面向装配和拆卸的产品设计

面向装配和拆卸设计(DFA/DFD)是实现环境意识制造的重要手段之一.分析了DFA/DFD的理论基础和实现方式,并给出了产品装配性和拆卸性的评价方法.     

面向装配和拆卸的产品设计

面向装配和拆卸设计（DFA／DFD）是实现环境制造的重要手段之一。分析了DFA／DFD的理论基础和实现方式，并给出了产品装配性和拆卸性的评价方法。     

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.     

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.     

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。     

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.     

利用附加拆卸约束提高拆卸序列生成效率

为提高基于割集的拆卸序列生成算法的效率,在引进递归收缩算法生成拆卸连接图的割集之后,分析了递归收缩算法的特点,然后应用产品的附加拆卸约束精简拆卸连接图,使得拆卸连接图的有效的拆卸割集的生成更高效.最后给出了一个实例说明本文方法的有效性.     

虚拟环境下人工拆卸的实现

从产品装配性分析的角度出发,提出了在虎拟环境下进行人工装配（拆卸）的方法,借助数据手套、头盔装置等输入输出设备,在虎拟环境下操作者可以装配体中的零件进行抓取、移动,并记录装配体拆卸顺序与各零件的拆卸路径,从而为产品的装配分析提供依据。讨论了实现虎拟人工拆卸的若干关键技术,并用示例说明了该方法的有效性。     

面向拆卸的产品回收设计方法研究

面向拆卸的回收设计是绿色设计的主要内容之一，是可持续发展战略的具体体现。文章分析了面向拆卸的产品回收设计特点、产品回收方式及回收阶段划分，给出了面向拆卸的回收设计准则，并讨论了回收设计过程及设计方法，指出在产品设计中考虑可拆卸性和未来回收策略是实现绿色设计的有效手段。     

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。     

产品绿色设计评估建模

绿色设计评估是实施产品绿色设计的关键技术。建立了产品的全生命周期信息模型 ;并在此基础上 ,提出了退役产品的拆卸回收评估方法和产品全生命周期环境影响评估方法 ;探讨了产品绿色设计决策支持系统的框架组成。绿色设计评估系统将产品的拆卸回收分析和产品全生命周期分析结合在一起 ,可为产品的绿色设计提供方案评估和决策支持     

基于蟑螂算法的产品拆卸序列规划

文章为研究废弃产品的拆卸序列规划,首先建立了产品拆卸模型混合图,描述零部件之间的连接关系和优先关系,推导出可拆卸性条件;其次,通过几何推理生成产品可行的初始拆卸序列,建立目标函数并构建适合拆卸序列规划的蟑螂算法;依据初始拆卸序列和其他控制参数,结合蟑螂算法对拆卸序列进行优化得到最优解;最后,通过实例验证了该方法的可行性...     

基于遗传算法的产品拆卸线平衡问题研究

对废旧产品进行回收再利用,是节约资源和保护环境的有效方式.产品拆卸是实现废旧产品回收再利用的重要手段,是实现产品生命周期完整性的必要环节.本文针对产品拆卸线的特点,构建了拆卸线平衡问题的多目标优化模型,并运用遗传算法对模型进行求解.本文的模型及方法可以为废旧产品的回收拆卸提供理论指导.     

基于配合约束图的拆卸建模

分析了虚拟装配和虚拟拆卸的关系,基于装配资源工程语义信息的配合约束图,给出了产品由装配序列规划到拆卸序列规划的转换关系。在此基础上得出拆卸模型的层次图,提出了层次图的基本组成,并给出层次图的邻接距阵,得出虚拟样机的拆卸模型,并应用于虚拟样机液压缸。     

基于控制流精化的反汇编方法

反汇编过程是整个逆向工程的基础和重要部分。为提高反汇编过程的效率及反汇编结果的准确度,通过对传统反汇编方法的探究,提出了一种基于控制流图精化的静态反汇编方法。该方法把二进制代码通过函数定位切分成单个函数,然后再对单个函数生成初始的过程内控制流图,使用图论的方法与汇编指令的特征匹配相结合,提炼出真实的控制流图。使用CoreUtils中的22个程序作为测试基准,使用2种线性扫描算法作为比较基准。实验结果表明:本文所提出的反汇编方法比Objdump快63.2%,并且可以高度精确地绘制出控制流图,因此具有准确度高、效率高的显著特性。     

多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对拆卸序列优化问题以最小拆卸时间和最大拆卸收益为优化目标建立了多目标优化数学模型.应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索优化算法.算法采用保持优先关系的交叉过程(PPX)作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解.引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明该模型及算法求解多目标拆卸序列优化问题有效.