卷的调查数据后，根据参与问卷调查人数与对应的调查数据，使用隶属度函数确定评判矩阵。

进一步地，所述步骤S35，包括：

步骤S35a：分别使用M(·，+)模糊算子对各指标层的权重矩阵与评判矩阵进行运算，得到一级模糊评判矩阵；

步骤S35b：将各一级模糊评判矩阵组合成一个新的综合评判矩阵，将该合评判矩阵与准则层的权重矩阵进行模糊运算得到二级模糊综合评判集B。

进一步地，所述步骤S37包括：

使用加权平均法引入一个新的分数集C，将分数集C与二级模糊综合评判集B进行模糊运算得到各航空发动机的综合价值系数。

与现有的技术相比本发明的有益效果是：

1、航空公司飞机发动机选型决策方法，包括如下步骤：步骤S1：确定航空发动机选型决策因素；步骤S2：采用层次分析法评估决策因素，获取准则层和指标层中各因素的权重向量；步骤S3：结合各因素的权重向量，采用模糊综合评判法，计算得出各航空发动机的综合价值系数；本发明，使用层次分析法对飞机发动机选型的各决策因素进行评价并得到其评价权重矩阵；这个权重矩阵对于发动机选型决策中的各个评价因素都科学公平的进行了分配；当涉及到某一次具体的发动机选型时，根据当下的各种环境因素等进行模糊综合评价并得到评价系数；即能够解决单独使用层次分析法进行决策而出现的各种缺点，也更加体现了其选型的适用性、连续性与公平性。

附图说明

图1为航空公司飞机发动机选型决策方法的流程图。

具体实施方式

需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

下面结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。

实施例一

目前现有的一些供应商选择方法，首先其不具有适应航空运输经营管理决策实际情况；其次，在现有的决策方法中，定性研究与定量研究在实际解决航空公司飞机发动机选择方面没有实际的相结合；最后，在实际的航空公司经营管理中，以上各先存方法难以综合的模拟出复杂的实际运行情况。

本实施例针对上述问题，提出了航空公司飞机发动机选型决策方法，结合飞机发动机选型项目的特点，将层次分析法与模糊综合评价法相结合，通过层次分析法实验定量进行航空公司飞机发动机选型决策体系研究，并使用模糊综合评判法对传统的层次分析法作出改进，应用模糊综合评判法的思想解决层次分析法中难以解决的定量评价问题，最终得出了一个可实际操作、并且定性与定量的、可靠的购买决策方法。

请参阅图1，航空公司飞机发动机选型决策方法，具体包括如下步骤：

步骤S1：确定航空发动机选型决策因素；

步骤S2：采用层次分析法评估决策因素，获取准则层和指标层中各因素的权重向量；

步骤S3：结合各因素的权重向量，采用模糊综合评判法，计算得出各航空发动机的综合价值系数。

在本实施例中，具体的，所述步骤S2，包括：

步骤S21：将决策因素分为一级指标和二级指标，并建立指标因素表，其中，一级指标作为准则层，二级指标作为指标层；

步骤S22：根据调查数据，分别构造准则层和指标层的判断矩阵；

步骤S23：计算每个判断矩阵的最大特征值λ

步骤S24：通过一次性检验，判断各决策因素的权重向量的准确性。

在本实施例中，具体的，所述步骤S22，包括：

分别将准则层和指标层内的决策因素两两进行对比形成重要性调查问卷；

根据收回的调查问卷的调查数据，分别构造准则层和指标层的判断矩阵。

在本实施例中，具体的，所述步骤S23，包括：

计算准则层的判断矩阵中的最大特征值λ

计算各指标层的判断矩阵中的最大特征值λ

在本实施例中，具体的，所述步骤S24的详细步骤为：

步骤S24a：计算准则层和指标层的判断矩阵的一致性指标C.I.；

步骤S24b：确定准则层和指标层的判断矩阵的R.I.；

步骤S24c：根据准则层和指标层的一致性指标C.I.和R.I.，计算得到相应的一致性比例C.R.；

步骤S24d：将各指标层的一致性指标C.I构成的矩阵乘以准则层的各决策因素的权重构成的矩阵，得到组合一致性指标C.I；

步骤S24e：将各指标层的R.I构成的矩阵乘以准则层的各决策因素的权重构成的矩阵，得到组合一致性指标R.I；

步骤S24f：根据组合一致性指标C.I和组合一致性指标R.I，计算得到组合一致性比例C.R.。

在本实施例中，具体的，所述步骤S24还包括：

当C.R.＝0时，判定判断矩阵完全一致；当C.R.<0.1时，判定判断矩阵满足一致性检验；当C.R.>0.1时，判定判断矩阵不满足一致性检验。

在本实施例中，具体的，所述步骤S3，包括：

步骤S31：根据决策因素，建立一级评判指标集和二级评判指标集；

步骤S32：根据对一级评判指标集和二级评判指标集做出的多种判断结果，建立一级评语集；

步骤S33：针对各航空发动机的型号，根据一级评判指标集、二级评判指标集和一级评语集生成模糊调查问卷；

步骤S34：根据收回的模糊调查问卷的调查数据，确定评判矩阵；

步骤S35：将步骤S2中的各因素的权重向量分配至对应的准则层和指标层，构成相应的权重矩阵；

步骤S36：将权重矩阵与评判矩阵进行模糊运算，得到二级模糊评判集B；

步骤S37：对模糊评判集B进行加权平均科学处理得到各航空发动机的综合价值系数。

在本实施例中，具体的，所述步骤S34，包括：

收回模糊调查问卷的调查数据后，根据参与问卷调查人数与对应的调查数据，使用隶属度函数确定评判矩阵。

在本实施例中，具体的，所述步骤S35，包括：

步骤S35a：分别使用M(·，+)模糊算子对各指标层的权重矩阵与评判矩阵进行运算，得到一级模糊评判矩阵；

步骤S35b：将各一级模糊评判矩阵组合成一个新的综合评判矩阵，将该合评判矩阵与准则层的权重矩阵进行模糊运算得到二级模糊综合评判集B。

在本实施例中，具体的，所述步骤S37包括：

使用加权平均法引入一个新的分数集C，将分数集C与二级模糊综合评判集B进行模糊运算得到各航空发动机的综合价值系数。

实施例二

本实施例是基于S航空公司A321飞机发动机选型决策实例分析；并选取了A321CEO飞机的两款发动机型号IAE V2533-A5和CFM56-5B3/3作为实例研究对象。

确定航空发动机选型决策因素

本实施例中，从经济性因素、安全与可靠性因素、发动机性能、附加类因素，四个大的方面进行确定。

1、经济性因素：中国的航空公司目前面临着诸多问题，而成本高、效益低的现象则尤为普遍且较为严重。因此，许多航空公司都在努力寻找解决这一问题的方案。而加强成本管理、树立成本先导观，就成为中国航空公司解决这一问题的根本途径。因此，对于航空公司飞机发动机的选型问题，航空发动机的经济性就显得尤为重要。选择经济性更佳的发动机，不仅仅能为航空公司带来中短期内的效益提升，更能配合企业成本控制、成本先导的大战略。对于航空公司来说，其主营业务是以旅客与货物的运输服务所组成，航空公司的主要营收也来源于此。然而在运输服务过程中，发动机的选型对于未来运输服务所产生的各项经济成本至关重要，所以在对不同发动机的选型过程中，经济性的影响因素将是重中之重。

对于航空发动机选型而言，经济性因素主要包括：购置成本、维修成本、燃油消耗成本、滑油消耗成本、航材备件与工装设备成本。

2、安全与可靠性因素

安全性是所有国家民航部门最为重视的一点，近年来发生的一系列航空安全事故更是为民航安全问题敲响了警钟。因此，每一个航空生产制造单位、每一个航空管理运行单位都担负着保障民航安全运行的责任，任何一个环节的懈怠和掉以轻心都是不能容许的。对于民航来说，安全始终摆在第一位，是高于任何经济性和先进性的铁的基石，任何人、任何部门都不能漠视安全；发动机的可靠性，是指飞机在给定寿命周期和设计运行条件下，发动机正常工作的概率。概率越高，发动机的可靠性越高。因此，发动机的可靠性能够直接影响飞行的安全性和经济性，从而成为了评价飞机性能和安全优劣的重要指标。

对于航空发动机选型而言，安全与可靠性因素主要包括：市场占有率、空停率、中断起飞率、非计划换发率。

3、发动机性能

航空发动机的设计与生产是一个极为复杂的过程，在经过适航审定后发动机的性能均能适配所装载的飞机。一般来说同一种飞机机型上所共选型的发动机性能差异不大，尤其是在其最大推力，起飞爬升性能等方面几乎一致。但是，从航空公司对于飞机运行角度出发，在一些较为苛刻的运行环境下，即使同一种飞机机型上所选装的不同发动机性能差异将会被放大。

对于航空发动机选型而言，发动机性能主要包括：高原机场起飞性能、短跑道机场起飞性能、大机场灵活温度推力对比。

4、附加因素

对于航空发动机选型而言，附加因素主要包括：合同担保条款因素、对存量机队影响因素、备发引进因素。

将上述决策因素分为一级指标和二级指标，并建立指标因素表，其中，一级指标作为准则层，二级指标作为指标层

对于航空发动机的购买选择，一共统计了十五个指标因素，共分为经济性、安全与可靠性、发动机性能、附加因素四个方面。具体如表1所示：

表1指标因素表

通过以问卷调查的式来收集各航空公司内的专业人士对这些影响因素的看法以及打分。为了保证数据的科学性与准确性，选择了国内较为知名的四家航空公司进行问卷发放(以下简称A、B、C、D四家航空公司)。问卷主要发放对象为在其航空公司中实际具体参与过飞机发动机项目的人员。

将每个层次内从属于上一层不同因素的该层次的因素进行两两对比，构造一个判断矩阵，来表示该层因素对上一层因素的相对影响水平。即每次取从属于同一类的两个因素进行对比，并按照表2所示的比较标准构造判断矩阵。

表1比较标准

在问卷调查中设计了如表3所示的表格，参与问卷调查的人只需在对应表格内填写标记“√”即表示参与者认同该两个影响的相对重要程度。

表3重要性调查问卷

调查问卷共计发出36份，其中收回有效问卷28份。通过筛选调查问卷，我们可以构造如表4所示的判断矩阵：

表4判断矩阵

权重计算公式如表5所示：

表5权重计算公式

计算每个判断矩阵的最大特征值λ

本实施例采用方根法计算最大特征值，方根法分为以下几个步骤：

1、计算判断矩阵中每一行内所有元素的乘积：

2、计算m

3、归一化处理，即

4、计算最大特征根，即

其中(Aw)

通过收集专家打分构造如表6所示准则层判断矩阵：

表6准则层判断矩阵

然后计算指标层的所有因素在对应四项准则层因素下的权重：

表7经济性权重

表8安全与可靠性权重

表9发动机性能权重

表10附加因素权重

其中，表6-表10中，已经写入了计算出的λ

进行一次性检验

一致性检验的指标C.I.计算公式为：

C.I.＝(λ

在实际情况中，不同维度的影响因素，一致性指标也各不相同，为了统一，引入一致性比例C.R.，计算公式如下：

C.R.＝C.I./R.I.

其中R.I.为随机一致性指标，具体数值如表11所示。

表11矩阵阶数与R.I.值的对照表

通过表6-表10，可以得出，在单因素情况下，一致性检验合格。

下面进行组合权重计算与一致性检验

“购置成本(u

“市场占有率(u

“高原机场起飞性能(u

“合同担保条款(u

由表6-表10可知：C.I.

C.R.＝c.I./R.I.＝0.0031<0.1

层次分析结果一致性检验合格，结果有效。

所有权重汇总如表12所示：

表12指标权重值汇总

根据决策因素，建立一级评判指标集和二级评判指标集

为了对航空公司对航空发动机的购买决策做综合评判，首先应当建立评判指标集，

一级评判指标集：

U

U

U

U

二级评判指标集：

U

根据对一级评判指标集和二级评判指标集做出的多种判断结果，建立一级评语集

根据航空公司航空发动机购买决策相关人士可能做出的判断，本文选取了V＝{强烈影响，显著影响，影响，略微影响，不影响}作为一级评语集。评语集的大小和模糊综合评判模型中的模糊评判向量的维度是一样的，在实施例中，我们通过模糊评价向量来表示被评价指标对评语集中各个元素的隶属程度。

将步骤S2中的各因素的权重向量分配至对应的准则层和指标层，构成相应的权重矩阵

根据每一层次指标对上一层次指标中隶属关系的重要程度，我们分别赋予每个指标以相应的权重，最终得到的权重矩阵为：

目标层：

A＝(0.2946，0.3107,0.2118,0.1828)

准则层：

A

A

A

A

针对两款发动机型号IAE V2533-A5和CFM56-5B3/3，根据一级评判指标集、二级评判指标集和一级评语集生成模糊调查问卷

为了得到科学合理的评判矩阵，需要通过调查问卷收集各航公公司相关专业人士的相关意见，最后经过筛选作为实验数据。设计的问卷如表13形式如下：

表13模糊调查问卷

评判矩阵R形式为：

收集到数据之后，还需要用隶属函数来确定最终的判断矩阵，由于购买决策判断指标是定性的指标，为了确定各指标的隶属度等级，需要依次统计各评价指标属于等级v

其中：

T为所有参与问卷调查的总人数；

常见的5种模糊算子即其优缺点如表14所示：

表14 5种模糊算子的比较

其中：

M(∧，∨)。“∧”表示取小运算，“∨”表示取大运算。运算表示为：

b

M(·,∨)。“·”为矩阵乘积运算。运算表示为：

b

b

b

M(·，+)。“+”为一般求和运算，运算表示为：

b

单因素评判的运算法则为：

其中A

模糊综合评判在单因素评判的基础之上还加了一个二级模糊评判，二级模糊评判的运算法则为：

在本实施例中，为了充分考虑所有指标的影响，充分利用权重向量与判断矩阵的信息，决定采用M(.,+)算子。

得到评语集后，将使用加权平均算子对评语集中的数据做处理，使用1-9比率标度法，引入分数集C，对评语集赋予矩阵数值。

C＝(9,7,5,3,1)

对两款发动机进行一级模糊综合评价。

(1)IAE V2533-A5一级模糊评判

通过对调查问卷的整理、筛选、统计，得到IAE V2533-A5在经济性(U

则IAE V2533-A5对于经济性U

IAE V2533-A5在安全与可靠(U

则IAE V2533-A5对于安全与可靠性U

IAE V2533-A5在发动机性能(U

则IAE V2533-A5对于发动机性能U

IAE V2533-A5在附加类因素(U

则IAE V2533-A5对于附加类因素U

(2)CFM56-5B3/3航空发动机购买决策一级模糊评判

CFM56-5B3/3在经济性(U

则CFM56-5B3/3对于经济性U

CFM56-5B3/3在安全与可靠(U

则CFM56-5B3/3对于安全与可靠性U

CFM56-5B3/3在发动机性能(U

则CFM56-5B3/3对于发动机性能U

CFM56-5B3/3在附加类因素(U

则CFM56-5B3/3对于附加类因素U

在完成所有一级模糊综合评判后，接下来进行二级模糊综合评判，并由此来得到各发动机购买的决策系数。

(1)IAE V2533-A5二级模糊综合评判

取一级模糊综合评判得到的评判集B

则对于发动机IAE V2533-A5，航空公司购买决策的二级模糊综合评判集为：

则航空公司购买航空发动机IAE V2533-A5的综合价值系数为：

W

(2)CFM56-5B3/3二级模糊综合评判

取一级模糊综合评判得到的评判集B

则对于发动机CFM56-5B3/3，航空公司购买决策的二级模糊综合评判集为：

则航空公司购买航空发动机CFM56-5B3/3的综合价值系数为：

W

根据上述的计算结果，航空发动机IAE V2533-A5的购买决策综合价值系数为W

W

从全世界各发动机型号市场占有率得出该结论，对比如表15所示：

表15发动机市场占有率对比

从中可以看出，对于A321CEO飞机来说，全世界的航空公司更加青睐型号为IAEV2533-A5的发动机，这与我们的综合模糊评判结果相吻合。

以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。