一种面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法技术

技术编号:20119580 阅读:24 留言:0更新日期:2019-01-16 12:23
本发明专利技术提供一种面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法,包括:建立以最短拆卸时间和最低碳排放量为优化目标的拆卸线优化模型;对拆卸的产品的零部件序号进行实数编码;利用权重法将多目标问题转换为单目标问题,建立目标函数;从经编码的拆卸序列中随机产生初始种群,并在初始种群中选择两个随机字符串,进行交叉操作以形成新的个体;进行变异操作。

A Low-Carbon and High-Efficiency Disassembly Line Balance Optimization Method

The invention provides a low-carbon and high-efficiency optimization method for disassembly line balance, which includes: establishing an optimization model of disassembly line with the objective of optimizing the minimum disassembly time and carbon emissions; coding the serial number of parts and components of disassembled products in real numbers; converting multi-objective problems into single-objective problems by using weight method, establishing an objective function; and stochastically producing from the coded disassembly sequence. The initial population is generated, and two random strings are selected in the initial population to cross-operate to form new individuals, and mutation operation is carried out.

【技术实现步骤摘要】
一种面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法
本专利技术属于柔性生产线设计及控制
,涉及一种面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法,具体涉及一种面向低碳高效的拆卸线平衡问题的多目标优化方法。
技术介绍
随着世界工业化的进程,在人们的生活水平和生活质量得到了很大提升的同时,也产生了数以亿吨的生活和工业废物。截至2015年底,我国废钢铁、废弃电器电子产品、报废汽车等十大类别的再生资源年回收总量约为2.46亿吨。各国都陆续出台了比较严格的法律法规,废旧产品的回收和再制造越来越受到关注。再制造工程以机电产品全寿命周期理论为指导,以旧件实现性能跨越式提升为目标,以优质、高效、节能、节材、环保为准则,以先进技术和产业化生产为手段对旧件进行修复和改造。再制造的重要特征是再制造产品的质量和性能达到或超过新品。拆卸是进行产品回收处理的第一步,拆卸是指从废弃的被拆物品中系统地分离有价值的零件、组件、材料的过程,它是实现被拆物品生命周期完整性与封闭性的必要环节。拆卸由于在产品回收中的重要作用而引起了学术界和工业界的关注。而拆卸线是实现大规模拆卸的最佳选择,因而有效设计和平衡拆卸线对提高拆卸效率至关要。故研究拆卸线平衡问题(DisassemblyLineBalancingProblem,DLBP)将具有重要的理论和现实意义。对于DLPB问题研究已经取得了相当的成果,但是这些研究主要建立多目标优化模型时考虑的方面主要集中在最小化工作站数、均衡各工作站空闲时间、早点拆除有危害的零件和尽可能早地拆除需求高的零件等方面以及算法上。
技术实现思路
鉴于现有技术的不足,本专利技术的目的是针对拆卸过程中的碳排放特点,提出面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法,构建以低碳高效的多目标优化模型,然后用遗传算法对拆卸线平衡问题优化求解。本专利技术采用的技术方案为:本专利技术实施例提供一种面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法,包括:S101、建立以最短拆卸时间和最低碳排放量为优化目标的拆卸线优化模型;S102、对拆卸的产品的零部件序号进行实数编码;S103、利用权重法将步骤S101中的多目标问题转换为单目标问题,建立目标函数;S104、从经编码的拆卸序列中随机产生初始种群,并在初始种群中选择两个随机字符串,进行交叉操作以形成新的个体;S105、进行变异操作。可选地,在步骤S101中,通过下述内容建立所述拆卸线优化模型:(1)将最小工作站和每个拆卸站的闲置时间最短进行整合,得到基于最小工作站和拆卸站的闲置时间的目标函数,该目标函数为:其中,n代表工作台的个数,CT为工作站的最大工作时间,STi为分配给工作台i的作业时间;(2)利用危险指标作为评价零件危险度的性能指标,得到基于危险指标的目标函数,该目标函数为:其中,表示零部件的危害指数;n代表产品零部件的个数,k表示零部件在产品拆卸序列中的位置;hk的值为0、1和2,其中,当零部件危害性较高时,hk的值为2;当零部件一般危害性时,hk的值为1;当零件没有危险度时,hk的值为0;(3)基于产品拆卸时间构建目标函数,该目标函数为:其中,T为完成整个拆卸过程花费的时间;n代表产品零部件的个数;BTi为拆卸序列中第i个零件的基本拆卸时间;ti,i+1为第i个拆卸零件到第i+1个零件所需工作台转位时间;tT表示每次更换拆卸工具的时间,若第i个零件到第i+1零件的拆卸工具相同,则,pi,i+1=0,否则,pi,i+1=1;(4)基于碳排放量构建目标函数,该目标函数为:其中,GEi表示第i个工作台系统的物料碳排放,n代表工作台的个数。可选地,步骤S103具体包括:对步骤S101构建的目标函数进行归一化,得到归一化后的目标函数,其中,归一方法如下所示:其中f1*,T*表示归一化参数;基于归一化后的目标函数,得到最终目标函数,所述最终目标函数定义如下:其中ω1,ω2,ω3由层次分析法计算所得。可选地,步骤S104具体包括:第一步:在区间[1,9]取一个均匀分布的随机数k作为交叉点,设k=4;第二步:将交叉点之前的基因按照在父辈串中的顺序复制到子辈中;第三步:在子辈交叉点后的基因要从另一个父辈中进行以此扫描,如在此基因在父辈中,则对下一基因进行扫描,如果不存在,将此基因按照顺序存放在子辈中。可选地,所述步骤S105具体包括:第1步:根据突变概率和基因数,计算需要突变的基因数;第2步:在区间[1,n-1]取随机整数M作为基因突变的位置;第3步:交换M和M+1基因的位置;第4步:判断新的拆卸序列是否满足优先约束和连接矩阵;第5步:如果新的拆卸序列满足优先约束和连接矩阵,将新的染色体放入种群中。可选地,在第1步中,通过下述公式确定需要突变的基因数:其中,fmax表示表示群体中最大的适应度值,favg表示每代群体的平均适应度,f′表示交叉的两个个体较大的适应度值,f表示要变异个体的适应度值,PC1=0.9,PC2=0.6,Pm1=0.1,Pm2=0.001。可选地,所述优先约束和连接矩阵根据产品零件实体装配图确定。本专利技术实施例提供的面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法,在最小化工作站数、均衡各工作站空闲时间的基础上,建立了最短拆卸时间和最低碳排放量为优化目标的拆卸线平衡问题的多目标优化模型。应用遗传算法对拆卸线布局中拆卸序列进行多目标优化,提高拆卸效率和减少碳排放量。附图说明图1为本专利技术实施例提供的面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法的流程示意图;图2本专利技术实施例使用的遗传算法流程图;图3为本专利技术实施例中进行交叉操作的示意图;图4和图5分别为本专利技术一实施例中的汽车发动机模型的连接关系矩阵和优先关系矩阵的示意图;图6至图8分别为以高效低碳为目标拆卸路线的算法收敛图、以高效拆卸为目标的算法收敛图、以低碳为目标的算法收敛图以及以高效低碳为目最优染色体变现形式的示意图。具体实施方式为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。本专利技术提供的面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法,其优化目标是降低碳排放和减少拆卸时间,属于多目标优化问题。因为多目标优化问题的各目标函数相互制约,所以很难找到目标函数的最优解。本专利技术实施例在结果优化问题时,利用权重法将多目标问题转换为单目标问题,然后用遗传算法对拆卸线平衡问题优化求解。如图1所示,该优化方法包括以下步骤:S101、建立以最短拆卸时间和最低碳排放量为优化目标的拆卸线优化模型;S102、对拆卸的产品的零部件序号进行实数编码;S103、利用权重法将步骤S101中的多目标问题转换为单目标问题,建立目标函数;S104、从经编码的拆卸序列中随机产生初始种群,并在初始种群中选择两个随机字符串U1和U2,进行交叉操作以形成新的个体;S105、进行变异操作。上述步骤为本专利技术实施例采用遗传算法得到高效低碳的拆卸序列的步骤,本专利技术实施例使用的遗传算法的流程图如图2所示。其中,在所述步骤S101中,通过下述内容建立所述拆卸线优化模型:(1)最小工作站数和每个拆卸站的闲置时间最短可以使个拆卸线的拆卸效率加强,将最小工作站和每个拆卸站的闲置时间最短进行整合,得到基于最小工作站和拆卸站的闲置时间的目标函数,该目标函数为:其中,n代表工作台的个数,CT为工作站的最大工作时间,STi为分配给工作台i的作业时间;(2)利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法,其特征在于,包括:S101、建立以最短拆卸时间和最低碳排放量为优化目标的拆卸线优化模型;S102、对拆卸的产品的零部件序号进行实数编码;S103、利用权重法将步骤S101中的多目标问题转换为单目标问题,建立目标函数;S104、从经编码的拆卸序列中随机产生初始种群,并在初始种群中选择两个随机字符串,进行交叉操作以形成新的个体;S105、进行变异操作。

【技术特征摘要】
1.一种面向低碳高效的拆卸线平衡优化方法,其特征在于,包括:S101、建立以最短拆卸时间和最低碳排放量为优化目标的拆卸线优化模型;S102、对拆卸的产品的零部件序号进行实数编码;S103、利用权重法将步骤S101中的多目标问题转换为单目标问题,建立目标函数;S104、从经编码的拆卸序列中随机产生初始种群,并在初始种群中选择两个随机字符串,进行交叉操作以形成新的个体;S105、进行变异操作。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S101中,通过下述内容建立所述拆卸线优化模型:(1)将最小工作站和每个拆卸站的闲置时间最短进行整合,得到基于最小工作站和拆卸站的闲置时间的目标函数,该目标函数为:其中,n代表工作台的个数,CT为工作站的最大工作时间,STi为分配给工作台i的作业时间;(2)利用危险指标作为评价零件危险度的性能指标,得到基于危险指标的目标函数,该目标函数为:其中,表示零部件的危害指数;n代表产品零部件的个数,k表示零部件在产品拆卸序列中的位置;hk的值为0、1和2,其中,当零部件危害性较高时,hk的值为2;当零部件一般危害性时,hk的值为1;当零件没有危险度时,hk的值为0;(3)基于产品拆卸时间构建目标函数,该目标函数为:其中,T为完成整个拆卸过程花费的时间;n代表产品零部件的个数;BTi为拆卸序列中第i个零件的基本拆卸时间;ti,i+1为第i个拆卸零件到第i+1个零件所需工作台转位时间;tT表示每次更换拆卸工具的时间,若第i个零件到第i+1零件的拆卸工具相同,则,pi,i+1=0,否则,pi,i+1=1;(4)基于碳排放量构建目标函数,该目标函数为:其中,GEi表...

【专利技术属性】
技术研发人员:张雷金志峰赵希坤宋豪达郑雨
申请(专利权)人:合肥工业大学
类型:发明
国别省市:安徽,34

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