考虑不定拆卸程度的选择性异步并行拆卸序列规划

针对废旧产品再生过程中常用的选择性拆卸规划方法无法全面考虑所有零部件再生收益的问题,提出了考虑不定拆卸程度的选择性异步并行拆卸序列规划方法。通过拆卸混合图表达产品零部件之间的连接关系和优先约束关系,在此基础上,以目标件逆向搜索出的最小必拆零件集合为拆卸程度下限,获取不同拆卸程度集合;以拆卸时间最小、拆卸利润最大为优化目标建立了数学模型,提出了一种改进的生物地理学优化算法进行求解优化;结合拆卸序列规划问题特点,设计了基于三层链表的编码方式,采用随机拓扑结构以提高算法的搜索能力;最后以机械臂与二级圆柱圆锥齿轮减速器为实例,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。

基于改进遗传算法的异步并行拆卸序列规划

针对考虑优先关系约束和机器工作区域冲突约束的异步并行拆卸序列规划问题,提出加入路径重连策略的遗传算法。通过定义零部件之间的与或优先关系,对拆卸方向进行简化。且根据工作区域冲突约束,避免零部件拆卸过程中产生工作区域冲突。在此基础上,对种群进行编码解码,并加入路径重连算子,将遗传算法迭代得到的精英解进行路径重连以增强算法的局部搜索能力。最后通过多个实际案例证明算法的有效性。

考虑多目标件的异步并行选择性拆卸序列

基于异步并行拆卸概念,提出一种考虑多目标件的异步并行选择性拆卸序列规划方法。通过对多目标件选择性拆卸问题的分析,基于优先关系获取最小拆卸零部件合集,并构建异步并行选择性拆卸序列规划的数学模型。根据所研究问题改进遗传算法,采用两段式编码与解码方法,融入路径重连思想,以快速寻得最优(近优)解。通过对汽车发动机进行案例分析,并在不同初始条件下对改进遗传算法运行结果进行分析,验证了改进遗传算法的有效性与可行性。