【摘要】：將報廢產品進行拆卸是實現回收再利用的必要步驟,是產品全生命周期的重要組成部分。對報廢產品拆卸過程進行規(guī)劃能夠縮減拆卸作業(yè)成本,提高拆卸作業(yè)效率,增強企業(yè)競爭力。產品拆卸規(guī)劃問題已經成為國際工業(yè)領域研究的核心問題之一,受到社會各界和相關研究機構的廣泛重視。 論文針對選擇性拆卸序列規(guī)劃及評價問題進行研究,采用圖模型結合啟發(fā)式算法的方法對拆卸規(guī)劃關鍵問題進行求解,力圖探索提高拆卸效率的新方法。論文研究深入討論了工程上各種因素對拆卸的影響,揭示了合理拆卸規(guī)劃對回收再制造的積極作用,總結了可用拆卸序列所須具備的必要條件,為拆卸序列規(guī)劃研究提供了一種新的思路。 論文綜合國內外相關領域經驗成果,重點對拆卸建模方法、拆卸序列求解方法和拆卸序列評價方法等問題進行了深入研究,這些問題之間存在著相互關聯(lián)和邏輯關系,依次解決這些問題就能完成整個拆卸規(guī)劃過程。 論文在考察了多種經典拆卸建模方法的應用場合和優(yōu)缺點之后,針對選擇性拆卸的特點,提出了基于加權阻礙圖模型的拆卸建模方法。構建產品加權阻礙圖的過程,實際上是產品中零件相關信息的整理和邏輯運算過程。拆卸模型對零件間約束關系、阻礙關系予以判定,進而判斷出零件的拆卸可行性。通過該模型,論文將拆卸序列規(guī)劃問題轉化為對圖模型中節(jié)點和有向邊的判斷,為求解可行拆卸序列打下了良好基礎。 基于拆卸蜂巢和拆卸環(huán)的概念,論文提出了拆卸蜂巢結合拆卸知識的拆卸序列生成算法。該算法將拆卸體抽象成拆卸蜂巢,根據拆卸模型所提供的信息,結合拆卸知識判定有限個拆卸環(huán)上零件之間的拆卸關系,進而采用迭代搜索的方式生成可行拆卸序列,再用拆卸根圖模型的形式對拆卸序列解集空間加以表達。拆卸根圖模型能與啟發(fā)式算法密切結合,為拆卸序列尋優(yōu)算法提供了搜索空間。 通過對基本蟻群算法和其相關改進算法的研究,論文在基本蟻群算法基礎上開發(fā)了一種改進算法——中毒蟻群算法。中毒蟻群算法能夠在拆卸根圖結構基礎上,對可行拆卸序列解集空間進行搜索尋優(yōu),根據評價目標函數的要求獲取最優(yōu)序列。針對產品拆卸規(guī)劃過程的復雜性,中毒蟻群算法在經典蟻群算法基礎上對節(jié)點轉移策略、信息素更新機制予以改進,并引入了毒性環(huán)境和生命值定義,使中毒蟻群算法具有較好的搜索和收斂性能。中毒蟻群算法將最優(yōu)拆卸序列的算法搜索和拆卸知識判斷綜合考慮,在降低計算量的同時也提高了算法在工程上的實用性。 產品的復雜程度隨著零件數目的增加而不斷提高,其拆卸序列求解難度也相應提高。論文研究采用基于多準則的模塊劃分方法,將復雜產品劃分為若干不同等級的、數目規(guī)模適度的模塊,可有效降低可行拆卸序列搜索的復雜性,提高拆卸規(guī)劃的效率,降低拆卸成本,減小信息爆炸概率,提高了拆卸序列的獲取幾率。
【圖文】：

一程人學博十學位論文卸操作對應信息映射為特定基因片段，通過進化變異的方式完成對產品拆卸序列的規(guī)劃。L.MGalantucci[42]等學者在遺傳算法基礎上，根據模糊控制原理，，動態(tài)的對遺傳算法中相關參數進行控制，從而解決拆卸序列規(guī)劃問題。該方法的特點是能夠運用模糊判定函數對拆卸序列進行評估，令評價過程更加合理。相對遺傳算法而啟‘，蟻群優(yōu)化算法(AntcolonyoPtimization，Aco)要年輕得多，該法由意大利學者Marc。DorigoI43刊在上世紀90年代提出。蟻群算法最初并不是為解決拆卸規(guī)劃問題而提出，其數學模型建立初衷是求解多城市旅行路程最短的問題，即著名的TsP問題(TravelingSalesmanproblem，旅行商問題)。

第2章產品拆卸過程分析及拆卸模型的建立(1)主視圖—加權阻礙圖模型(WeightedBloekingGraph，簡寫為WBG)，每個產品對應的加權阻礙圖可以劃分為六個單向加權阻礙圖(Single一phaseweightedBloekingGraPh，簡寫為SwBG);(2)輔視圖—層次視圖、)禽吐視圖、關系視圖。輔視圖輔視圖
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TH162

【參考文獻】

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本文編號：2692840