王菊梅

（广安职业技术学院智能制造与汽车工程学院，四川 广安 638000）

随着政府对报废汽车回收工作的支持力度不断加大，报废汽车回收量也与日俱增。由废旧汽车产品所带来的环境问题和其蕴含的经济价值，凸显了拆卸在理论研究和实践中的重要性。

不同于装配阶段，产品在整个生命周期中由于所使用的环境、时长以及操作人员操作的不同，拆卸效率和收益会因回收产品质量状况的不同而产生变化。

选择性拆卸序列规划是指通过拆卸操作，将零部件或装配体从产品中分离出来，根据形成的所有可行序列，再通过某个或多个目标要求获取最优或次最优的拆卸序列[1]。Geiger D 等[2]采用Bayesian 网络的概率推理机制建立了每个拆卸操作的概率分布，利用计算机编程获取拆卸成本和环境影响；Kongar E 等[3]以模糊理论为基础，建立了以解决拆卸系统不确定的多目标优化模型；汪开普等[4]针对拆卸实际的复杂性，考虑模糊作业时间的多目标拆卸线平衡问题的数学模型；温海骏等[5]为减少再制造拆卸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卸时间的不确定性；陈弋文等[6，7]将零部件质量不确定性、拆卸破坏率、基本拆卸时间随机等因素进行综合考虑,建立了不确定环境下的拆卸收益模型，考虑到模型中存在的随机变量和概率问题，选择利用随机模拟方法来设计相应的求解算法；……