面向再制造的拆卸线平衡问题建模理论及求解方法综述

对国内外拆卸线平衡问题的研究成果进行了总结和梳理。对该问题进行了描述并介绍了2种关于拆卸的可视化表示方式和经典的数学模型;梳理了文献中的求解方法并分为精确方法、启发式方法、元启发式方法三大类;重点总结和分析了拆卸线平衡问题相关的8种扩展模型和理论;对未来的研究方向进行探讨和展望,为下一步研究提出了建议。     

[退役产品拆卸和回收利用]基于向位妨碍的约束状态图模型及其拆卸序列

为了有效衡量拆卸过程中零部件约束方向区间的大小,提出了一种基于向位妨碍的约束状态图模型及其拆卸序列生成方法。根据零部件之间在拆卸过程中的约束类型及空间妨碍关系,提出了一种三维向位妨碍的概念及其计算方法,并构建了基于向位妨碍的约束状态图模型;在此基础上构建了相应的状态矩阵和拆卸算子矩阵,将拆卸过程转化为拆卸算子矩阵与状态矩阵的迭代运算过程,并给出了相应的拆卸规则及拆卸序列规划算法。以平口钳产品拆卸为例,进行了拆卸建模与序列规划求解,结果表明该方法有效、可行。     

双边拆卸线平衡问题建模与优化

针对实际作业中部分产品采用双边拆卸,但已有拆卸线平衡问题研究中工作站均为单边布局的不足,建立了多目标双边拆卸线平衡问题模型。解码时,将任务优先分配至工作站较少的边、次优先分配至剩余时间较多的工作站,以缩短输送路径和工作站空闲时间。针对所建立模型,提出一种Pareto蝙蝠算法,引入Pareto思想以保证解的多样性;采用精英策略有效加速算法的收敛;通过拥挤距离筛选外部档案以提高算法运行效率。通过求解经典算例并对比分析,验证了所提出算法的有效性。将所建模型应用于拆卸线设计,能为决策者提供多种高质量的平衡方案。     

[退役产品拆卸和回收利用]面向材料效率的汽车产品回收利用关键技术研究

以材料效率为主线,理解并重新定义了材料效率的概念,以上海交通大学可持续设计与制造课题组关于汽车回收利用的研究为例,介绍了汽车产品回收利用过程中的关键问题,包括报废量的预测、拆解规划、再制造、动力电池的回收利用、汽车破碎残余物的回收、生命周期评价等。     

求解多目标拆卸线平衡问题的一种蚁群算法

结合拆卸线平衡问题的特性,建立了相应的数学模型。该模型在以最小化工作站数、均衡各工作站空闲时间为目标函数的基础上,考虑了尽可能早地拆卸有危害、高需求的零件以及最小化拆卸方向的改变,提出了一种改进的蚁群算法。该算法采用了利用先验知识、探索新路径、随机选择三种方式的混合搜索机制,将综合考虑零件拆卸时间、危害和需求作为算法的启发式信息来提高搜索的效率。应用实例的计算分析表明该提算法具有可行性及有效性。     

资源约束下拆卸线平衡问题的建模与改进混合蛙跳算法

针对实际拆卸线中涉及的资源约束和危害零件问题,以资源总数、工作站数和危害指数为目标函数,构建了多目标资源约束拆卸线平衡问题数学模型。基于AND/OR关系,在优先关系矩阵中添加OR关系的描述,解决了产生初始解仅考虑AND关系的不足问题。提出了一种融入Pareto思想的改进混合蛙跳算法  ,该算法采用基于满意度的改进排序分组策略来解决多目标优化种群分组问题;提出了一种新的交叉变异方式进行局部搜索以提高收敛性能;利用拥挤距离机制评价非劣解集以及有效地维护外部档案容量。采用田口实验和统计分析方法确定了算法最佳参数组合,将改进前后的混合蛙跳算法及NSGA-Ⅱ对测试算例的求解结果进行了多指标对比分析,研究结果表明：改进混合蛙跳算法具有良好的综合求解优势。最后,将所提算法应用到某电冰箱的资源约束拆卸线平衡问题中,为决策者提供了较优的拆卸方案。     

考虑人因的多目标拆卸线平衡问题及改进风驱动算法求解

考虑实际中拆卸生产线长期依赖人工操作的情况,以工作站数目、空闲时间均衡指标、拆卸成本和站姿操作工位数为目标函数,构建了考虑人因的多目标数学模型,并运用改进风驱动算法求解。通过离散风驱动算法建立拆卸任务与空气质点驱动的对应关系,采用变邻域搜索扩大空气质点的搜索空间;为保证求解结果的多样性,引入Pareto解集和拥挤距离机制筛选多目标解,并用不同规模算例对所提算法进行测试,通过与其他算法进行对比验证了算法的可行性和有效性;将该算法运用到考虑人因的打印机拆卸线平衡问题中,验证了考虑人因的拆卸方案更具合理性和优越性。     

多目标拆卸线平衡问题的Pareto人工鱼群算法

针对拆卸线平衡问题的复杂性,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标人工鱼群算法进行求解。为提高人工鱼觅食时的寻优能力,引入遗传算法的随机交叉操作,指导人工鱼向全局最优拆卸方向觅食。通过拥挤距离不断筛选人工鱼觅食、聚群和追尾过程中的非劣解,实现了各行为结果的多样性。采用精英保留策略,将外部档案中的非劣解添加到算法下次迭代的种群中,加快了算法的收敛。通过对不同规模的拆卸实例进行求解,并将其与已有算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。     

多目标的拆卸线平衡问题优化研究

拆卸是废旧产品回收利用的重要途径,根据产品拆卸线的特点,构建拆卸线平衡问题的多目标关系。针对求解拆卸线平衡问题所遇到的求解结果单一、无法满足平衡诸多目标等问题,以均衡工作站负载且引入操作安全性、任务拆卸方向和任务需求为优化目标建立数学模型,在此基础上,提出一种基于遗传改进的多目标灰狼算法进行求解计算。基于废旧电冰箱拆卸案例对比验证算法的效果与性能,并将其应用于再制造企业某废旧电视机拆卸实例中。以Plant Simulation 15.0仿真软件为平台,运用仿真技术对所得理论方案分析与优化,通过在重要工位上建立缓冲区来解决实际拆卸过程中所存在的工位堵塞问题。结果表明该算法的收敛性较好,所获得非支配解集更逼近Pareto最优前沿,得出多个合理拆卸方案,为决策者选择拆卸方案提供了依据,且改善后的工位产能也提升了3.23%。     

基于多目标算法与动态仿真的带调整时间的拆卸线平衡优化方法

针对拆卸方向改变对作业时间的影响,以最小化拆卸成本、无效作业率和不平滑率为优化目标,构建了考虑调整时间的多目标拆卸线平衡问题模型,并提出了一种Pareto免疫遗传算法与仿真技术相结合的求解方法。算法融合了遗传算子和免疫算子,能有效避免解出现退化和陷入局部最优。通过求解25项拆卸任务算例,并与现有5种算法进行对比,验证了所提算法的有效性。进而将所提模型和算法应用于某打印机拆卸线实例,进一步考虑拆卸时间不确定、存在故障等实际情况,运用仿真技术分析与优化,结果表明所提方法能有效降低等待和堵塞造成的无效作业时间,提高拆卸效率。     

考虑碳排放与收益的随机并行拆卸线平衡优化

针对废旧产品回收过程中,需有选择对综合收益高的零部件进行拆卸的问题。选择最小工作站数,平滑度,碳排放量,拆卸收益作为优化目标,并对相应目标进行量化分析,提出一种随机并行拆卸线平衡优化方法。在构建随机并行拆卸线基本解集的基础上,为避免Pareto解集逐渐趋同的问题,提出一种基于环形拓扑结构的花授粉算法(Ring topology flower pollination algorithm, Ring-FPA),实现了对Pareto解集的决策处理,获得考虑碳排放与收益的随机并行拆卸线平衡最优解。以手机和笔记本电脑并行拆卸线平衡优化为例,选择NSGA-Ⅱ、FPA,以及AFSA算法进行对比,对所提方法的可行性和有效性进行了验证。     

考虑流水线平衡的混合装配线排序

针对传统平准化模型的缺陷，考虑流水线平衡对混合装配线排序的影响，以流水线平衡得到的工作站时间为基础，按照产品产出时间来衡量物流的平准化排序，建立了基于流水线平衡影响的平准化排序模型，并对一个实例进行了数值分析。提出的平准化模型克服了传统混合装配线排序研究中的不足，把流水线平衡和产品排序有机结合起来，更加符合问题的实际背景。     

混合装配线平衡与优化的研究

提出混合装配生产线的两种平衡求解方法:理论建模和动态仿真建模。首先以某装配线为研究对象,以使工作站的时间与负载的差距最小为平衡的目标;其次采取改进的Petri网法进行求解,应用仿真软件建立动态模型;最后通过比较,结果表明综合运用这两种方法是求解混合装配线平衡问题较有效的方法。     

基于eM_Plant的发动机装配线平衡研究

以上汽乘用车发动机厂为案例,通过eM_Plant软件进行仿真,运用人工平衡的方法,对该装配线进行了分析和改进,指出平衡问题是装配线的设计与管理中的重要部分,会直接影响到制造系统的生产率。     

再制造工艺技术讲座（二）——再制造拆装工艺与技术

再制造工艺技术中的拆装工艺技术是保证再制造产品质量、节约再制造费用、提高再制造效益的重要内容。本文叙述了再制造拆装工艺与技术的概念,分类指出了再制造拆解与装配的技术要求及工艺方法,指出了其技术发展趋势。