导读:本文包含了拆卸回收论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:可拆卸,品族,机电产品,机电设备,本体论,主从,选煤厂。
拆卸回收论文文献综述
陈秋洁,于爱兵[1]（2019）在《基于可拆卸设计的组合式可回收超硬磨料电镀砂轮》一文中研究指出根据可拆卸设计原理,提出超硬磨料电镀砂轮的可拆卸设计准则,并对组合式超硬磨料电镀砂轮的基体结构进行了设计。以电镀金刚石砂轮为例,进行组合式可回收超硬磨料电镀砂轮的制备。对砂轮磨料层的拆卸过程进行了介绍,并对磨料层进行了应力分析,同时给出了砂轮的回收流程。(本文来源于《机械制造》期刊2019年03期）
张征[2]（2018）在《选煤厂机电设备的拆卸和回收探讨》一文中研究指出针对选煤厂机电设备的拆卸和回收现状,制定其拆卸和回收方案,分析其带来的技术效益和经济效益。分析认为:只有达到机电设备的拆卸回收费用与实际收益相平衡,才算找到了最佳的拆卸回收方案。(本文来源于《机械管理开发》期刊2018年05期）
赵婧[3]（2017）在《考虑回收拆卸的产品族架构主从优化研究》一文中研究指出随着环境问题日益严峻,制造商的环境责任已从产品生命周期内的制造阶段延伸到顾客使用阶段和产品废旧回收阶段,在设计阶段产品设计者必须协同考虑环境准则。传统意义上产品族设计开发主要涉及成本或功能等方面的改进。为了在产品退役阶段进行更有效的产品回收拆卸,并提高废弃产品在生命周期阶段拆卸和产品回收的效率,必须通过考虑早期产品设计阶段的制造和回收过程来开发产品架构。因此,产品族架构与回收拆卸协同优化设计具有重要研究意义。本文主要研究在循环经济背景下,产品族架构设计和回收拆卸设计的主从优化问题,提出了一种考虑回收拆卸的产品族模块化架构设计双层模型,并设计了嵌套式遗传算法,用于非线性层次联合优化模型的有效解。通过计算分析自动洗碗机产品族与拆卸协同设计方案的结果,验证了算法与模型的有效性。本文工作包括:第一、通过对产品族设计与回收拆卸过程交互关联的分析,建立产品族设计结合回收拆卸的主从结构优化研究的视角。第二、基于主从优化双层模型的特点,提出了能够有效求解回收拆卸问题与产品族设计相结合的嵌套式遗传算法。产品族的模块候选项选择与复合模块组合结构为双层模型的上层决策,基于上层架构和配置相匹配拆卸决策与拆卸方案选择为双层模型的下层决策。第叁、产品族模块化典型产品自动洗碗机为例,分析结果并验证了本文提出的问题框架、求解模型与计算方法的合理有效性。(本文来源于《天津大学》期刊2017-11-01）
左帆[4]（2017）在《小型废旧家电回收拆卸关键技术及装置研究》一文中研究指出近些年来随着人们环保意识的提高和国家对生态文明建设的重视,废旧家电回收规模逐年增大,而废旧小型家电由于种类繁多、回收价值低、人工拆解效率低,处于回收的盲区。由于废旧小家电数量庞大,随意的丢弃给环境带来不利的影响,因此迫切需要建立高效、经济、绿色的废旧小家电回收系统。本文研究了小家电回收的关键技术及拆解装置,主要研究内容包括:(1)提出高效绿色环保的小型废旧家电流水线智能化回收拆卸方案,研究了该流水线的主要工艺流程,提出了涉及的关键技术,包括待拆品分流、拆解序列生成与优化、装夹与定位、专用拆解工具设计等。(2)对废旧小型家电种类与样式进行调研后,从中选出电饭煲和微波炉这两种外观典型的小家电进行拆解,并分析其结构和零部件特征。同时利用成组技术将这些产品按照外部形状、功能种类、外壳材质、连接属性等特征进行数字编码,为以后建立拆解工艺库提供检索机制。(3)建立小家电拆解过程的模型,提出了干涉矩阵结合层次模块化进行拆卸过程建模的方法。利用干涉矩阵表示各零件之间的连接关系和约束关系,然后利用模块化处理拆卸序列。分析了拆卸时间、拆卸零件数量、换向次数、拆卸费用、权值分析法等五个拆卸指标,对生成的拆卸序列进行优化,选出最优拆卸序列。以废旧微波炉为例,详述了干涉矩阵层次化建模方法生成拆卸序列及优化过程。(4)研究了小家电拆解的装夹与定位问题,针对小家电上螺纹联接的拆解,提出了利用扭矩和位移传感器实现螺纹连接自动拆卸装置的方案。同时构想了在拆卸过程中利用机器视觉技术实现拆卸工具自动定位的方法。根据废旧电饭煲和微波炉的结构和组装特点,设计了吸盘式装夹固定工具和针对螺栓螺母连接的专用拆卸工具,同时对两者的装夹过程进行分析和论证。废旧小家电拆解回收涉及到众多的技术难题,本文从回收总体方案、废旧小家电数字编码系统、拆卸过程建模、拆卸序列生成与优化、装夹定位、拆解工具等方面做了初步的研究,为废旧小家电回收系统的建立提供了理论上的支持,为相关设备的研发做了一定的准备工作,为推动废旧小家电的回收利用打下了良好的基础。(本文来源于《湖北工业大学》期刊2017-10-01）
姜辉[5]（2017）在《面向机电产品智能拆卸与回收云服务的资源建模及决策方法研究》一文中研究指出近年来,随着现代制造信息技术的发展及需求增长,机电产品的制造量大幅度上升。然而,机电产品在废弃后,若无法充分回收,其废弃物容易对环境造成严重影响。为充分调动社会回收资源,形成协同回收体系,使废弃产品有效回收,本文借鉴云制造思想,提出面向机电产品智能拆卸与回收的云服务体系架构,并对其关键技术开展研究,主要工作如下:(1)定义了机电产品拆卸与回收云服务,分析了其虚拟化、协同化、实时化、知识化和开放化等特征;设计了面向机电产品智能拆卸与回收云服务的平台体系架构,探讨了在回收实践中的运行模式和商业模式;(2)基于本体构建产品语义模型,描述了产品概念分类、层次化组织、表明概念实例之间的语义关系;采用语义规则表达了零件的连接关系、几何约束和拆卸工具知识;提出了基于拆卸知识的拆卸方向、拆卸工具和拆卸序列的决策方法,实现了基于拆卸知识语义描述的选择拆卸规划;(3)采用语义方法设计了回收云服务物理资源的本体模型,表达了回收资源的基本信息、服务能力、工作状态和服务质量等概念及其语义关系,由此构建多源、异构回收资源的资源池;综合采用概念匹配和数值参数匹配计算回收资源与服务请求的相似度,并构建了基于性能、可靠性等QOS指标,回收时间、回收成本等数值参数的回收资源评价模型;(4)以最小化拆卸时间和拆卸成本为目标,建立了拆卸云服务组合优化数学模型;基于NSGA-Ⅱ设计了多目标遗传算法求解上述NP-完全问题,提出了"调整算子"对算法改进,由此生成一组Pareto最优的拆卸云服务方案,供使用者根据偏好进行选择;(5)设计了智能产品本体,描述了产品、零件、材料和使用等概念及其语义关系,集成了产品生命周期信息;考虑使用时间、新旧程度和工作载荷等模糊词,设计了基于模糊规则的回收方式决策方法,实现对零件回收方式的决策;基于服务时间、成本、回收收益、服务次数等决策准则,提出了基于灰色评价法的回收云服务物理资源综合评价方法;以扫地机器人的回收云服务为例,验证了基于模糊规则的回收方式决策方法、基于灰色评价法的回收资源综合评价方法,以及基于粒子群优化的拆卸序列生成算法。本文研究了回收知识资源和物理资源的建模及决策方法,使产品的生命周期的信息知识化、透明化;研究成果可为产品设计者、制造者、社会回收站点及相关政府部门提供决策工具;研究方法可以进一步扩展到其他类别产品的回收、重用、再制造等领域,亦可为产品的绿色设计、面向维护的设计等研究提供重要参考。(本文来源于《华东理工大学》期刊2017-03-28）
冉国锋,张定智,王波,赵庆兵[6]（2017）在《选煤厂机电设备的拆卸及回收分析》一文中研究指出煤炭作为社会生产的重要资源,在需求量不断增加的背景下,相关工艺设备也在不断更新。就现状来看选煤厂数量不断增多,选煤机电设备作为生产主要设备,其运行状态在根本上决定了生产效率,需要重点做好对其的维修与更换。本文基于选煤厂机电设备拆卸与回收现状,对现存问题和优化方法进行了简要分析。(本文来源于《山东工业技术》期刊2017年01期）
刘晓瑜,韩冰,王瑞[7]（2016）在《考虑产品可拆卸性和回收品质量的再制造决策研究》一文中研究指出运用Stackelberg博弈,考虑消费者对新产品、再制品购买意愿的差异性,研究了产品可拆卸性和回收品质量对产品价格、市场需求量、OEM利润的影响规律。研究表明:当市场规模较大时,采取H策略更有利;固定成本投资差额较大且第二阶段市场规模较小时,采取L策略能够提升OEM利润,否则,采取H策略获利更多;回收品质量相对较低时,OEM利润较高。(本文来源于《甘肃科学学报》期刊2016年03期）
陈劭力[8]（2016）在《基于RFID的机电产品回收信息语义建模及拆卸决策方法的研究》一文中研究指出机电产品的回收特性关系到资源再循环及可持续发展等战略问题。如何建立产品生命周期内可共同理解、相互操作的产品回收信息模型,构建机电产品信息与回收活动间的语义关联,并通过适当的载体,准确地传递给产品回收活动的主体,是促进回收决策、提高回收效率的关键所在。RFID (Radio Frequency Identification)作为非接触式信息识别技术,具有信息处理能力强、体积小、成本低等特点,可准确快捷地获取与末端产品回收相关的信息。本文以RFID为载体,利用本体论构建机电产品的回收信息模型及语义关联,并对回收活动中的拆卸决策方法进行研究。论文的主要工作和研究结果包括：(1)机电产品的拆卸和产品的装配结构密切相关,为了将装配结构保存在RFID标签内,构造了以零部件之间的叁种装配特征(即贴合、覆盖和支承)为基础的装配／拆卸关系表达模型,可通过叁个矩阵完整地表达出装配体中的所有装配关系,设计了产品可行拆卸序列迭代生成方法。基于可扩展标记语言,提出了回收信息的结构化语义编码,实现了RFID标签信息的柔性化存储,为异构信息的本体映射提供了支持。(2)为实现拆卸决策过程的自动化,以及拆卸知识的共建与共享,构建了机电产品的回收信息本体,用形式化的方式表达出零部件之间的装配关系、从属关系以及拆卸优先级关系、产品的拆卸深度和回收策略、零部件的固有属性、残余寿命以及市场价值等。由RFID提供的产品生命周期信息,可通过本体映射转换成能被计算机理解的语义模型并消除表达上的歧义性,为后续的自动拆卸决策提供语义基础。(3)为快速获得产品的最优拆卸方案,提出了以本体为基础的CBR (Case-Based Reasoning)拆卸自动决策方法。探讨了以“案例语义描述”和“案例解决方案”为组成的案例本体表达与存储方法,研究了基于语义索引和语义相似度的案例自动检索匹配方法,利用多粒度分解组合方式实现了案例的自动修正,设计了“类人记忆机制”的案例库维护方案。(4)为弥补CBR方法一旦缺乏案例即失效的缺陷,研究了以本体为基础的RBR(Rule-Based Reasoning)拆卸自动决策方法,提出了“固定”和“直接覆盖”两种装配语义关系,利用SWRL/SQWRL(以及SPARQL和Jena Ontology API)构造了拆卸语义规则,设计了与规则对应的迭代方法,实现了可行拆卸序列的自动生成。(5)为确定机电产品的最优拆卸深度并解决计算最优拆卸序列时可能遇到的NP-hard问题,通过考虑不同的回收方式所带来的拆卸回收成本和回收利润,构建了“机电产品回收总收益计算模型”,研究了用遗传算法求解“拆卸序列寻优问题”的方法。(6)针对产品生命周期信息不全的情况下如何实施自动化拆卸决策,研究了利用机电产品的历史回收数据来指导拆卸决策的方法,构建了贝叶斯预测算法,实现了对零部件损坏状况的评估,设计了判断产品回收价值的模糊逻辑控制器,构造了基于产品历史数据的回收净利润计算模型。综合上述的研究,本文开发了基于RFID和本体的自动化拆卸决策系统,并通过典型的机电产品实例对上述理论方法进行了验证,证明了本文提出的RFID信息传递以及拆卸自动决策方法的有效性。本文的研究对于提高拆卸决策效率、降低拆卸决策成本具有重要意义。(本文来源于《华东理工大学》期刊2016-03-31）
刘晓瑜[9]（2015）在《考虑产品拆卸性及回收质量不确定的再制造定价决策研究》一文中研究指出本文从闭环供应链(CLSC,Closed-Loop Supply Chain)成员利润最大化角度出发,结合日益严重的资源短缺和环境污染问题,将产品设计阶段的拆卸性决策和回收阶段的质量不确定性作为CLSC定价决策的重要影响因素,分析不同再制造模式中CLSC成员的利润,并引入协调机制,尽可能实现CLSC利润最大化,为企业再制造定价决策提供理论依据。产品拆卸性是指将废旧产品拆卸成零部件的难易程度,回收质量是指废旧产品被拆卸后获得零部件的质量水平,其依赖于产品拆卸性难易程度和产品使用时间长短的影响。分析不同产品拆卸性和回收质量波动对CLSC利润的影响,得到最佳的产品拆卸性决策和再制造定价决策,为企业开展再制造业务提供指导。本文主要研究内容如下:首先,构建了OEM(Original Equipment Manufacturer,原始设备制造商)生产新产品同时回收再制造的CLSC模型,考虑产品拆卸性和回收质量不确定性因素对CLSC的定价决策影响,通过均衡分析和算例验证,得到了不同市场环境和成本波动下的OEM最佳产品拆卸性和再制造定价决策。其次,构建了OEM生产新产品、IO(Independent Operation,第叁方独立再制造商)回收再制造的CLSC模型,考虑产品拆卸性和回收质量不确定性因素的影响,通过均衡分析和算例验证,得到OEM产品拆卸性策略和回收质量波动对CLSC市场竞争程度以及成员利润的影响,为CLSC成员再制造定价决策提供依据。再次,考虑OEM和IO都参与再制造业务对产品市场竞争格局的影响。比较分析了不同再制造模式中,产品拆卸性和回收质量不确定性对市场竞争程度和成员利润的影响,研究发现OEM和IO都参与再制造,导致市场竞争过于激烈,双方获利较少,而另外两种再制造模式对CLSC成员获利更有利。最后,引入OEM/IO协同合作的集中决策模型,比较分析了分散决策和集中决策下的CLSC市场竞争程度和成员利益,研究发现集中决策模式下,OEM获利高于分散决策,IO虽然获利未必高于分散决策,但是鉴于分散决策模式容易被OEM驱除出再制造市场,IO更倾向于选择让步部分利润而参与再制造的协同合作模式,进而为CLSC成员协同合作和再制造定价决策提供依据。(本文来源于《天津大学》期刊2015-11-01）
温海骏,刘明周,刘长义,刘从虎[10]（2015）在《不确定环境下回收发动机拆卸调度方法》一文中研究指出针对再制造系统中回收发动机的不确定因素,研究面向再制造拆卸的调度问题。首先为了减少再制造拆解过程中不确定因素的影响,采用模糊综合评价法进行了回收质量等级划分;然后采用双重模糊变量描述了回收发动机质量状况差异及拆解时间的不确定性,建立了基于双重模糊机会约束的再制造拆解车间生产调度问题模型;应用双重模糊模拟技术产生输入和输出数据,利用神经网络逼近模型的不确定函数,将训练后的神经网络嵌入遗传算法求出优化结果。通过仿真实例验证了该混合智能优化算法解决双重不确定拆卸调度问题的有效性和合理性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2015年05期）
拆卸回收论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对选煤厂机电设备的拆卸和回收现状,制定其拆卸和回收方案,分析其带来的技术效益和经济效益。分析认为:只有达到机电设备的拆卸回收费用与实际收益相平衡,才算找到了最佳的拆卸回收方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
拆卸回收论文参考文献
[1].陈秋洁,于爱兵.基于可拆卸设计的组合式可回收超硬磨料电镀砂轮[J].机械制造.2019
[2].张征.选煤厂机电设备的拆卸和回收探讨[J].机械管理开发.2018
[3].赵婧.考虑回收拆卸的产品族架构主从优化研究[D].天津大学.2017
[4].左帆.小型废旧家电回收拆卸关键技术及装置研究[D].湖北工业大学.2017
[5].姜辉.面向机电产品智能拆卸与回收云服务的资源建模及决策方法研究[D].华东理工大学.2017
[6].冉国锋,张定智,王波,赵庆兵.选煤厂机电设备的拆卸及回收分析[J].山东工业技术.2017
[7].刘晓瑜,韩冰,王瑞.考虑产品可拆卸性和回收品质量的再制造决策研究[J].甘肃科学学报.2016
[8].陈劭力.基于RFID的机电产品回收信息语义建模及拆卸决策方法的研究[D].华东理工大学.2016
[9].刘晓瑜.考虑产品拆卸性及回收质量不确定的再制造定价决策研究[D].天津大学.2015
[10].温海骏,刘明周,刘长义,刘从虎.不确定环境下回收发动机拆卸调度方法[J].计算机集成制造系统.2015
论文知识图
