支持再制造的选择性并行拆卸序列规划方法

选择性并行拆卸是再制造的关键步骤,为提高再制造拆卸效率,提出一种基于遗传算法的选择性并行拆卸序列规划方法.根据产品拓扑结构和拆卸优先级关系构建了产品拆卸混合图模型,并表示为关联矩阵、邻接矩阵和约束矩阵;提出了目标驱动推演法的目标组件初始拆卸解集合获取方法,由此构建初始种群,并利用关联矩阵剔除不合理解,以提高算法的收敛速度;改进了选择、交叉、变异等染色体进化规则,由此求出了目标组件(近似)最优的并行拆卸序列.最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

复杂产品拆卸层次模型与构建方法研究

针对目前复杂产品拆卸序列规划过程中拆卸信息模型复杂、构建困难等问题,对拆卸信息模型的约束含义、表示方式、构建方法等方面进行了研究,提出了一种基于拆卸部件几何约束关系同步解除的拆卸层次模型及其构建方法。定义了拆卸层次模型,以描述零部件间的接触、空间、拆卸优先级等约束信息;提出了子拆卸体的获取方法,通过复杂产品拆卸任务分层,逐层获得了子拆卸体,生成了初始拆卸层次图模型,给出了拆卸约束简化规则,去除了模型中的冗余信息,形成了拆卸层次模型;最后,利用某一发动机对所提模型和构建方法的可行性进行了验证。研究结果表明:该方法充分结合了复杂产品的模块化设计的特点,提高了建模效率,为复杂产品自动化拆卸问题的计算机求解提供了支持。     

考虑可靠性与回收再利用性的直流充电桩设计过程关键部件识别方法

在服役可靠性的强制要求下,直流充电桩普遍存在拆装困难、回收再利用性能差的问题。为此,提出了一种直流充电桩关键部件识别方法,筛选出对服役可靠性具有重要影响、具有较高再利用潜力却难以回收的零部件,以便设计人员能够围绕这些核心部件合理分配设计资源。该方法将故障模式、影响及危害性分析(FMECA)引入充电桩的可靠性评估,从风险优先级数(RPN)、回收难度以及再利用潜力三个角度,建立了充电桩可靠性与回收再利用性的评价指标体系;其中定量指标数据来源于充电桩的拆卸实验数据与实际运行环境下的故障数据,而由专家评价法得到的定性指标数据则采用三角模糊数描述并进行一致度聚合,以提高数据的准确性;通过逼近理想解排序法(TOPSIS)综合分析定性与定量数据,实现了零部件可靠性与回收再利用性的综合排序。最后,将该方法应用于国家电网80 kW一体式一机一枪充电桩,分析结果显示充电枪、充电模块、交流主接触器、计费控制单元、显示屏、充电主控模块以及进线塑壳路断器等零部件需要在将来的设计过程中加以关注,以有效提升直流充电桩的可靠性与可回收性。     

考虑替代效应的服务终端两周期闭环供应链决策分析

为分析替代效应对服务终端闭环供应链决策的影响,在不同责任主体负责回收和再制造的情形下,构建服务终端两周期闭环供应链决策模型。采用Stackelberg博弈法,求解回收商负责回收和再制造商负责再制造、回收商负责回收和制造商负责再制造、制造商负责回收和再制造3种模式下的均衡解,并分析其随替代效应的变化趋势。研究表明,制造商负责回收和再制造模式下的第1周期内新品销售价格最低、新品需求量最多、回收率最高;当制造商从事再制造时,相对于回收商负责回收,由制造商负责回收有利于提高第2周期回收率,并降低再制造品销售价格、扩大其市场需求;在第2周期,替代效应的增强总会促使新品的价格降低和再制造品需求量的增加,对回收率也有提升效果。