基于模糊推理与交互感知聚合的增材制造电动汽车零部件可持续性评估决策框架

《Scientific Reports》：An uncertainty and interaction-aware framework for sustainable additive manufacturing decisions in electric vehicle applications

　　

摘要

基于专家的增材制造（AM）电动汽车（EV）零部件可持续性评估通常依赖精确评级，原因是其便于获取和审计。然而，精确评估掩盖了三个关键不确定性来源：专家间分歧、评估者可靠性异质性以及准则依赖性模糊。本文提出了一种以聚合为核心的决策框架，该框架（i）利用由离散度、可靠性和准则波动性驱动的Takagi–Sugeno（TS）不确定性推理机制，自适应地将精确评估转化为梯形模糊数；（ii）通过基于共识的能力函数、Shapley有效权重和幂支撑调整，执行交互感知的鲁棒聚合，以缓解无支撑或弱对齐的意见；（iii）利用带有显式模糊厌恶参数的价值–模糊性排序完成决策。一项完整的电动汽车支架制造工艺路线案例研究展示了确定性矩阵构建、不确定性传播、交互感知聚合、对比优先排序（TrIFPWA）和Einstein诱导基线、模块消融分析、受控专家冲突压力测试以及广泛的敏感性和不确定性分析。结果表明，排序结果倾向于聚合物复合路线，且偏好替代方案在所测试的模糊厌恶程度、交互强度、鲁棒性参数、不确定性缩放、可靠性扰动、模块消融变体以及逐步加强的专家冲突范围内保持稳定。在最大受控冲突条件下，完整模型对冲突专家进行了更强烈的衰减，并保持比加性聚合更大的首位与第二位得分差距。所提出的工作流程增强了可持续性驱动制造决策中的可解释性、鲁棒性和可追溯性。