周 帆,江志剛,張 華
(武漢科技大學機械自動化學院,湖北 武漢430081)
再制造工程以廢舊產品資源循環利用為目標,利用表面工程等先進技術進行再制造,是充分利用廢舊產品中的附加值、解決資源與環境問題的有效途徑[1]。廢舊零部件再制造工藝設計作為廢舊零部件再制造的重要內容,對提高廢舊零部件再制造水平和再制造工程效益具有重要作用。現有研究在針對再制造某一具體工藝技術展開方面取得了一定的研究成果[2-7],但很少涉及針對廢舊零部件的影響因素、失效特征信息及再制造修復方法來進行再制造工藝設計方面的研究。由于廢舊零部件在失效特征、質量水平及歷史信息等方面存在一定差異性,使得其知識規則提取困難,結構之間的沖突難以避免,而引入實例推理,利用類似舊問題的解決方法來解決新問題,可以有效解決再制造工藝知識規則提取困難及不確定問題。然而,現有實例推理方法在廢舊零部件再制造工藝設計影響因素及局部工藝相似度差異性問題考慮較少,導致在進行實例檢索時會出現漏檢或者檢索準確率不高。因此,如何有效提高實例檢索的準確性,快速準確地確定廢舊零部件再制造工藝方案,保證再制造生產的順利進行,成為廢舊零部件再制造工藝設計方法研究的重點與難點。
本文針對廢舊零部件再制造工藝設計存在的問題,基于實例推理理論提出了一種改進型實例推理方法,構建了基于改進型實例推理的廢舊零部件再制造工藝設計框架,分析了再制造設計過程的影響因素及其相似度計算方法,建立了實例特征因素的局部相似度修正系數向量,并將其與最鄰算法結合以提高實例檢索的準確性,從而形成廢舊零部件最優化再制造工藝方案。
基于改進型實例推理的廢舊零部件再制造工藝設計,是指根據再制造零部件要求,運用科學的決策方法和先進的再制造技術,并結合實例推理,對再制造工藝歷史實例進行檢索和對比修正,最終形成最優化再制造工藝方案的過程。
廢舊零部件再制造工藝設計是一種基于廢舊零部件資源的、以廢舊產品為“毛坯”的產品工藝設計過程。在對廢舊零部件破損情況以及特征信息分析建模基礎上,選定其再制造工藝設計的影響因素,即多個特征因素,準確地對再制造工藝設計做出判定。通過在工藝實例庫中對比檢索,引入實例特征因素的局部相似度修正向量,依據相似閾值,篩選出滿足條件的再制造工藝,形成實例集;若沒有滿足條件,則需要重新對廢舊零部件進行再制造工藝設計。根據再制造工藝設計需求,進一步挑選再制造工藝實例集,確定最為滿意的再制造工藝實例;若仍不滿意,則可在此基礎上對相似工藝進行必要修改。若仍沒有合適的工藝,則需要重新進行工藝設計。對于輸出的實例,根據實際加工結果填寫評價意見,最后將成功再制造工藝存儲在工藝知識庫中,以備下次檢索使用。基于改進型實例推理的廢舊零部件再制造工藝設計框架如圖1所示。

圖1 基于改進型實例推理的廢舊零部件再制造工藝設計框架
再制造工藝設計通過對再制造工藝實例庫進行檢索、組織和修改,快速準確地為不同廢舊零部件制定最優化再制造工藝方案。再制造工藝實例在工藝實例庫中以一定的組織結構存在(圖2),因而再制造工藝設計需要對輸入廢舊零部件的組織結構進行分析,并選取對其工藝設計有重要影響的代表性特征因素作為實例推理的依據,包括材料特征、失效模式、精度特征、失效部位、失效程度、熱處理特征、表面平行度、表面硬度和粗糙度等影響因素,這些因素的變化都能引起相應工藝參數的變化,最終導致再制造工藝過程的不同。

圖2 再制造工藝實例組織結構
以某廢舊零部件的再制造為例:廢舊零部件的失效模式主要有磨損、腐蝕、疲勞裂紋和變形。針對不同的失效狀況選取相應的再制造修復工藝[8-10],具體如圖3所示。

圖3 廢舊零部件失效狀況及相應的再制造修復工藝對策
影響因素的相似度計算是檢索最佳工藝實例的基礎,在計算再制造新工藝與實例庫中工藝實例相似度之前,必須先確定各影響因素不同取值間的局部相似度。由于廢舊零部件再制造工藝設計影響因素屬性及其描述具有多樣性,一般地,可將影響因素的取值分為以下三類。
1)數值型 再制造零部件的加工精度、表面硬度、表面平行度、表面粗糙度等影響因素具有連續數值型值域,歸為數值型。其屬性相似度

式中:Simr(i,j)為再制造新工藝i與實例庫中工藝實例j的特征因素r的局部相似度;u為屬性i的最大取值,為屬性i的最小取值為工藝實例i的第r個屬性取值為工藝實例j的第r個屬性取值。
2)字符串型 再制造零部件的材料類型、失效模式、失效部位、熱處理等影響因素具有描述識別關鍵字特征,歸為字符串型。其屬性相似度

3)枚舉型 再制造零部件失效程度等影響因素具有任意判定的離散型取值,歸為枚舉型,其屬性相似度


表1 特征屬性r關于實例的映射關系
再制造工藝實例的檢索就是通過確定的影響因素,檢索出實例庫中所存儲的相似度最優且合適的再制造工藝實例的過程。目前最常用的方法有最鄰近法、歸納索引法和知識引導法。本文采用最鄰近法來進行檢索,即通過實例特征元素局部相似度的權數累加之和來計算實例之間的總體相似度

式中,Sim(i,j)表示再制造新工藝i與工藝實例j的總體相似度;wr為實例特征因素r的權重系數。Simr(i,j)為再制造新工藝i與實例庫中工藝實例j之間特征因素r的局部相似度。
實例求解的指標會影響到實例的局部相似度,進而影響實例的總體相似度。因此,為了保證實例檢索的準確性,在計算實例的總體相似度時,引入局部相似度的修正系數向量Pk= (p1k,p2k,…,pnk),其中k為問題求解指標,以此體現問題求解指標對其影響。在式(4)的基礎上,推理得到

式中:vk為第k個再制造指標所占的權重;prk為問題實例i和實例庫中工藝實例i對應第r個特征屬性的局部相似度在指標k下的修正系數。
式(5)計算的關鍵在于其中各參數的確定,影響因素權重wr與指標權重vk采用AHP方法來確定;局部修正系數向量Pk一般根據具體的問題的求解指標來確定。例如,在廢舊零部件再制造工藝過程中,其局部修正系數向量Pk從再制造成本(C)、再制造周期(T)和再制造質量(Q)三個指標來確定取值(表2)。

表2 局部修正系數向量在CTQ指標下的取值
以某機床廠廢舊車床C6132床身再制造為例。結合該廢舊車床床身工藝特征分析可得,其再制造工藝設計的實例推理由9個影響因數決定,分別是:材料類型(M)、加工精度(P)、失效模式(F)、失效部位(S)、失效程度(D)、熱處理(H)、表面平行度(L)、表面硬度(C)、最大加工直徑(R)。根據影響因素對廢舊零部件制造工藝設計的不同重要程度,運用層次分析法對其兩兩評分進行取值,并構造其判斷矩陣(表3),確定各個影響因素的權重。

表3 判斷矩陣
再制造工藝數據庫中用于對比檢索的再制造工藝以及新工藝如表4所示,用于對比檢索的再制造工藝影響因素的局部相似度如表5所示。

表4 再制造床身工藝實例集示意表

表5 再制造工藝影響因素局部相似度
以床身P2為例,比較再制造工藝影響因素局部相似度,計算各對應特征因素的相似度。
1)再制造床身的“加工精度”、“表面平行度”、“表面硬度”、“最大加工直徑”屬于數值型,用式(1)求解。“加工精度”的取值范圍(0,8],“表面硬度”取值范圍(40,70],“表面平行度”的取值范圍(0.01,0.02],“最大加工直徑”的取值范圍(0,320]。
對于再制造床身“表面硬度”,已知床身P2表面硬度為45HRC,那么“表面硬度”相似度為:

同理可求得其他特征屬性的相似度。
2)“材料類型”、“失效模式”、“失效部位”、“熱處理”屬于字符串型,用式(2)求解。對于特征屬性“熱處理”,其相似度

由于兩實例特征“熱處理”描述均為“無”,則兩特征因素相似度為1。
3)“失效程度”屬于模糊型描述,用式(3)求解。
再制造床身零部件的失效程度可以描述為{無,輕微,中度,嚴重},其映射關系如表1所示。相似度

計算再制造工藝方案相似度(以床身P2為例),根據再制造經驗和專家評分,再制造床身3個指標權重分別給定為再制造成本(C)vC=0.3、再制造周期(T)vT=0.3、再制造質量(Q)vQ=0.4(表6)。將以上數據帶入式(5)中,得Sim(Pw,P2)=

同理,可求出問題床身與其他實例的總體相似度

設定方案相似度閾值ε=0.8,得到實例P1、P2和P3滿足條件,經過人工篩選,最終確定實例P2為最相似實例,以其為基礎完成床身再制造工藝設計。

表6 再制造工藝系數比較過程
[1] Daniel V,Guide R.Production planning and control for remanufacturing industry:practice and research needs.Journal of Operations Management,2000(18):467-483.
[2] 李聰波,李玲玲,曹華軍,等.廢舊零部件不確定性再制造工藝時間的模糊學習系統[J].機械工程學報,2013,49(15):137-146.
[3] 李成川,李聰波,曹華軍,等.基于 GERT圖的廢舊零部件不確定性再制造工藝路線模型[J].計算機集成制造系統,2012,18(02):298-305.
[4] 張 晶,梁工謙.基于零件質量不確定性的再制造生產系統可靠性分析[J].工業工程,2013,16(02):117-121.
[5] 江志剛,蔣小利,張旭剛,等.基于協同效應的再制造工藝技術決策模型及應用[J].機械設計與制造,2013(01):58-60.
[6] Gupta S M,Veerakamolmal P.A case-based reasoning approach for the optimal planning of disassembly processes[C]//Proceedings,2nd International Working Seminar on Reuse,Eindhoven,1999.
[7] Zhang H C,Yu Y,Jin K,et al.A decision-making model for materials management of end-of-life electronic products[J].Journal of Manufacturing System,2000,19(02):94–10.
[8] 武天弓.大型軸類零件的修復方法[J].華章,2011,20(03):287-289.
[9] Sabade S S,Walker D M.Evaluation of effectiveness of median of absolute deviations outlier rejection-based IDDQ testing for burn-in reduction[C].Proceedings of the 20th IEEE VLSI Test Symposium,Monterey,CA,2002:81-86.
[10]朱 軍.軸類零件的損壞及修復工藝技術[J].現代制造技術與裝備,2006,29(05):41-43.