废旧机电产品再制造系统不确定性工艺规划与生产调度问题研究

废旧机电产品再制造目前正在国内外兴起，再制造的规模化、市场化、产业化发展对再制造系统生产运行理论提出了迫切的需求。本项目围绕废旧机电产品再制造系统生产运行中的不确定性工艺规划与生产调度问题展开研究。系统分析再制造系统的不确定性及其对生产运行的影响规律；建立再制造系统不确定性工艺路线模型，研究各工序的时间概率分布函数和分支概率，并采用机器学习的方法进行实时优化；建立再制造系统不确定性生产调度模型并提出优化方法；揭示再制造系统工艺规划与生产调度的关联关系与作用规律，研究再制造系统不确定性工艺规划与生产调度集成模型及优化方法；利用Arena软件对上述模型与算法进行仿真；最后以机床再制造为工程背景进行应用验证。本项目属于应用基础研究，将形成一套废旧机电产品再制造系统不确定性工艺规划与生产调度集成优化理论与方法，有利于支撑目前刚刚起步的废旧机电产品再制造试点工作高效化地开展，具有广阔的应用前景。

废旧机电产品再制造目前正在国内外兴起，再制造的规模化、市场化、产业化发展对再制造系统生产运行理论提出了迫切的需求。本项目围绕废旧机电产品再制造系统生产运行中的不确定性工艺规划与生产调度问题展开研究。针对废旧零部件的材料、形状、尺寸以及损伤状况等方面的差异性，提出一种基于模糊聚类的废旧零部件分类方法；针对废旧零部件再制造过程中经验依赖性强、修复可靠性差等问题，提出了基于逆向工程辅助废旧零部件再制造的流程框架，提出了一种废旧零部件原始模型重构以及损伤模型与原始模型配准方法；针对废旧零部件质量状况导致的再制造工艺路线不确定性问题，提出了废旧零部件再制造工艺路线的四种典型模式，建立基于GERT图的废旧零部件不确定性再制造工艺路线模型，应用信号流图和矩母函数对模型中任意节点间的工艺概率和平均期望时间进行求解，采用Arena软件建立废旧零部件再制造工艺过程仿真模型；针对再制造工艺时间不确定性问题，建立了废旧零部件不确定性再制造工艺时间的模糊学习系统，基于零部件的质量状况信息对其再制造工艺时间开展模糊学习，采用自适应学习机制提高再制造工艺时间模糊学习的准确性；针对再制造系统生产调度不确定性问题，提出了基于关键链的再制造系统不确定生产调度方法，引入AON图描述再制造工艺过程的紧前关系和资源约束情况，通过确定的关键链、压缩作业时间和设置缓冲区长度来获得最优调度方案；针对再制造系统不确定性工艺规划与生产调度集成优化问题，建立了基于颜色Petri网的再制造工艺过程模型，引入颜色标识描述了再制造工艺路线、再制造资源冲突和再制造工艺时间不确定性问题，以最小化再制造工艺成本和延期交货惩罚成本为目标建立了再制造工艺规划与生产调度集成优化模型，提出了一种基于模拟退火算法和最小松弛时间规则的再制造优化调度方法，采用Matlab软件开展了再制造工艺过程优化调度仿真；以上模型与方法均以机床再制造为工程背景进行了应用研究，并开发了一套软件支持系统。围绕上述研究内容，共发表或录用学术论文14篇，其中SCI论文4篇，EI论文9篇；申请发明专利1项，获得软件著作权1项；培养绿色制造与再制造等方向研究生7名。本项目属于应用基础研究，形成了一套废旧机电产品再制造系统不确定性工艺规划与生产调度集成优化理论与方法，可为废旧机电产品再制造产业化开展提供方法和技术支撑。