產(chǎn)品零部件拆卸工藝規(guī)劃及評價.pdf

1、將報廢產(chǎn)品進行拆卸是實現(xiàn)回收再利用的必要步驟,是產(chǎn)品全生命周期的重要組成部分。對報廢產(chǎn)品拆卸過程進行規(guī)劃能夠縮減拆卸作業(yè)成本,提高拆卸作業(yè)效率,增強企業(yè)競爭力。產(chǎn)品拆卸規(guī)劃問題已經(jīng)成為國際工業(yè)領(lǐng)域研究的核心問題之一,受到社會各界和相關(guān)研究機構(gòu)的廣泛重視。
　　 論文針對選擇性拆卸序列規(guī)劃及評價問題進行研究,采用圖模型結(jié)合啟發(fā)式算法的方法對拆卸規(guī)劃關(guān)鍵問題進行求解,力圖探索提高拆卸效率的新方法。論文研究深入討論了工程上各種因素對拆

2、卸的影響,揭示了合理拆卸規(guī)劃對回收再制造的積極作用,總結(jié)了可用拆卸序列所須具備的必要條件,為拆卸序列規(guī)劃研究提供了一種新的思路。
　　 論文綜合國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域經(jīng)驗成果,重點對拆卸建模方法、拆卸序列求解方法和拆卸序列評價方法等問題進行了深入研究,這些問題之間存在著相互關(guān)聯(lián)和邏輯關(guān)系,依次解決這些問題就能完成整個拆卸規(guī)劃過程。
　　 論文在考察了多種經(jīng)典拆卸建模方法的應(yīng)用場合和優(yōu)缺點之后,針對選擇性拆卸的特點,提出了基于加權(quán)

3、阻礙圖模型的拆卸建模方法。構(gòu)建產(chǎn)品加權(quán)阻礙圖的過程,實際上是產(chǎn)品中零件相關(guān)信息的整理和邏輯運算過程。拆卸模型對零件間約束關(guān)系、阻礙關(guān)系予以判定,進而判斷出零件的拆卸可行性。通過該模型,論文將拆卸序列規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為對圖模型中節(jié)點和有向邊的判斷,為求解可行拆卸序列打下了良好基礎(chǔ)。
　　 基于拆卸蜂巢和拆卸環(huán)的概念,論文提出了拆卸蜂巢結(jié)合拆卸知識的拆卸序列生成算法。該算法將拆卸體抽象成拆卸蜂巢,根據(jù)拆卸模型所提供的信息,結(jié)合拆卸知識判

4、定有限個拆卸環(huán)上零件之間的拆卸關(guān)系,進而采用迭代搜索的方式生成可行拆卸序列,再用拆卸根圖模型的形式對拆卸序列解集空間加以表達。拆卸根圖模型能與啟發(fā)式算法密切結(jié)合,為拆卸序列尋優(yōu)算法提供了搜索空間。
　　 通過對基本蟻群算法和其相關(guān)改進算法的研究,論文在基本蟻群算法基礎(chǔ)上開發(fā)了一種改進算法——中毒蟻群算法。中毒蟻群算法能夠在拆卸根圖結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,對可行拆卸序列解集空間進行搜索尋優(yōu),根據(jù)評價目標函數(shù)的要求獲取最優(yōu)序列。針對產(chǎn)品拆卸規(guī)劃

5、過程的復(fù)雜性,中毒蟻群算法在經(jīng)典蟻群算法基礎(chǔ)上對節(jié)點轉(zhuǎn)移策略、信息素更新機制予以改進,并引入了毒性環(huán)境和生命值定義,使中毒蟻群算法具有較好的搜索和收斂性能。中毒蟻群算法將最優(yōu)拆卸序列的算法搜索和拆卸知識判斷綜合考慮,在降低計算量的同時也提高了算法在工程上的實用性。
　　 產(chǎn)品的復(fù)雜程度隨著零件數(shù)目的增加而不斷提高,其拆卸序列求解難度也相應(yīng)提高。論文研究采用基于多準則的模塊劃分方法,將復(fù)雜產(chǎn)品劃分為若干不同等級的、數(shù)目規(guī)模適度的模