机械工程学报

作者：任亚平, 郭洪飞, 张超勇, 李磊, 孟磊磊, 屈挺, 何平

单位：1. 暨南大学智能科学与工程学院 珠海 519070;2. 暨南大学物联网与物流工程研究院 珠海 519070;3. 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 武汉 430074;4. 合肥工业大学机械工程学院 合肥 230009;5. 聊城大学计算机学院 聊城 252059

关键词：回收再制造,拆解规划,内含能,能耗优化,人工蜂群算法；

基金：广东省基础与应用基础研究基金联合基金(2019A1515110399)、中央高校基本科研业务费专项资金(21620360)、广州市科技计划(202002030321)、广东省学位与研究生教育改革研究(2019JGXM15)、广州市创新领军团队(201909010006)、国家自然科学基金(51875251)、“广东特支计划”本土创新创业团队(2019BT02S593)、国家教育部“蓝火计划”(惠州)产学研联合创新基金(CXZJHZ20)、内蒙古自治区科技计划(2019GG238)和呼和浩特市科技

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。

来源：2021年第6期

《机械工程学报》期刊编辑部

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