基于矩阵运算的产品拆卸过程规划

以模糊Petri网为工具,给出了模糊产生式规则推理Petri网模型,并将模糊Petri网与矩阵运算相结合,提出了一种模糊推理过程的形式化推理算法.在此基础上,针对产品拆卸过程中知识具有不确定性和模糊性的特点,采用模糊推理Petri网建立了产品拆卸路径决策模型,并通过实例,对所提出的拆卸路径决策算法进行了论述,结果表明此决策模型在产品拆卸过程规划中具有很强的并行处理能力,它可以根据产品在拆卸过程中零部件的信息对每一步操作做出适时的智能化决策.     

基于模块化的拆卸模型及拆卸序列规划研究

为解决拆卸序列规划过程中的组合爆炸问题,提出了产品的基于模块化的拆卸回收模型,对零部件之间的约束关系进行定义;提出了基于约束关系矩阵的拆卸序列规划方法,降低了拆卸模型的复杂度,提高了搜索的效率.最后,通过一个实例验证了该方法的合理性和有效性.     

拆卸与或图模型中的连通性筛子

为构造机电产品拆卸与或图模型,需对拆卸与或图进行连通性筛选。在图论、二值布尔代数和组合学的基础上,利用图及其导出子图、布尔矩阵、布尔向量、组合等工具,提出了部件顶点连通性判定定理和连通部件顶点构造定理,并给出了连通性筛子顶点筛选率的上限与下限。通过连通性筛选,剔除了拆卸与或图中的不合理部件顶点,并使顶点数量得到有效削减。连通性筛子顶点筛选率的限值为合理安排所有筛子的筛选顺序提供了基础。     

多资源约束批量拆卸优化模型及算法

针对环境意识制造研究领域的废旧产品拆卸，提出了一类多资源约束批量拆卸优化方法.以拆卸时间最小为优化目标，建立了该方法的数学模型，采用CPLEX软件对模型进行求解，通过多组随机算例的仿真实验验证了该模型在求解此类批量拆卸优化问题的有效性.实验结果表明，所提方法和模型能够求解该问题的最优拆卸数量和购买数量，确定每类零部件是否进行拆卸，同时满足每个零部件的外部需求；节点的入度/出度和共有部件所占的百分数对问题求解难度有一定的影响.     

基于遗传算法与Tabu搜索的拆卸序列优化算法

为研究废弃装配体的拆卸序列优化,首先提出了建立装配体的干涉-自由矩阵,作为描述其结构的数学模型．其次,运用遗传算法原理,提出面向装配体拆卸序列自动生成及优化的计算模型．依据初始输入的若干拆卸序列和其它控制参数,由程序搜寻几何上可行的最佳拆卸序列．这里是以装配体在拆卸过程中具有最少的换向次数为优化目标．最后,鉴于遗传计算的未熟早敛问题,提出建立Tabu搜索与遗传算法的组合优化算法．通过把Tabu搜索的集中与分散策略引入遗传算法,可望获得更加健壮的搜索行为．大量的实例验证表明,用这种方法解决装配体拆卸序列的优化问题,所生成的可行拆卸序列在适应度函数值、数量、分布范围等方面均优于单纯的由遗传算法生成的结果．     

基于层次网络进行拆卸序列规划

分析了产品拆卸研究所需要的信息,从产品三维模型中提取产品的相关信息,并根据需要,可以补充部分信息,从而建立了产品拆卸的不完全有向层次网络图模型。研究了零部件的拆卸路线。在三维环境下,基于面向对象技术,研究了零部件拆卸时的移动路线。优化拆卸序列和目标拆卸序列。分别给出了拆卸序列和目标拆卸序列评价的指标体系,利用模糊层次分析法和逼近理想解法,得到最优的拆卸序列和目标拆卸序列。     

主动拆卸结构优化设计方法及其应用

将形状记忆合金材料制成的弹簧-箔片式主动拆卸结构应用于传统的遥控器上,可以实现遥控器产品的主动拆卸.为了研究结构的主动拆卸效果,文章在UG中建立了该遥控器的几何模型,然后将该模型导入ANSYS中进行分析,重点分析了影响遥控器主动拆卸效果的主要因素,包括箔片作用力的大小和布置位置、产品结构以及材料性能等;通过模拟分析得出...     

利用混合图对模块化拆卸进行建模的研究

拆卸序列规划是面向拆卸回收设计研究的重点之一,生成有效可行的拆卸序列是问题的关键,而序列的生成又与拆卸模型的建立密切相关.产品拆卸模型主要有基于图论的无向图、有向图、与或图和Petri网.在传统的拆卸序列规划过程中,随着产品零件数目的增加,会造成组合爆炸问题.为解决该问题,提出了一种利用混合图对模块化拆卸的建模方法.这种方法,既吸收了混合图的观点,又渗透合并了模块化的思想.最终通过一个实例验证了该方法的有效性和合理性.     

考虑人因的多目标拆卸线平衡问题建模及优化

针对实际拆卸线中依旧以人工拆卸为主、工人的体力和脑力负荷会极大影响拆卸效率、超负荷工作更会损害工人的身心健康问题,提出了考虑人因的多目标拆卸线平衡问题模型,通过以最小化工作站数目、空闲时间均衡指标和能量消耗指标为优化目标构建数学模型．基于问题特征,设计了改进天牛群算法,通过引入浓度探测操作、步长移动操作和变异操作增强算法的寻优及收敛性能,利用帕累托(Pareto)解集思想和拥挤距离机制筛选获得多个非劣解．将所提模型和算法应用于打印机拆卸实例中,用该算法和多种算法分别进行求解,通过结果对比验证了模型和算法的适用性及优越性,得出多个具有人性化、合理且高效的拆卸分配方案供决策者选择．     

基于Tabu搜索与遗传算法研究拆卸序列优化

针对废弃装配体的拆卸序列优化,提出建立描述装配体结构的干涉一自由矩阵以及“拆卸楔”的概念和算法,据此计算各个零件从装配体上可以拆卸下来的方向和次序．鉴于遗传计算过程中,其邻域往往过早地收敛于局部优化点上,于是将Tabu搜索组合到遗传算法之中．实例验证表明,用这种组合优化方法解决装配体拆卸序列优化问题,所生成的可行拆卸序列在适应度函数值、数量、分布范围等方面均优于单纯的由遗传算法生成的结果．     

可拆卸性设计的系统构成

分析了构成可拆卸性设计ＤＦＤ基本系统的４个组成模块：信息输入与建模、拆卸分析、拆卸评价、反馈设计建议。研究了可拆卸性设计中建模及拆卸方向计算等关键技术,以图形理论为基础建立了装配体的网络图模型,从几何角度分析了零部件的拆卸方向。探讨了可拆卸性设计的发展趋势。     

废旧车辆可拆卸性技术研究

在分析废旧汽车零部件回收再生方案及其回收经济性的基础上,讨论了汽车回收再生的技术方法和策略;并提出了汽车面向回收再生设计及面向可拆卸性设计的基本原则,分析了可拆卸性设计系统模型;指出面向回收再生设计及面向可拆卸性设计是节约资源、降低成本、实现汽车产品绿色化设计及创建汽车工业可持续发展模式的有效手段之一.     

基于BOM的拆卸过程管理

针对制造业对于产品环境问题的日益关注,以及对面向拆卸设计、面向回收设计要求的日益迫切,通过以产品BOM（bill of material）为主线,将拆卸过程中的各种信息进行合理组织,并与企业其它信息系统进行集成,利用集成系统有效地分析、管理这些信息,为产品回收再生的控制提供依据,并为产品的优化设计提供分析数据。该系统管理过程对于制造资源的有效利用具有一定的参考意义。     

基于改进遗传算法的拆卸序列优化研究

针对复杂机械装配关键系统的拆卸序列优化问题,建立了拆卸序列规划模型,提出了一种改进的双种群遗传算法.通过拆卸混合图的表达拆卸序列信息,在改进的遗传算法中利用优先约束矩阵生成TOP序列种群,以拆卸时间最少为优化目标对拆卸序列进行优化.某企业生产的装载机变速箱的再制造拆卸序列优化,进一步验证了该算法的有效性和可行性.     

基于拆卸时间的产品拆卸性评价及改进设计

提出了产品可拆卸性的评价指标和基于拆卸时间的拆卸性评价方法,讨论了连接方式与拆卸时间的关系,给出了评估的步骤和拆卸时间的计算公式,提出了不同于"面向拆卸的设计"的设计思想.以饮水机为例,用提出的评价方法进行了产品拆卸性评价,并依据评价结果对产品进行了部分改进设计,改进后拆卸效率提高了43%,零件数量减少了19%,证明了该方法的有用性和有效性.并且在拆卸性评估和再设计的基础上总结了改进设计的一般方法.     

装配与拆卸序列的自动生成与评价方法研究

采用次与关系相结合的装配模型,研究利用割集法自动求解装配与拆卸的并行序列问题,为尽量避免图爆炸问题的产生和提高割集法求解装拆序列的运行效率,有用分层策略并提出两条新的判断割集可地性的准则,通过评价分析,给出了从所有可行的装拆序列中,选出最优序列并反馈改进意见的方法。     

SolidWorks在面向拆卸设计系统中的应用

面向拆卸的设计是绿色设计系统的重要组成部分。对SolidWorks的特点进行了分析。介绍了SolidWorks在面向拆卸设计系统中的应用，具体分析了其关键技术——零部件信息提取的方法。