废旧产品拆解序列规划问题建模与优化研究

论文摘要

随着社会发展,企业生产越来越多的产品以满足人们日益增长的需求与消费,而在制造、使用和废弃过程中,将会消耗大量的能源和资源,造成较大的环境影响。如何减少资源消耗,合理利用有限的资源,实现人类社会可持续发展,是各国共同关注的问题。总所周知,当产品的生命周期结束（end-of-life）时,它们就将面临淘汰或废弃。但是在这些淘汰或废弃产品中,实际上蕴含着较大的剩余价值,如电子产品、车辆和工业设备,通常含有许多可以重复利用材料和回收后再制造的零部件等。通过回收再利用废弃产品的剩余价值,可以为社会节省大量原料和资源,促进可持续发展。对电子产品、车辆和工业设备等废旧物品进行拆解,是回收再利用它们剩余价值的首个环节,也是回收再利用的研究者们重点研究的内容之一,近些年来受到越来越多的关注。拆解是有序地拆除产品中的子装配体（包括零件和部件）,而零部件的拆卸序列直接影响拆解效率和回收效益,因此拆解序列方案对废弃产品的回收再利用至关重要。如何找到最佳拆解序列以实现回收效益和拆解效率的最大化,即拆解序列规划（Disassembly sequence planning,简称DSP）,已成为一个热门的课题。本论文围绕DSP问题的建模和优化,针对当前研究的不足,从以下几个方面进行深入研究:（1）研究选择性顺序DSP,考虑拆卸任务之间转换的成本。利用与或图中的‘与’和‘或’关系表示子装配体之间的关系,并根据与或图构建最大化回收利润的DSP模型。基于与或图,提出一种改进的遗传算法（Improved genetic algorithm,简称IGA）求解该模型,并通过多个试验案例与CPLEX优化软件和迭代精确算法进行对比。（2）将能效指标引入DSP问题,研究多目标的选择性DSP问题,即在最大化回收利润的同时尽可能地降低拆解过程中的能耗。设计一种多目标人工蜂群算法（Multi-objective artificial bee colony algorithm,简称MOABC）,计算多目标选择性DSP问题的Pareto前沿。通过两个不同规模的案例测试MOABC,并与基于非支配排序的遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm,简称NSGA-II）进行比较验证提出算法的高效性。（3）针对大型复杂产品的拆解作业,研究多人协作的同步并行拆解序列规划（Synchronous parallel DSP,简称SPDSP）问题,同时优化拆解时间和回收利润两个目标。针对该问题特点,构建可表达并行拆卸任务的拆解层次树形图（Disassembly hierarchical tree graph,简称DHTG）,建立基于DHTG的多目标选择性SPDSP模型。采用多目标优化算法MOABC求解不同规模和复杂度的SPDSP案例,并与NSGA-II对比验证提出方法的有效性。（4）SPDSP模式简化作业过程的同时降低了并行拆解的效率,它限制操作者必须保持同步做工,对操作者之间的协作配合要求较低。为此,本文提出建立异步并行拆解序列规划（Asynchronous parallel DSP,简称APDSP）问题模型,设计改进的遗传算法IGA求解该模型。试验验证结果表明,APDSP相比传统的SPDSP更加高效。总而言之,本文从DSP的拆解表达方式（拆解示意图）、评估指标（优化目标）以及作业模式（操作者的配置）等多个方面研究DSP问题的建模,同时深入研究利用群体进化算法优化DSP问题并获取高质量的拆解方案,提出的模型和求解方法为应对将来复杂多变的拆解实践提供了更多的选择。

论文目录

文章来源

类型: 博士论文

作者: 任亚平

导师: 喻道远,张超勇

关键词: 拆解序列规划,建模与优化,选择性顺序拆解,多人协作的并行拆解,多目标优化

来源: 华中科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,贸易经济

单位: 华中科技大学

基金: 国家自然科学基金面上项目:面向环境可持续性的数字化制造装备能耗建模及运行优化(项目编号:51575211),国家自然科学基金面上项目:考虑能耗的废旧产品拆解序列规划与混流拆解线平衡综合建模及优化(项目编号:51775238),中美基金委国际(地区)合作与交流项目:面向环境可持续性的数字化制造装备设计,制造与运行的基础理论研究(项目编号:51561125002)

分类号: F713.2;O221

总页数: 138

文件大小: 3096K

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标签：拆解序列规划论文;  建模与优化论文;  选择性顺序拆解论文;  多人协作的并行拆解论文;  多目标优化论文;