双碳目标下退役农机产品拆解规划与EOL决策集成优化

退役农机产品回收再利用,不仅是对其剩余价值的再利用,也是实现可持续发展和循环经济的客观要求,对实现碳达峰、碳中和目标有重要意义。该研究基于双碳目标要求剖析退役农机产品拆解规划和EOL(end-of-life)决策集成优化问题,考虑拆解再制造过程中碳排放成本,以实现经济环境效益的最优化。首先,构建拆解再制造集成优化模型(disassembly remanufacturing integrated optimization,DRIO);其次,提出一种改进的人工蜂群算法(improved artificial bee colony algorithm,IABC)对构建的数学模型进行迭代求解,引入logistic映射生成初始解,雇佣蜂阶段和守望蜂阶段加入邻域搜索机制,侦察蜂阶段采用了轮盘赌方法,以获得利润高且碳排放成本低的拆解再制造帕累托方案;最后,通过联合收获机电机拆解再制造实例验证所提模型的有效性和改进算法的可行性。结果表明,所提DRIO模型的经济效益相较于DRIO-D和DRIO-R模型分别提高了62.1%和54.8%,碳排放成本比DRIO-D模型减少约50%。IABC算法相比于经典人工蜂群算法的求解时间缩短了19.3%,可行解数量增加了28.6%,相比于蚁群算法的求解时间缩短47.8%,可行解数量增加1倍。对于超体积值,人工蜂群算法(2.695)与蚁群算法(2.377)相近,但均小于IABC算法(2.813)。对于间距度量值,蚁群算法(0.0523)低于人工蜂群算法(0.0682),IABC算法(0.0416)最低。运用该研究所构建的拆解规划集成优化模型,可有效提高废旧农机产品拆解回收的经济效益,减少碳排放,可为相关标准制定提供重要依据,为农机可拆解性设计提供决策支撑。

面向低碳的退役农机多目标拆解序列规划研究

废旧产品的回收与拆解是绿色再制造领域的前沿问题之一,但是综观拆解领域的研究现状,很少有关于废旧农机产品回收与拆解的系统研究。为了实现废弃农业资源有效利用,提出一种考虑碳排放的退役农机拆解规划模型,运用果蝇优化算法对拆解规划模型进行优化求解,结合拖拉机变速器拆解实例,验证了所提模型和算法的有效性。最后,将果蝇算法、遗传算法和人工蜂群算法进行了对比分析,结果表明,果蝇算法在求解数量和解的分布密度上优于其他两种算法,从而验证了该方法的实用性和可行性。

考虑产品制造过程内含能的选择性拆解规划能耗优化研究

废旧产品的回收利用以及再制造过程不仅可以实现产品资源的循环利用,促进循环经济发展,同时也能起到节能减排的作用。论文从产品生命周期角度剖析产品制造过程各环节/阶段产生的能耗,研究考虑产品制造过程内含能的选择性拆解规划(Selective disassembly planning,SDP)能耗优化问题,并计算高效节能的拆解方案,以实现废旧产品回收过程经济效益和节能效益的综合最佳。首先,基于SDP的基本数学模型和产品制造过程的内含能建立SDP能耗优化模型,考虑最大化废旧产品回收过程产生的利润和节省的能耗两个评估指标(决策目标);然后提出改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)对多目标SDP能耗优化模型进行高效求解,获取回收利润高、节能效果好的综合性拆解方案;最后,通过拆解回收废旧液晶电视的实际案例来验证论文构建的模型和提出的算法的可行性和有效性,计算结果表明SDP能耗优化模型的均衡性明显优于SDP的基本数学模型,IABC在收敛性、鲁棒性和计算效率方面均表现优越。

基于改进人工蜂群算法的废旧产品拆卸规划

废旧产品的拆解回收和再利用对节能减排和资源再生具有重要意义。针对选择性拆解规划(Selective Disassembly Planning,SDP)问题,提出考虑碳排放的废旧产品拆卸规划。构建以回收利润、拆卸时间和减少碳排放为优化目标的SDP模型,采用改进多目标人工蜂群算法(Improved Artificial Multi-objective Bee Colony Algorithm,IMOABC)对该模型进行求解,通过某废旧双离合变速箱的案例验证方法的有效性。

离散鲸鱼算法求解拆解序列规划问题

工业产品的回收再制造有利于降低生产成本和保护环境,而制定优秀的产品拆解序列规划提高拆解效率、降低回收成本为其关键.针对回收设备在实际拆解中的因素,建立一种基于离散鲸鱼算法(DWOA)的拆解序列规划模型.该模型目标函数以位置改变为代价作为新的评价指标,利用分层组合的方法快速生成初始群体.离散鲸鱼算法具有优先保护约束交叉机制、启发式变异、优秀的全局和局部搜索能力.以回收上橡皮板和空气围带进行对比实验,结果表明在相同时间下,离散鲸鱼算法的算法稳定性、寻优能力、收敛速度都要优于其他算法.

混凝土泵车分动箱拆解序列规划

为提高拆解效率,提出了基于遗传模拟退火算法的混凝土泵车分动箱拆解序列规划方法。首先分析了混凝土泵车分动箱的装配关系,运用联接图,构建了混凝土泵车分动箱拆解模型,并进行了简化,得到了联接矩阵。然后,研究了混凝土泵车分动箱拆解约束关系,生成了拆解优先约束矩阵,进而构建了评价指标与适应度函数。最后,基于遗传模拟退火算法对混凝土泵车分动箱拆解序列进行优化,获得最优的拆解序列。这为混凝土泵车分动箱的高效拆解提供了一种新的途径。

基于零件回收综合评价的废旧产品拆解序列与拆解深度集成决策研究

产品更新换代的速度不断加快导致生活中废旧产品的数量与日俱增,对废旧产品进行合理拆解并回收再利用已成为发展可持续制造的重要途经。论文针对废旧产品拆解规划问题,将零件回收评价融入拆解序列和拆解深度的决策过程。综合考虑影响废旧产品内部零件回收效益的多项评价指标/准则以及这些评价指标/准则间的相互作用关系,构建零件回收综合评价模型,并基于零件回收综合评价模型提出拆解序列与拆解深度集成决策方法,利用零件回收效益评价值快速确定可行且高质量的拆解序列和拆解深度,以最大化废旧产品的回收效益。最后以动力电池和随机生成的不同规模废旧产品为拆解对象,验证论文构建的模型和提出的方法的可行性与有效性,计算结果表明零件回收综合评价模型和拆解序列与拆解深度集成决策方法在计算效率上的优势会随着废旧产品规模的扩大而增加。