基于改进蚁群算法的维修拆卸序列规划

维修拆卸序列规划是整个维修性设计的重要内容。为了能够以较高的效率求解出产品中零件的拆卸方案,依据产品的基本信息和零件之间的约束关系,建立拆卸Petri网可达图,将拆卸序列规划问题转化为对Petri网可达图最优路径的搜索和寻优问题。同时利用蚁群优化算法对组合优化具有高强适应性的特征,改进基本蚁群算法,对可达图模型进行路径寻优,得到最优或次优的拆卸序列。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

考虑零件功能性削减的多目标拆卸方案决策

为解决零件价值高低界限模糊、废旧产品拆卸深度不合理的问题,提出一种考虑零件功能性削减的产品多目标拆卸方案决策方法。分析零件具体损伤对拆卸工具、方向、约束状态的影响,建立损伤情况下的拆卸信息模型;结合各损伤形式对零件接触面功能性的削减作用,提出一种考量零件在产品中综合重要性的剩余价值排序方法,并由此建立一种动态的拆卸目标件选取模型;面向拆卸过程的经济性,建立包含“价值构成”和“成本构成”的目标函数,采用自适应遗传算法进行序列规划求解,并反向决策零件的回收去向;以受损的减速器为例,获得产品的最佳拆卸深度和各零件的回收去向,充分挖掘零件的利用价值,验证所提方法的经济性与科学性。     

拆卸线平衡问题的改进细菌觅食优化算法

拆卸是产品回收过程中最重要的环节,拆卸过程高效与否直接影响产品的回收效率。为克服传统算法求解拆卸线平衡问题时性能不稳定的缺陷,在构建基于工作站利用率、负荷均衡,尽早拆卸有危害、高需求的零件,最小化拆卸成本等方面的拆卸线平衡问题多目标优化模型的基础上,提出一种改进的细菌觅食优化算法对问题求解。通过改进细菌的移动规则扩大搜索空间,引入全局信息共享策略增强算法收敛性能,定义了一种自适应驱散概率防止驱散操作中解的退化。在对不同规模算例的对比分析中,验证了该算法的有效性。     

一种混合人工蜂群算法求解顺序相依拆卸线平衡问题

拆卸线平衡问题直接影响回收再制造成本.为此,构建了最小工作站开启数量、最短总拆卸时间、均衡工作站空闲时间、尽早拆卸有危害和高需求零部件的多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,提出一种混合人工蜂群算法.所提出算法在观察蜂跟随阶段采用分阶段选择评价法,以便更好地区分蜜源;在侦查蜂开采阶段构建基于全局学习的搜索机制,以提高开采能力.蜜蜂寻优过程中设计了简化变邻域搜索策略,提高了寻优效率.对比实验结果验证了模型的有效性和算法的优越性.     

基于蚁群算法的产品拆卸序列规划方法

拆卸是回收的前提,为了得到最大的回收效益,对拆卸序列进行规划,得到最优的拆卸序列.根据拆卸的特点构建适合计算和优化的产品拆卸混合图模型,该模型描述了零部件之间的连接关系和优先关系.然后通过几何推理方法产生所有可行的拆卸序列,建立目标函数并构建适合拆卸序列规划的蚁群算法:设计了满足连接关系和优先关系的可拆卸零件搜索空间,得到最优或接近最优的拆卸序列.最后通过实例验证了该方法的实用性和可行性.     

用户关注度相关的装配模型动态可视化

为了方便地展示复杂模型各零件之间的三维结构,并清楚地揭示出它们之间的层次装配约束关系,提出一个面向用户交互的装配模型浏览系统.通过构造层次有向拆卸图来保存各零件的拆卸顺序,并采用递归法创建其干涉矩阵和拆卸有向图;装配约束图中的各顶点均用相应零件的图像来表示,以便于用户直观地选择所关注零件.由于采用了focus+context的方式来生成装配约束图,用户所关注零件的局部邻域被自动调整到视图的中心,并且放大显示.另外还提出了一种基于用户关注度的零件颜色自动选取算法,通过鲜明的颜色对比进一步突出用户所关注的装配关系.实验结果证明,该系统有效地提高了用户交互以及装配效率.     

基于定性立体模型的产品可装配/拆卸性分析

探讨如何在尚未确定完整的定量信息的概念设计阶段实现计算机辅助设计产品可装配／拆卸性分析的问题，首先分析了概念设计的产品信息特点，提出定性装配模型的概念，该模型描述了零件间的壮配关系和零件的定性形状，然后提出一种可装配／拆卸性分析方法，该方法以定性的位置和形状为基本信息，通过分析零件的可移动性和移动方向，进行零件的装配／拆卸性分析。     

基于目标拆卸的虚拟拆装过程建模

针对目前基于层次关系模型和关联关系模型的虚拟拆装系统中未考虑目标拆卸的 问题,在原有层次关系模型基础上引入跳跃拆卸路径的概念,对基于层次关系模型和关联关系 模型的拆装结构模型进行了完善和优化。对引入跳跃拆卸路径后的拆卸模型进行序列规划,并 针对拆装决策过程中拆装单元的组合与还原问题进行论述,最后建立基于关联关系模型的目标 拆卸算法。以船用分油机进行实例验证,验证结果表明该模型能够很好地解决目标拆卸的问题, 对相关应用系统开发具有一定的参考价值。     

基于模块化思想的拆卸序列规划

针对在产拆卸序列生成过程中因零件数目过多面造成的组合爆炸问题,提出了一种基于模块化思想的拆卸序列生成方法;建立了模块化产品拆卸模型;自动生成了产品的层次网络图;并针对层次网络图进行了优先约束分析．文中介绍了产品拆卸序列的生成过程,并以一个实例验证了该方法的合理性和有效性．     

支持复杂产品并行拆卸序列规划的遗传算法

为高效求解复杂产品的并行拆卸序列规划问题,提出基于遗传算法的复杂产品并行拆卸序列规划方法.针对并行拆卸序列规划问题中拆卸序列长度和每步拆卸零部件个数不确定的特点,提出并行序列染色体编码方法,分别将拆卸单元序列和拆卸步长作为染色体的前段和后段,以此表示一个拆卸序列.基于该染色体编码,采用拆卸混合图描述产品零部件间装配约束关系和拆卸优先级,并导出拆卸约束矩阵和邻接矩阵,由矩阵随机获取可行的初始染色体种群;将基本拆卸时间和不可行拆卸惩罚因子作为优化目标来构建适应度函数,确保最优解的可行性;在初始染色体种群的基础上,适应度函数最小为优化目标,通过遗传、交叉和变异遗传算子实现并行拆卸序列的优化.最后通过实例验证了该方法的可行性和实用性.     

An New Approach to Represent Assembly Sequences

How to identify all feasible assembly sequences and compactly represent them is very important and necessary to computer-aided assembly sequence planning. An approach to get precedence relationships between components directly from assembly modeling is proposed in this paper. A representation method called disassembly sequence graph (DSG) is also presented in this paper. An example has been provided to illustrate the proposed approach.     

基于几何推理的装配序列自动规划研究

以问题规约的求解策略和分解法规划产生的装配序列,提出与或图表达装配体拆卸序列解空间,通过求解拆卸序列与或图的解空间,得到装配体的拆卸序列;将拆卸序列反向得到装配序列,为降低装配体拓扑联接图的复杂度,以作业组件做出识别,文中提出判断零件可拆卸性的三个条件,使大部分零件无需进行干涉检验,而由逻辑推理即可判断是否满足拆卸条件,避免了多次试凑,有更高求解效率,可更广泛地用于装配序列求解上。     

Integrated multi-layer representation and ant colony search for product selective disassembly planning

Selective disassembly plays an important role in product life cycle to meet requirements of the product repairing, reusing and recycling. An efficient disassembly plan is essential to minimize processing time in product maintenance for cost saving. This paper introduces a method for integration of the multi-layer product representation and the optimal search in product selective disassembly planning. The multi-layer representation is based on the product structure formed in product design. The method enables an efficient search for the disassembly sequence. Unlike the existing product representation methods, the multi-layer representation is a dynamic product data model integrated with an ant colony search process for a near optimal solution. Industrial applications have proven the method effectiveness.     

Selective disassembly for virtual prototyping as applied to de-manufacturing

Selective disassembly involves separating a selected set of components from an assembly. Applications for selective disassembly include de-manufacturing (maintenance and recycling), and assembling. This paper presents a new methodology for performing design for selective disassembly analysis on the CAD model of an assembly. The methodology involves the following three steps: (i) identifying the components to be selectively disassembled for de-manufacturing by a software program or designer, (ii) determining an optimal (e.g. minimal cost) disassembly sequence for the selected components that involves a computationally efficient two-level reduction procedure: (a) the determination of a set of sequences with an objective of minimal component removals via a wave propagation approach that topologically order components in an assembly for selective disassembly, and (b) the evaluation of resulting sequences based on an objective function (e.g. minimal cost) to identify an optimal sequence, and (iii) Performing disassembly design decisions based on the evaluated optimal sequence. Preliminary implementation results of the selective disassembly methodology in sequencing and disassembly cost evaluation, and application of the selective disassembly technique for de-manufacturing assessment are presented.     

基于优先关系的飞机机载设备维修拆卸CPN模型

现有的拆卸Petri网模型用于维修拆卸序列规划时,存在约束关系描述不准确、网系统模型结构复杂等不足.文中根据飞机机载设备维修拆卸的特点,考虑拆卸优先约束关系对拆卸时间的影响,提出了基于拆卸优先约束关系和着色网的DCPN模型.首先建立m维可拆情况下拆卸优先矩阵的生成方法,并改进其取值和表征,解决了设备间约束关系的准确描述问题;然后采用着色网建模方法简化了网系统模型.基于DCPN的可达图和有界、并发、冲突等动态特性,实现了对拆卸序列及其并发操作的自动求解.最后通过实例证明了DCPN模型以及相应的拆卸序列求解方法的正确性.     

Interference probability matrix for disassembly sequence planning under uncertain interference

Disassembly of end-of-life products is a common step in remanufacturing and recycling. Disassembly sequence planning is the process that automatically finds the optimal sequence of components being removed. A key element of disassembly sequence planning is a suitable mathematical representation that describes the interference of any two components in a product. Previous studies on disassembly sequence planning have tended to focused on the interference that is fixed and known. However, the interference may be uncertain due to complex end-of-life conditions such as deformation, corrosion and rust. To deal with uncertain interference, this paper proposes an interference probability matrix as a new mathematical representation that uses probability to indicate uncertainty in the interference, and establishes a multi-threshold planning scheme to generate the optimal disassembly sequence plans. Three case studies are given to demonstrate the use of the proposed approach. It is also tested the performance of four multi-objective optimization algorithms that can be adopted in the proposed multi-threshold planning scheme.