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基于价值评估的废旧产品拆卸序列与拆卸深度决策: 2025年; 为解决拆卸序列规划(disassembly sequence planning, DSP)中存在的复杂模型构建难题、组合爆炸以及拆解深度决策不合理等问题,提出了一种基于知识图谱属性图模块化的改进方法实现废旧产品拆卸信息的获取,并提出了一种基于剩余回收效益评估的拆解序列与拆解深度综合决策方法。首先,通过分析废旧产品的拆卸特征以及产品内部零部件的信息和拆卸联接关系,构建支持拆解的模块化属性图模型;其次,采用组合赋权及改进的TOPSIS灰色关联分析法构建了零件回收综合评价模型的多属性决策模型,对产品综合内部零部件剩余回收效益进行排序;再次,提出了基于改进遗传-粒子群算法的完全拆解序列生成方法,并结合剩余回收效益值进行废旧产品零件的拆解深度决策。以废旧汽车动力电池包为例对上述模型和方法进行了验证,证明了该方法的可行性和高效性。; 张华殷俊鸿鄢威马峰马峰朱硕; 关键词：废旧产品

一种生成新能源动力电池包拆卸序列的方法: 本发明涉及新能源动力电池包拆卸技术，具体涉及一种生成新能源动力电池包拆卸序列的方法，包括扫描待拆卸新能源动力电池包表面的二维码，获取待拆卸新能源动力电池包的型号、批次信息；判断在数据库中是否存在相同型号的新能源动力电池包...; 喻剑平周七李洲

基于改进蝙蝠算法的再制造装配体拆卸序列规划研究: 2024年; 针对再制造装配体人工拆卸比重较高,自动化拆卸使用率低等问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法的方法来研究拆卸序列规划问题。在传统蝙蝠算法的基础上,引入罗盘算子改进蝙蝠算法,选择拆卸方向变化数量,拆卸工具更换次数和拆卸操作位置变更数作为评价指标,建立适应度函数模型。通过一个应用案例,对改进蝙蝠算法的优化性能进行了测试和验证,并将改进的蝙蝠算法与GA、PSO和差分蝙蝠算法进行了对比。数值结果表明,该算法相较其他三种算法具有更好的优化性能和更精确的解,采用该方法能获得具有高度自动化的再制造装配体拆卸序列且能够指导操作者高效完成拆卸工序。; 邢世雄陈国华孙川陈小兰; 关键词：产品拆卸序列规划

基于可供性推理的人机协作拆卸序列规划方法: 2024年; 人机协作拆卸过程中存在多机争抢拆卸工具以及人为变动拆卸操作等扰动现象,致使当前工序所需工具缺失或被占用,缺乏灵活应对策略将使机器人长时间等待工具,降低人机协作拆卸效率。因此,提高机器人对当前拆卸场景的认知能力,识别出场景中可替代的工具,提供工具替代方案,对于增强人机协作拆卸抗干扰能力、提高拆卸效率,有着重要意义。对此,提出一种基于可供性推理的人机协作拆卸序列规划方法。利用产品结构数据以及操作工艺文档建立知识图谱,为人机协作拆卸任务提供操作信息以及序列信息;针对出现工具缺失的工序,提出面向人机协作拆卸视觉场景的可供性推理方法,为当前工序推荐可替代工具;提出基于可供性推理的人机协作拆卸序列规划方法,在工具有替换的情况下对原始序列进行优化,降低人机协作拆卸总时间。以新能源汽车动力电池人机协作拆卸作为实验场景,开展了可供性检测和拆卸序列优化实验。实验结果表明,所提出的方法能够在工具被占用的情况下准确提供工具替代方案,有效减少拆卸操作所需时间,从而提高了人机协作拆卸的抗干扰能力和效率。; 喻惟刚文思捷李建军李心雨; 关键词：拆卸序列规划知识图谱

考虑协作度的双人异步并行拆卸序列规划: 2024年; 为降低飞机运营中维修成本,减少拆卸时间,使双人拆卸更加灵活、高效,提出协作度概念,建立了考虑协作度的双人异步并行拆卸序列规划模型。使操作者在优先约束下产生的闲置时间加入另一操作者进行协作。设计适用的算子编码、解码方案以及进化规则,提出了适用于模型求解的遗传-粒子群算法;最后以起落架拆卸为例,在MATLAB软件上进行算例验证,与文献方法进行对比,计算结果表明采用考虑协作度的双人异步并行拆卸序列耗时更短,本文建立的模型可有效减少民航业大量的维修工作在拆卸中所耗时间,降低人力成本。; 贾宝惠任帅卢翔; 关键词：拆卸序列规划混合算法飞机起落架

考虑不确定性的飞机大修拆卸序列优化方法: 2024年; 针对飞机大修过程中不确定因素使得大修拆卸时间及拆卸总工时存在较大不确定性的问题,提出一种基于概率分析量化不确定性的飞机大修可行拆卸序列评估和基于改进帝国竞争算法的飞机大修拆卸序列优化方法。首先对飞机大修拆卸的不确定性进行了分析,主要考虑了基本拆卸时间、拆卸方向和拆卸工具的不确定性,将飞机大修拆卸总工时最小作为拆卸序列优化的目标,构建了考虑不确定性的飞机大修拆卸序列优化模型;然后基于蒙特卡洛方法进行可行拆卸序列的量化评估,并基于帝国竞争算法进行拆卸序列优化;最后,以飞机起落架为实例,验证了所提出的考虑不确定性的飞机大修拆卸序列优化方法的有效性。; 黄明俊郝天峰贾晓亮; 关键词：不确定性飞机大修

一种基于改进麻雀算法的选择性拆卸序列规划方法: 本发明涉及一种基于改进麻雀算法的选择性拆卸序列规划方法，用于解决现有技术求解选择性拆卸序列质量和稳定性差的问题。该规划方法包括：根据设备零件间的约束建立优先约束矩阵G<Sub>p</Sub>；确定目标拆卸零件，利用目标逆...; 罗志勇左浩董鑫

一种产品状态不可预知的拆卸序列规划方法及系统: 本发明涉及再制造领域中的拆卸序列规划技术领域，本发明公开了一种产品状态不可预知的拆卸序列规划方法及系统包括，考虑各种约束条件，以最小化拆卸时间和最小化拆卸能耗为目标函数，建立基于动态拆卸序列规划问题模型；采用实时编码方案...; 方艺霖谭牧遥黄万峰李昆仑

面向多产品拆卸的多目标拆卸序列规划方法: 本发明提供了一种面向多产品拆卸的多目标拆卸序列规划方法，包括以下步骤：S1建立最大化拆卸利润和最小化能耗为目标的数学模型；S2种群初始化；S3种群进化；S4外部档案进化；S5种群进一步更新；如果满足最大迭代次数g_max...; 郭希旺范振翔骆文彭方杰郭来德赵健胡承波邹英利宋大鹏易宝飞

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