基于改进教与学优化算法的废旧智能手机拆解深度优化研究

针对现有拆解深度决策方法无法客观准确地得到废旧智能手机最优拆解深度的问题,提出了一种基于改进教与学优化(Teaching-Learning-Based Optimization,TLBO)算法的废旧智能手机拆解深度优化方法。构建了拆解利润模型、拆解时间模型和拆解能耗模型并确立拆解深度优化目标,利用改进教与学优化算法求解得到一组最优的拆解深度解集。以小米5手机的拆解过程研究为例,验证了提出的拆解深度优化方法的有效性;结果表明提出的拆解深度优化方法的最优解搜寻能力和收敛速度均得到增强。

基于DOE的智能手机塑料后盖加热参数优化问题

随着经济的发展和技术的进步,日益增加的废旧手机带来严重的环境和资源压力。为了解决智能手机塑料后盖的高效拆除问题,提出了热风加热法这一新型拆除方法。为了验证该方法的可行性,同时得到该方法中兼具有效性、安全性和快速性的可靠方案,使用正交试验设计法设计仿真实验,对加热参数中风温T、风速v和距离H的参数优化问题进行了深入研究。研究结果表明,热风加热法在理论上是可行的,并得到了一组适用于塑料后盖拆解工艺的可靠方案:(T,v,H)=(240℃,36 m/s,8 mm),该方案加热时间为20 s。