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WiederaufbereitungWiederaufbereitung ist ein wichtiger Weg zur Realisierung von Umweltschutz und Ressourcenwiederverwendung durch die Wiederverwendung von Produkten am Ende ihrer Lebensdauer. DemontageDemontage ist ein wichtiger Prozess der WiederaufbereitungWiederaufbereitung. Manuelle Demontage ist eine gängige Methode zur Demontage von Produkten am Ende ihrer Lebensdauer; sie ist teuer und ineffizient. In jüngster Zeit wurde die robotergestützte DemontageRobotergestützte Demontage vorgeschlagen, um die Nachteile der manuellen DemontageDemontage zu beheben. Vor dem Ausführungsprozess der robotergestützten DemontageRobotergestützte Demontage könnte die Planung der robotergestützten DemontageDemontageplanung, die die Planung der Reihenfolge der robotergestützten Demontage und die Ausbalancierung der robotergestützten DemontagelinieRobotergestützte Demontage beinhaltet, zur Verbesserung der Demontageeffizienz genutzt werden. Die bestehende Forschung untersucht jedoch unabhängig voneinander die Planung der Reihenfolge der robotergestützten Demontage und die Ausbalancierung der robotergestützten Demontagelinie und ignoriert ihre Wechselbeziehungen. In diesem Kapitel wird der BienenalgorithmusBienenalgorithmus genutzt, um die Methoden der Planung der robotergestützten DemontageDemontageplanung gemeinsam zu optimieren. Zunächst führt jede einzelne robotergestützte Demontagearbeitsstation die ihr zugewiesenen DemontageaufgabenDemontage unter Verwendung der Störungsmatrix und der Zuweisungsmethode für Roboterarbeitsstationen in der robotergestützten Demontagelinie aus. Dann werden die Optimierungsziele des kollaborativen OptimierungsproblemsKollaborative Optimierung beschrieben und der analytische Netzwerkprozess wird genutzt, um den verschiedenen Zielen Gewichte zuzuweisen. Danach wird der verbesserte diskrete Bienenalgorithmus verwendet, um die optimaleOptimale Lösung zu finden, und Fallstudien werden durchgeführt, um die vorgeschlagene Methode zu überprüfen. Zusätzlich werden auch Simulationen auf der Basis von RoboDK unter verschiedenen Szenarien durchgeführt, um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode zu demonstrieren.

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Kollaborative Optimierung von robotergesteuerten Demontageplanungsproblemen mit dem Bienenalgorithmus

  • 章节

  • 发表日期：

    2025年

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  • Jiayi Liu,
  • Quan Liu,
  • Zude Zhou,
  • Duc Truong Pham,
  • Wenjun Xu,
  • Yilin Fang

摘要

WiederaufbereitungWiederaufbereitung ist ein wichtiger Weg zur Realisierung von Umweltschutz und Ressourcenwiederverwendung durch die Wiederverwendung von Produkten am Ende ihrer Lebensdauer. DemontageDemontage ist ein wichtiger Prozess der WiederaufbereitungWiederaufbereitung. Manuelle Demontage ist eine gängige Methode zur Demontage von Produkten am Ende ihrer Lebensdauer; sie ist teuer und ineffizient. In jüngster Zeit wurde die robotergestützte DemontageRobotergestützte Demontage vorgeschlagen, um die Nachteile der manuellen DemontageDemontage zu beheben. Vor dem Ausführungsprozess der robotergestützten DemontageRobotergestützte Demontage könnte die Planung der robotergestützten DemontageDemontageplanung, die die Planung der Reihenfolge der robotergestützten Demontage und die Ausbalancierung der robotergestützten DemontagelinieRobotergestützte Demontage beinhaltet, zur Verbesserung der Demontageeffizienz genutzt werden. Die bestehende Forschung untersucht jedoch unabhängig voneinander die Planung der Reihenfolge der robotergestützten Demontage und die Ausbalancierung der robotergestützten Demontagelinie und ignoriert ihre Wechselbeziehungen. In diesem Kapitel wird der BienenalgorithmusBienenalgorithmus genutzt, um die Methoden der Planung der robotergestützten DemontageDemontageplanung gemeinsam zu optimieren. Zunächst führt jede einzelne robotergestützte Demontagearbeitsstation die ihr zugewiesenen DemontageaufgabenDemontage unter Verwendung der Störungsmatrix und der Zuweisungsmethode für Roboterarbeitsstationen in der robotergestützten Demontagelinie aus. Dann werden die Optimierungsziele des kollaborativen OptimierungsproblemsKollaborative Optimierung beschrieben und der analytische Netzwerkprozess wird genutzt, um den verschiedenen Zielen Gewichte zuzuweisen. Danach wird der verbesserte diskrete Bienenalgorithmus verwendet, um die optimaleOptimale Lösung zu finden, und Fallstudien werden durchgeführt, um die vorgeschlagene Methode zu überprüfen. Zusätzlich werden auch Simulationen auf der Basis von RoboDK unter verschiedenen Szenarien durchgeführt, um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode zu demonstrieren.