【摘 要】
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产品的拆卸与回收利用是绿色设计中的重要问题之一,拆卸序列规划(Dis assembly sequence planning,DSP)问题是产品拆卸系统的主要引擎,产生最优或近似最优拆卸序列可以减少拆
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产品的拆卸与回收利用是绿色设计中的重要问题之一,拆卸序列规划(Dis assembly sequence planning,DSP)问题是产品拆卸系统的主要引擎,产生最优或近似最优拆卸序列可以减少拆卸的成本与时间。本文根据对DSP问题的研究以及其特点,提出了遗传算法与蝙蝠算法相结合的新型混合算法对DSP问题进行求解。具体工作内容如下:(1)采用混合图模型建立产品拆卸信息图模型,本文中的混合图图模型由稳定连接矩阵以及拆卸优先约束矩阵组成。(2)建立了以拆卸时间、拆卸工具的更换次数、拆卸方向的更换次数以及回收收益为评价标准的产品DSP适应度函数,为产生最优或近似最优拆卸序列提供了一定的评价准则。(3)针对传统蝙蝠算法存在的缺陷,引入遗传算法中的交叉和变异机制,提出了遗传蝙蝠算法,基于Python语言编写了 DSP求解算法程序。对蝙蝠算法中关于位置与速度的的各种操作进行重新定义。对比实验结果表明遗传蝙蝠算法在求解DSP问题方面优于传统蝙蝠算法以及遗传算法。(4)通过对拆卸理论分析以及算法的介绍,初步开发了产品DSP软件(Disassembly Sequence Planning Software,DSPS),利用 PyQt(一 个多平台的工具包)创建了用户图形界面(Graphical User Interface,GUI)。通过该拆卸序列分析系统对待拆卸产品拆卸相关信息进行分析,从而产生该产品最优或近似最优的拆卸序列,该系统为设计人员提供了一定的参考价值,同时提高了 DSP的高效性以及准确率。
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