基于二阶段随机规划的制造/再制造集成物流网络优化设计

基于二阶段随机规划方法提出了一种制造／再制造集成物流网络优化设计模型，据此确定网络中各种设施的数量、位王及物流量分配，以使运营周期内的净收益最大。谊模型的特点是：考虑了制造／再制造混合系统中产品需求量和可回收废旧产品数量的不确定性；考虑了正向物流和逆向物流的设施集成与运输整合以及回收中心的处理技术配备问题。最后，通过一个算例验证了谊模型的有效性。     

积分控制粒子群算法在再制造生产调度问题中的应用研究

针对不确定条件下再制造模糊加工时间的车间调度问题,建立了模糊工时调度模型,并提出了一种积分控制微粒群算法。考虑到基本粒子群算法易于早熟的缺点,通过增加控制器对粒子轨迹进行控制,在算法中引入加速度项,增强了种群多样性,提高了算法全局寻优能力。通过仿真实例验证表明,该算法在解决不确定条件下再制造生产车间调度问题方面是行之有效的。     

不同信息透明度的非线性再制造供应链动态行为

在APIOBPCS(Automatic Pipeline,Inventory and Order Based Production Control System)订货系统基础上,建立具有非线性约束再制造过程的闭环供应链系统,根据对再制造信息不同程度的掌握将系统分为类、类、类三种类型,信息透明度依次增强。应用控制论和系统仿真方法,在输入需求信息分别是阶跃信号和随机信号的情况下研究再制造提前期、回收比例和最大回收能力的变化对系统动态行为的影响;并对具有不同信息透明度的闭环供应链模型的动态行为进行对比分析。研究结果表明,三类系统的动态行为在非线性条件和线性条件下有显著的区别,非线性约束导致系统产生更大的波动和更高的牛鞭效应值。而且系统的动态性能并不一定随着信息透明度的增强而增强,信息透明度最强的类系统并不严格优于其他两类系统。在不同的参数取值下,三类系统各有优劣。     

基于系统动力学仿真的废旧产品回收处理效益分析

随着社会环保意识的不断增强,在生产者责任制约束下,废旧产品的回收处理逐渐兴起,回收效益的度量问题目益受到关注.本文在详细分析回收处理流程的基础上,借助系统动力学原理,设计回收处理效益的度量模型.并以废旧汽车发动机为例加以应用,模拟了未来废旧发动机回收效益的变化趋势;通过对主要参数的调整,分析回收收益的变化情况,从而实现对关键环节的合理计划、有效控制,协助企业提高回收处理效率.     

再制造逆向物流结构整合优化

在理论与实践中，将废旧品再制造成新品的经济与环保价值已得到广泛的重视。制造商对废旧品的收集有三种模式：（1）制造商直接从消费者手中收集；（2）制造商激励零售商收集；（3）制造商以合同形式委托第三方收集。再制造逆向物流系统是制造商为主的分散决策系统，本文以分散决策理论为基础，分别对上述三种模式建立数学模型，结果发现靠近消费者的零售商进行废旧品收集，对供应链成员最有利。最后指出了未来的研究方向。     

再制造物流网络的稳健优化设计

考虑再制造物流系统中废旧产品回收量和再生产品需求量的不确定性，提出一种单产品、单周期、有能力限制的再制造物流网络稳健优化设计模型，用来确定再制造物流网络中各种设施的数量和位置，并在由此构成的各条物流路径上合理分配物流量。算例分析验证了所提模型的有效性。     

面向绿色再制造系统的AGV路径规划研究

为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问题,引入了自适应惯性权重;为了提高算法进入迭代后期的收敛精度,提出了一种双重交叉变异策略,使得改进的PSO-GA融合算法比传统的PSO-GA融合算法搜索能力更强,进化速度更快,收敛精度更高.为了验证改进后算法的优越性,采用栅格法模拟自动导引运输车运行环境并通过MATLAB对标准粒子群、遗传、传统的PSO-GA融合、改进PSO-GA融合四种算法解决路径优化问题进行试验对比,结果证明了改进后的PSO-GA算法的可行性和有效性.     

Modeling of Robust Design of Remanufacturing Logistics Networks

The uncertainty of time, quantity and quality of recycling products leads to the bad stability and flexibility of remanufacturing logistics networks, while general design only covers the minimizing logistics cost, so robust design is presented to solve it. The mathematical model of remanufacturing logistics networks is built on the stochastic distribution of uncontrollable factors, and robust objectives are presented. The basic elements of robust design of remanufacturing logistics are redefined, and each part of mathematical model is explained in detail as well. Robust design of remanufacturing logistics networks is a problem of multi-objective optimization in essence.     

考虑旧产品质量和企业服务水平的混合系统批量模型

对一类考虑旧产品质量和服务水平的混合系统进行研究.产品使用后从顾客处返回,但只有满足质量要求的部分旧产品用于再制造,其余的被处置.在一个模型周期里,可再制造品被存储起来,并在期末成批转入生产车间,在需要时用于再制造.需求确定且由制造新品和再制造品来满足,二者构成了服务性产品库存,可再制造品库存由生产车间和旧产品仓库的可再制造品组成.延迟交货是允许的,但缺货量受到企业服务水平的制约.对一次制造准备和至少一次再制造准备的策略与至少一次制造准备和一次再制造准备的策略分别进行研究,提出了准备次数为整数的最优制造批量、再制造批量等的求解方法.本文是对文[11]、文[12]、文[13]研究的进一步推广.     

激光增材再制造修复技术的现状与发展趋势

激光增材再制造技术是基于激光熔覆、激光堆焊等激光沉积技术原理实现各种金属零部件损伤部位的几何尺寸或综合性能恢复的绿色制造新技术。针对激光增材再制造技术,本文具体阐述了增材再制造技术的国内外现状,并详细介绍了激光增材再制造的工艺类型以及在各行业的应用,最后展望了激光增材再制造技术的发展趋势。