考虑多重失效机制的机电产品破坏性拆解线平衡建模与优化

为解决机电产品报废拆解过程中因部件多重失效导致的效率低下问题，研究人员开展了破坏性拆解线平衡问题(MF-DDLBP)研究，提出融合失效传播模型的双信息素蚁群算法(DMACO)，实现拆解模式选择与任务分配的协同优化。该研究建立了多目标混合整数规划模型，案例验证显示算法较传统方法提升效率23.5%，为汽车发动机等复杂产品回收提供决策工具。

　　

随着全球每年产生超过5000万吨废弃机电产品(EMPs)，如何高效拆解这些"城市矿山"成为循环经济的关键难题。传统拆解面临锈蚀、变形等部件失效问题，导致30%以上的拆解成本浪费在不可行操作上。更棘手的是，破坏性拆解过程中产生的冲击可能引发"失效链式反应"——例如拆卸发动机缸盖时的震动可能导致相邻曲轴轴承产生新裂纹。这种多重失效(Multiple Failures)现象长期被学术界忽视，致使企业难以在拆解效率与资源价值回收间取得平衡。

华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室的研究团队在《Journal of Cleaner Production》发表的研究，首次建立了考虑服役期与报废期双重失效机制的破坏性拆解线平衡模型(MF-DDLBP)。通过开发拆解可行性量化指标，结合双信息素更新策略的改进蚁群算法(DMACO)，实现了拆解序列与拆解模式的同步优化。该研究突破性地将失效传播动力学融入拆解规划，为价值2000亿美元的全球再生资源产业提供了智能决策新范式。

关键技术方法包括：1)基于超体积指标(HV)的多目标优化框架；2)融合局部/全局信息素的DMACO算法；3)汽车发动机拆解的工业级验证案例；4)考虑失效概率的混合整数规划(MIP)建模。

【问题陈述】
建立包含28个约束条件的MIP模型，量化部件失效对拆解成本（+15-40%）、能耗（+20%）的影响。定义关键参数如破坏性拆解触发阈值α=0.7，当部件失效度F_i超过该阈值时启动破坏操作。

【研究方法】
提出的DMACO算法创新性地采用任务序列与模式序列双路径优化：1)局部信息素引导拆解顺序；2)全局信息素优化破坏性/非破坏性操作选择。引入模拟退火机制避免早熟收敛，计算效率较NSGA-II提升1.8倍。

【实验结果】
在36零件测试案例中，DMACO获得的Pareto解集超体积(HV)值达0.82，显著优于遗传算法(0.71)。汽车发动机案例显示，新方法使高需求部件提前拆解概率提升60%，工作站数量减少22%。

【讨论】
该研究揭示失效传播对拆解规划的级联效应：单个轴承失效可能使后续连杆拆解时间延长300%。提出的动态阈值机制可自适应调整拆解策略，在保证核心部件完整性的同时，使金属回收率提升至92%。

这项研究为复杂产品绿色再制造提供了方法论突破。通过将工程失效理论与智能算法结合，不仅解决了传统DLBP模型忽略现实约束的缺陷，更开创了"失效感知型"拆解规划新方向。随着欧盟新电池法规强制要求95%的金属回收率，该成果在新能源装备回收领域具有广阔应用前景。未来研究可拓展至光伏组件、动力电池等新兴废弃物领域。