机电产品拆卸回收模型及其拆卸序列生成

基于有向图和分类约束的思想 ,提出了两类约束的概念 ,建立了一种具有层次化、模块化特点的机电产品分类有向约束图模型 ;并结合具体产品 ,讨论了分类有向约束图模型在拆卸序列生成过程中的应用 .研究结果表明 :分类有向约束图模型可有效筛选掉不合理的拆卸序列 ,减少拆卸过程中搜索拆卸目标的工作量 ,避免拆卸方案组合爆炸 ,降低拆卸序列生成的复杂程度 .     

产品拆卸回收模型的建立

拆卸回收模型的建立是绿色设计的主要研究内容之一.针对产品更新换代变快,待拆卸产品数量急剧增加的情况,分析了零件之间的网络图模型,制约矩阵,关联度矩阵以及稳定性图模型,可以有效地降低拆卸过程的难度,为产品生成自动拆卸序列提供了理论依据.     

考虑产品故障特征的目标选择性拆卸序列规划

针对实际拆卸过程中产品质量的不确定性和模糊性问题,特别是产品普遍存在的故障问题,对拆卸序列方案选择的影响,提出了考虑产品故障特征的目标选择性拆卸序列规划方法.为便于表达产品拆卸信息,构建了拆卸混合图模型;通过提取产品故障特征,构建了产品故障矩阵,并运用专家意见法推导了零部件故障特征与拆卸模型元素的关联度矩阵;为更新拆卸混合图模型,运用模糊三角函数确定了零部件故障特征对拆卸模型元素的影响度,并根据影响度和专家阈值对拆卸模型元素与拆卸信息进行修正以得到故障拆卸混合图模型;最终,基于产品的故障拆卸混合图模型结合拆卸序列优化算法生成了最优的拆卸序列方案.本文以涡轮减速器为例对所提方法进行了验证,结果表明该方法更切合实际的拆卸过程,较好地解决了产品故障对拆卸造成的模糊影响,极大地提高了拆卸序列方案的可行性和拆卸效率,降低了拆卸的盲目性,案例证明所提方法对于解决拆卸序列规划问题更切实有效.     

基于蚁群算法的选择性拆卸序列规划研究

为提高选择性拆卸序列规划的效率,提出了基于蚁群算法的选择性拆卸序列规划方法.建立混合优先关系图,表达了产品各零部件间的几何约束关系和拆卸过程中的稳定性影响.针对拆卸目标件,基于混合优先关系图获取拆卸零件集合,保证准确、快速地拆卸目标零件.运用动态候选集合策略限制蚁群的搜索空间,构建了能快速求解的目标件拆卸序列规划方法.最后通过实例验证了所构建方法的有效性和可行性.该方法充分考虑装配过程中的几何关系约束和装配过程中稳定性的影响,使所得解更具有实际指导意义.     

装配体拆卸序列的自动生成及优化研究

废弃装配体的拆卸序列优化问题是目前绿色制造的研究重点之一。提出建立装配体的干涉一自由矩阵、“拆卸楔”概念和算法，据此计算各个零件从装配体上可以拆卸下来的方向和次序。依据遗传算法原理，提出面向装配体拆卸序列自动生成及优化的计算模型。在此基础上，依据初始输入的若干拆卸序列和其它控制参数，由程序搜寻几何上可行的最佳拆卸序列。这里是以装配体在拆卸过程中具有最少的换向次数为优化目标。通过一系列的实例验证，证明了此方法切实可行。     

机电装配体拆卸序列的自动生成及组合优化

为研究废弃装配体的拆卸序列优化，首先提出了建立装配体的干涉——自由矩阵，作为描述其结构的教学模型．其次，提出“拆卸楔”概念和算法，据此计算各个零件从装配体上可以拆卸下来的方向和次序．最后，鉴于遗传计算的未熟早敛问题，提出建立Tabu搜索与遗传算法的组合优化算法．通过把Tabu搜索的集中与分散策略引入遗传算法，可期望获得更加健壮的搜索行为。另外，关于初始拆卸序列群体，提出1种新的自动生成的算法．实例验证表明，用这种组合优化方法解决装配体拆卸序列的优化问题，所生成的可行拆卸序列在适应度函数值、数量、分布范围等方面均优于单纯的由遗传算法生成的结果，这种方法是通用的，可用于解决更加复杂的拆卸问题。     

基于层次模块化的小型家电拆卸序列生成及优化

为了研究废旧小型家电的拆卸序列生成过程并对生成的序列进行优化评估,以某种型号的废旧微波炉为研究对象,分析其结构及零部件组成,在对国内外常用的建模方法分析其优缺点后,提出利用层次模块化结合干涉矩阵的方法进行建模从而生成拆卸序列,最后给出几种评价方法对生成的拆卸序列进行评估,借此选出最优的拆卸序列。     

基于自适应粒子群的产品再制造拆卸规划

采用干涉矩阵和拆卸深度矩阵建立拆卸模型,给出可行拆卸序列生成方法,产生了拆卸可行域.设计一种自适应粒子群算法,该算法基于锯齿波提出惯性权重因子周期线性衰减,实现全局与局部搜索的平衡,给出适应变异策略,避免陷入局部最优解.针对拆卸序列规划问题,使用拆卸序列可行链表对粒子编码,构建区段拆卸序列,应用到粒子变异和基于浮动窗口的粒子更新中,保证每次迭代后粒子序列的可行性,避免对不可行序列的判断,提高了求解效率.通过一个典型实例,验证了该方法的有效性.     

机电装配体拆卸序列的自动生成及组合优化

为研究废弃装配体的拆卸序列优化，首先提出了建立装配体的干涉——自由矩阵，作为描述其结构的数学模型.其次，提出“拆卸楔”概念和算法，据此计算各个零件从装配体上可以拆卸下来的方向和次序.最后，鉴于遗传计算的未熟早敛问题，提出建立Tabu搜索与遗传算法的组合优化算法.通过把Tabu搜索的集中与分散策略引入遗传算法，可期望获得更加健壮的搜索行为.另外，关于初始拆卸序列群体，提出1种新的自动生成的算法.实例验证表明，用这种组合优化方法解决装配体拆卸序列的优化问题，所生成的可行拆卸序列在适应度函数值、数量、分布范围等方面均优于单纯的由遗传算法生成的结果.这种方法是通用的，可用于解决更加复杂的拆卸问题.     

多重故障驱动的再制造并行拆卸序列规划方法

为了克服由故障导致的连接失效、不可拆卸对拆卸序列的影响,提出多重故障驱动的再制造并行拆卸序列规划（RPDSP）方法. 通过分析零件的不可拆卸性以及故障特征,构建层次式多重故障传递链模型,描述产品零部间的故障类型、故障程度、报废程度、回收决策、拆卸模式等信息. 为了方便计算机编程,应用多色集合理论对模型进行数学描述,映射为多重故障信息传递多色模型,通过多色推理识别出零部件的拆卸模式. 将零件故障信息融入拆卸模型,建立可破坏性拆卸信息模型,并推导出可拆卸性条件. 为了表示零件可破坏信息,提出包含拆卸节点层和破坏约束层的多层染色体编码方法. 设计考虑零部件回收决策的初始种群获取方法以剔除不合理序列,通过选择、交叉、变异等进化机制实现多重故障驱动的可破坏再制造并行拆卸序列寻优. 以波轮式洗衣机为案例验证所提方法的可行性和有效性.     

装配规划中产品零件的拆卸处理

产品零件之间通过接触与紧固方式联系在一起，形成装配连接图，本文的目的就是根据产品装配连接图，考虑到零件之间的接触与紧固形式，给出一种产品零件的拆卸处理方法，该方法能有效地将不同的产品拆分，并在微机上得以实现，为产品的装配规划中自动的生成优先约束提供一种有效的方法。     

多资源约束下批量拆卸优化方法

拆卸建模和规划对废旧产品的回收和再利用具有重要意义,目前的拆卸方法很少关注多资源约束对拆卸问题的影响。根据批量拆卸优化问题的特点,建立了多资源约束下以拆卸获得收益最大为优化目标的批量拆卸优化问题的数学模型,采用CPLEX软件对多资源约束下批量拆卸优化问题进行求解。为了验证该模型在求解此类批量拆卸优化问题的有效性,采用多组随机算例的仿真实验对其验证,结果表明该模型求解此类问题有效。     

基于遗传蝙蝠算法的选择性拆卸序列规划

针对产品选择性拆卸序列规划问题,提出一种基于遗传蝙蝠算法的产品拆卸序列规划方法.利用Python语言对传统蝙蝠算法进行离散化处理,并在种群更新过程中引入遗传算法的交叉与变异机制,生成遗传蝙蝠算法,以增强解搜索的多样性;在构建适应度函数模型时以拆卸工具的变化次数与拆卸方向的重新定位次数作为评价指标,同时加入零部件的回收收益指标,使适应度函数更加完善.以工业机械臂为实例,利用所提方法进行产品拆卸序列规划求解,对比传统蝙蝠算法以及遗传算法的求解结果,发现在一定的种群数目下,所提方法收敛时间较短;在不同种群数目下,所提方法得到的适应度函数最优值质量较高,从而验证了遗传蝙蝠算法的搜索优越性.     

基于改进蚁群算法的设备拆卸序列规划及系统仿真

针对复杂设备拆解面临的组合爆炸与搜索爆炸使用传统的方法难以解决的问题,基于设备装配体装配信息进行建模并给出设备零部件之间干涉矩阵及连接矩阵求解方法。以拆解设备的拆卸方向与拆卸工具的改变次数最少为优化目标,构造优化函数模型,用改进蚁群算法对拆卸序列进行优化求解。以常用设备油泵为例,对拆卸序列进行求解,最终得出满足优化目标的拆卸序列。并应用于油泵的拆装仿真,将其拆解过程置于开发的在线系统平台,可实时在线观看学习。     

基于广义CAD模型的汽车产品拆卸规划

提出了从汽车产品的广义CAD装配模型中抽取产品拆卸信息的方法,以支持产品生命周期的全过程.首先给出了关于产品装配体可拆卸性及拆卸过程的假设条件和零件合并定理,建立了适用于商用CAD软件Pro/Engineer环境下的产品拆卸规划算法和产品路径规划算法.然后提出了一种改进的干涉检查方法,通过投影方法将三维干涉检查问题转换为二维干涉检查问题,利用多段直线的组合来近似实际的拆卸路径.以汽车的主减速器及重型越野车的驱动桥为例,在PTC公司的三维实体造型软件Pro/Engineer的开发平台下对产品的CAD模型进行定义与约束,建立了产品的广义装配模型,经过二次开发构建了广义CAD模型的装配/拆卸分析系统,可以对产品的装配/拆卸进行动态仿真分析.     

基于Petri网研究选择性拆卸

废弃产品的拆卸回收是绿色制造中的关键技术。运用Petri网作为数学工具描述产品的拆卸树，并用自定义的语法作形式化的表达，重点研究了选择性拆卸问题。这对于废弃产品的回收、重用以及日常的维修，都具有重要作用。基于拆卸Petri网，提出了两种评价函数，并运用反向启发式搜索策略，形成了一个改进型的算法。最后对一个工程实例作了具体研究，验证了方法的可行性，使得选择性拆卸序列具有供现场机器人实用的价值。     

位姿空间方法在装配规划中的应用

描述了位姿空间方法在装配路径规划和装配序列规划中的应用。用具有位置分量和方向分量的特征元素描述物体,和方向分量相互匹配的特征元素对计算物体间Ｃ－空间障碍,由零件在产品装配模型中的几何约束生成局部拆卸方向和全局拆卸方向,构造并搜索产品分解树生成装配序列,在考虑拆卸方向前提下运用位姿空间方法,以目标的可见性测试和改进的具有动态栅格和动态步和的Ａ＾＊算法,推导当前装配（拆卸）零件在固定姿态下由装配起点到     

混流双边拆卸线平衡问题的精英差分进化算法

针对双边拆卸过程中产品单一且存在的负载不均衡和环境污染等现象,以最小化工作站数、负载均衡指标、需求指标和危害指标为优化目标,建立多目标、多产品双边拆卸线数学模型。首先,结合混流拆卸问题特征,设计了一种精英差分进化算法对所提模型进行求解,该算法设计了一种新的编码-解码方式贴合实际拆卸过程;其次,结合精英策略改进自身随机过程与进化过程;最后,采用Pareto比较和NSGA-II机制筛选非劣解。通过与双边拆卸现有实例对比,验证了算法的可行性和良好的求解性能。并将所建模型与本文算法运用于混流电视机拆卸案例,求解得到多组较优方案供决策者选择。     

基于Petri网的废旧产品拆卸设备设计

为了设计产品特定零部件的拆卸设备,针对废旧产品在拆卸、回收过程中的拆卸需求,提出基于Petri网构建功-构映射模型的方法. 将功-构映射进行扩展,加入需求与行为分析,构造出需求-功能映射的概念设计和功能-行为-结构映射的结构设计;对需求域、功能域和行为域进行分解,根据得到的功能表面利用TRIZ理论进行创新设计,重构出对应的结构模型;运用三角模糊数对不同创新方案进行对比评价,选出最优设计方案,实现拆卸设备从需求到功能再到结构的映射. 选取废旧自行车把手作为拆卸对象,根据扩展后的映射模型选出设计方案,设计出车把拆卸设备的结构模型.     

基于识别关键件的子装配体识别方法

为避免在复杂产品装配序列规划过程中出现过度的组合爆炸,同时基于产品无向连接图和子装配体约束要求,提出一种新的子装配体识别方法。通过产品零件的无向连接图,找出复杂产品中的"连接关键件"和"识别关键件",用于区分不同的零件连接集合;通过子装配体的稳定性检验及矫正、独立无冲突性检验及矫正,找出复杂产品中的有效子装配体;采用深度搜索策略生成每个子装配体的装配序列,得到复杂产品的装配树结构。通过某齿轮油泵模型的实例演示,证明了子装配体识别方法的有效性。