【摘 要】
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面对废旧产品不断增加,高效可行的拆卸方法对资源回收和再制造具有重要意义。人工拆卸虽然具有较高的灵活性,可以快速的响应突发情况的优点,但是效率低下,劳动成本较高,易疲劳,无法满足人们对拆卸效率日益增长的需求,也无法避免拆卸危害零件对人体的伤害。针对人工拆卸的不足,机器人拆卸能实现标准化作业,生产效率高,节省人力,不易疲劳,但受技术限制机器人拆卸能力有限,无法克服拆卸产品结构和失效形式的不确定性,灵活
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面对废旧产品不断增加,高效可行的拆卸方法对资源回收和再制造具有重要意义。人工拆卸虽然具有较高的灵活性,可以快速的响应突发情况的优点,但是效率低下,劳动成本较高,易疲劳,无法满足人们对拆卸效率日益增长的需求,也无法避免拆卸危害零件对人体的伤害。针对人工拆卸的不足,机器人拆卸能实现标准化作业,生产效率高,节省人力,不易疲劳,但受技术限制机器人拆卸能力有限,无法克服拆卸产品结构和失效形式的不确定性,灵活性较差。根据上述实际情况,结合人工拆卸和机器人拆卸的优缺点,在并行拆卸线的基础上研究人机拆卸线平衡问题。拆卸线属于劳动密集型工作,为提高拆卸效率,提出机器人代替部分工人的单操作者人机拆卸。针对危害零件和复杂零件的不同属性,为兼顾拆卸过程中的安全性与适配性,安排机器人拆卸危害零件,人工拆卸复杂零件,提出人机共站的多操作者人机拆卸。结合并行拆卸线具有柔性高,可以同时拆卸多种产品和拆卸效率高等优点,分别构建了单操作者人机并行拆卸线平衡问题和多操作者人机并行拆卸线平衡问题的混合整数规划模型,所建模型在一定程度上弥补了现有并行拆卸和人机拆卸模型均为概念模型的不足。多操作者人机并行拆卸线平衡问题也是对单操作者人机并行拆卸线平衡问题的拓展研究,根据问题特点,在约束方面增加了操作者分配约束、时间关系约束和特定属性任务约束等。采用LINGO求解器求解了两种问题的小规模算例精确解,分别验证了所构建模型的正确性。为有效求解所提两种人机拆卸问题,开发了一种混合教学优化算法。采用交叉算子和交换算子模拟教学优化算法的教学操作和互学操作。为增加解的多样性,将变异算子的自学操作与原始教学优化算法相结合。为提升算法的局部搜索能力,改进模拟退火算法中的Metropolis准则计算筛选概率,以该筛选概率为界限接受劣解。根据两种问题不同分别设计符合问题特点的新型解码方式。采用正交试验确定算法求解各规模问题的最佳参数组合,通过P25算例问题、P52算例问题和19个基准算例验证了本文所提算法的求解性能。将课题组获得的两种废旧电视机即LCD电视机和CRT电视机的拆卸信息作为实例,应用所提算法和人工鱼群算法、遗传算法、粒子群算法通过实例分别对单操作者人机并行拆卸线平衡问题和多操作者人机并行拆卸线平衡问题进行求解,将所提算法求解结果的HV指标与其它三种算法进行对比,有效的验证了所提算法的优越性,同时获得多组非劣的拆卸方案供决策者选择。最后,通过对比两种问题的求解结果发现,多操作人机并行拆卸线可以有效的减少工作站开启数目并降低拆卸成本,而单操作者人机并行拆卸线的工作负荷更均衡。
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