机电产品拆卸序列生成研究

获得所有可能的拆卸序列是进行机电产品拆卸序列优化的前提，为此，定义了机电产品拆卸与或图拆卸回收模型，提出了计算产品所有可能的分解方案及所有可能的拆卸序列的算法。     

用遗传算法实现产品拆卸序列优化

基于绿色产品设计的思想，建立了以混合图法表示的产品拆卸关系模型，给出了产品基本拆卸序列的生成算法，并应用遗传算法对拆卸序列进行了优化。     

基于遗传算法的拆卸序列规划研究

为得到满足实际需要的产品拆卸序列方案,减少人工输入所带来的不便,利用联接矩阵和干涉矩阵,构建了产品拆卸序列的数学模型;利用干涉矩阵和联接矩阵,产生满足几何约束条件且经过初步优化的拆卸序列;利用基于拆卸序列规划的遗传算法,优化了上述拆卸序列;通过实例验证了此种基于遗传算法的拆卸序列规划方法的可行性及实用性。     

机电产品拆卸序列的生成与评价

为实现机电产品面向回收的拆卸过程中拆卸序列的生成与评价 ,定义了拆卸与或图作为产品拆卸回收模型 ,提出了产品所有可能的的分解方案和拆卸序列的生成算法 ,论述了拆卸序列的经济性评价和环境协调性评价的框架。     

基于拆卸约束图的产品可行拆卸序列生成算法

拆卸序列生成是拆卸工艺及规划的重要内容之一。针对拆卸序列规划过程中的可行拆卸序列遗漏问题,首先阐述了拆卸约束图(disassembly constraint graph,DCG)理论,提出了一种基于干涉矩阵的邻接点判断方法,结合拆卸约束图,建立拆卸模型,给出了生成产品所有可行拆卸序列的算法。最后,给出了一个生成可行拆卸序列实例,验证了这一方法的可行性及其有效性。关键词:拆卸;拆卸序列规划;拆卸约束图;干涉矩阵     

一种新的拆卸序列规划方法

拆卸序列规划是面向拆卸回收和维修的重要研究内容之一.针对图论方法中存在的"组合爆炸"和遗传算法的早熟问题,提出基于模拟退火遗传算法的拆卸序列规划方法,给出了几何可行的拆卸序列计算模型,分析了算法的操作和参数选择,构建了算法流程.应用该算法所得解集合能够提高不同目标拆卸序列的搜优效率,因此算法在拆卸序列规划中具有一定的通用性.最后基于实例验证该算法的有效性和可行性.     

基于层次结构的拆卸序列生成研究

本文提出基于CAD软件三维模型的装配层次关系而建立的层次网络图模型,并由此生成产品邻接矩阵.并采用约束逐步解除法生成拆卸序列.较好的解决了因零件较多而出现的组合爆炸问题.     

基于改进遗传算法的拆卸序列规划

拆卸序列规划是拆卸回收的关键部分,为了提高拆卸效率,找到产品最优拆卸方案,根据产品拆卸对象的优先关系和连接关系建立优先约束矩阵,同时依据拆卸组合优化的特点改进基本遗传算法的染色体编码方式和遗传算子,基于优先约束矩阵判别拆卸序列的可行性,改进算法流程,并利用MATLAB软件进行编码运行计算,得出产品的最优拆卸序列,最后通...     

用遗传算法实现产品回收中的拆卸序列规划

拆卸是产品回收利用中的一个重要环节,拆卸规划的目的是找到最优的顺序,以使拆卸代价最小或者代价效益比最低。这里使用遗传算法来规划拆卸序列,产生满足约束条件的效率最好的顺序。最后算法在一个实际装配体上得到了验证。     

装配体拆卸序列的生成研究

自动生成产品的拆卸序列是绿色制造的一个重要问题.依据关联图,采用割集法生成所有的名义序列,然后依据拆卸的几何条件和若干物理评价准则,予以剪枝处理,最后生成所有可行的拆卸序列,并以Petri网表达.最后用一实例加以说明.     

Optimal Disassembly Sequence Using Genetic Algorithms Considering Economic and Environmental Aspects

In this paper, a genetic algorithm (GA)-based approach for an optimal disassembly sequence considering economic and environmental aspects is presented. All feasible disassembly sequences are generated by a disassembly tree or an AND/OR graph. Using the disassembly precedence and the disassembly value matrix, a disassembly sequence is optimised. The precedence of disassembly is determined through a disassembly tree or an AND/OR graph and the value of disassembly is induced by considering both economic and environmental aspects in the disassembly, recycling, and disposal phases. Economic and environmental factors can be compared by the same measure through converting environmental factors into economic cost. To solve the disassembly sequence problem, a heuristic algorithm based on GAs is developed. The proposed GA can search for and dynamically explore the disassembly node through the highest disassembly value, keeping their precedence in order to identify an optimal disassembly sequence. It can also help to explore the search space, and an optimal solution can be obtained by applying the optimisation criteria. A refrigerator is used as an example to illustrate the procedure.     

基于模拟退火遗传算法的拆卸路径规划

针对现存拆卸路径规划图论方法中的组合爆炸问题和遗传算法的早熟现象,给出模拟退火和遗传算法相结合的拆卸路径规划方法.在拆卸路径规划模型中,以拆卸效率最优作为优化目标,给出了算法流程.该算法对拆卸路径的全面寻优提供了一种新的思路.通过实例验证该算法的可行性,最后提出了进一步的研究方向.     

考虑不定拆卸程度的选择性异步并行拆卸序列规划

针对废旧产品再生过程中常用的选择性拆卸规划方法无法全面考虑所有零部件再生收益的问题,提出了考虑不定拆卸程度的选择性异步并行拆卸序列规划方法.通过拆卸混合图表达产品零部件之间的连接关系和优先约束关系,在此基础上,以目标件逆向搜索出的最小必拆零件集合为拆卸程度下限,获取不同拆卸程度集合;以拆卸时间最小、拆卸利润最大为优化目...     

拆卸法在尾座虚拟装配序列规划中的应用

对虚拟装配序列规划中的拆卸法进行了详细的阐述,介绍了其基本概念和算法步骤,提出了零件的干涉表、局部配合约束表和拆卸零件集等概念和方法,并给出了程序流程图,最后结合车床尾座实例验证了其算法的正确性.     

虚拟装配中拆卸序列规划算法的研究与实现

为了解决装配体拆卸序列的生成与优化问题,利用零件的拆卸约束关系,建立了矩阵表达的包括几何约束、拆卸工具约束以及稳定性约束的多目标数学模型。利用干涉矩阵确定可行的拆卸方向,利用支撑矩阵分析拆卸过程的稳定性,利用拆卸工具列表分析拆卸过程中所用的拆卸工具。在运用蚁群算法寻求最优的拆卸序列过程中,加入方向变化因子、工具变化因子和稳定性因子,对拆卸转移概率公式进行了改进,通过更新局部和全局信息素,指导算法快速寻找最优解,最后以动车组转向架轮对作为实例验证了算法的可行性。     

基于一种树模型的装配序列优化生成的研究

分析了装配序列评价的特点,提出了一种用于表达装配序列的树模型及其生成算法。阐述了装配序列二级分层综合评价与优化的方法,提出了利用熵权法来确定各评价指标的权重,利用模糊综合评价方法对该装配序列树模型中每层关系节点A或节点AP下的各数据子节点进行装配顺序的优化,最终生成优化的装配序列。该方法缩小了装配序列解空间,提高了装配序列的评价效率,并以齿轮减速器为例进行了验证。     

基于STEP-NC加工工步的优化

研究了基于精英选择遗传算法的加工工步序列优化技术。传统的加工工艺路线是以工序为制造单元,而在基于STEP-NC的加工中,是以加工工步为制造单元,并且面向数控加工中心的一种加工过程,由加工工步变换所带来的零件转位、刀具更换等所消耗的辅助加工时间为最短作为优化目标,来进行加工工步序列的优化,并对加工工步序列的优化算法进行了验证。     

自适应遗传算法在柔性制造系统优化配置中的应用

针对柔性制造系统优化配置的闭排队网络模型设计变量多、耦合关系复杂等特点,采用了交叉概率和变异概率随进化代数自适应变化的遗传算法对其进行求解.经算例证明,采用此法后,不仅保持了遗传算法全局寻优的特点,而且搜索效率也显著提高.     

基于遗传算法的可调平面五杆机构多任务轨迹优化综合

针对可调平面五杆机构多任务轨迹综合问题,提出了一种基于遗传算法的机构优化综合方法.以机构实际实现轨迹与给定轨迹任务的位置误差最小为目标函数,建立可调五杆机构的多任务优化模型,并采用遗传算法进行优化,容易得到全局最优解.在进行变异操作时,采用根据个体适应度自适应调节变异率和变异量的方法,有效提高了进化速度和求解精度,并用数字实例阐述了这一方法.     

基于遗传算法的绿色集成工艺优化模型求解

为了提高生产计划的可执行性,实现制造资源的优化配置和可持续发展,建立了一种面向绿色制造的集成工艺优化模型,并针对该模型的特点,提出了一种基于遗传算法的面向绿色的制造的集成工艺优化模型求解方法.该方法改进了传统遗传算法中复杂的实数编码方式,将其转化为通过"编码--解码"方式实现的二进制编码方式,避免了繁杂的实数编码.最后采用高级语言实现了该算法,并进行了案例分析,结果表明,该算法具有一定的先进性.