废旧电能表自动化拆卸规划与评价及优选技术研究

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1、中图分类号：TP242论文编号：102870518-S078学科分类号：080202硕士学位论文废旧电能表自动化拆卸规划与评价及优选技术研究研究生姓名陶祎芸学科、专业机械电子工程研究方向柔性制造技术指导教师楼佩煌教授南京航空航天大学研究生院机电学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofMechanicalandElectricalEngineeringResearchontheAutomaticDisassemblyPlanning,Evaluationand

2、OptimizationoftheWasteElectricEnergyMeterAThesisinMechanicalEngineeringByTaoYiyunAdvisedbyProf.LouPeihuangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天

3、大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要电能表是一种典型的电子产品，生命周期短且含毒害性物质较多，废旧电能表的绿色处理问题已受到越来越多的关注。拆卸是绿色回收处理的重要环节，自动化拆卸系统比人工拆卸的作业效率高，且可避免人员健康损害，在批量拆卸中更具优势。但是，已有的拆卸规划模型尚没有针对自动化拆卸情景进行多目标优化的建模，且没有研究建立产品自动化拆卸的评

4、价体系。本文针对上述问题，对废旧电能表自动化拆卸规划与评价及优选技术进行深入的研究。首先，本文以废旧电能表为研究对象，针对废旧电能表的自动化拆卸与再生方案的联合决策问题，以再生利润与环境效益为优化目标，建立了多目标优化模型并设计了一种多目标共生进化的混合粒子群算法（Multi-ObjectiveHybridParticleSwarmCo-EvolutionaryAlgorithm，MO-HPSCEA)，求解废旧电能表的拆卸序列、拆卸深度以及零件处理方式的Pareto非劣解解集，进而基于模糊优选方法对比和优选出最优拆卸方案。通过算法数值实验和案例对比分析验证了所提模型和方法的有

5、效性。其次，本文基于对废旧电能表特点及其自动化拆卸技术实现过程的分析，从技术可行性、经济可行性和环境可行性三大方面构建可行性定量评价体系和方法，对单个型号的电能表，采用层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)对其可拆卸性进行评价，对于多种型号的电能表，采用AHP-熵权法进行评价集结与排序，进而优选出最适合自动化拆卸的产品。通过对多型号废旧电能表自动化拆卸性的评价及优选研究，验证了本文评价模型的有效性。最后，本文在废旧电能表自动化拆解规划与评价及优选技术的理论研究基础上，搭建基于浏览器/服务器（Browser/Server，B/S）架构的电能表决策

6、系统，为决策者提供一个可视化、可远程操控以及数据可存储的决策支持系统。通过对废旧电能表的拆卸规划与评价及优选的实例应用，验证该废旧电能表决策系统的有效性，为拆卸厂商进行废旧电能表自动化拆卸规划及方案评估与优选提供了决策支持。关键词：废旧电能表；自动化拆卸；拆卸规划；共生进化的多目标混合粒子群算法；多准则决策；I废旧电能表自动化拆卸规划与评价技术研究AbstractTheelectricenergymeterisatypicalelectronicproductwithshortlifecycleandmoretoxicsubstances.Greentreatmentofel

7、ectricenergymeterhasincreasinglyattractedincreasingattentionduetoitssignificantenvironmentalbenefitsandpotentialrecoveryearnings.Disassemblyofwasteelectronicproductsisanimportantpartofgreenrecyclingprocess.Automaticdisassemblysystemhasbeenconsideredasamo