復雜產品多粒度再制造性綜合評價方法*

張秀芬　王　磊

(內蒙古工業大學機械學院，內蒙古 呼和浩特 010051)

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復雜產品多粒度再制造性綜合評價方法*

張秀芬王磊

(內蒙古工業大學機械學院，內蒙古 呼和浩特 010051)

為提高復雜產品再制造性評價的全面性，根據復雜產品層次性的特點和再制造過程，構建了產品多粒度再制造性評價模型，該模型描述了從產品層到零件層的評價指標和量化方法。給出了粗粒度指標的量化公式，用于產品和組件層的可再制造性評價；針對細粒度指標難以量化的特點，提出了基于層次分析法(AHP)的細粒度評價方法，用于零件層的可再制造性評價。為提高評價效率，提出了逐層遞歸再制造性綜合評價方法。最后，驗證了所提方法的可行性與有效性。

再制造性；評價；層次分析法

再制造性評價一直是國內外關注的熱點。文獻[3]將影響再制造的各設計屬性集成到設計表進行再制造性評價和設計修改。文獻[4-5]基于可裝配設計指標提出了通過實際和理論時間參數之比進行再制造性評估的方法。文獻[6]提出報廢機床可再制造評價集成化方法，分析了技術可行性、經濟可行性、環境效益等評價指標，技術可行性是從整個再制造過程可行性方面進行評估，經濟可行性從再制造成本方面進行評估，報廢機床再制造的環境效益從節能、節材、減少污染方面進行評價。文獻[7]從失效特征判定零部件的剩余壽命和可再制造特性。

上述文獻分別從宏觀角度和微觀角度對產品進行了再制造性評價，但評價體系的完整性有待進一步研究。此外，復雜產品零部件數目繁多，如何提高評價效率也是亟需解決的關鍵問題。為此，本文根據復雜產品層次性結構特點，提出了多粒度再制造性綜合評價方法。

1　產品多粒度再制造性評價模型

根據再制造過程，影響產品整體再制造性的因素包括拆卸、清洗、檢測、測試、再裝配和再制造等。由文獻[7]可知，影響產品再制造性的產品特征屬性包括材料類型、耐磨性、特征可識別性、聯接方法、模塊化程度、標準化程度等。為了同時從宏觀和微觀的角度考察產品的再制造性，從上述影響因素中提取出粗粒度指標和細粒度指標，并按照復雜產品的產品—部件—零件的層次結構和再制造過程兩個維度構建了產品的多粒度再制造性評價模型，詳見圖1。模型中，產品相當于裝配體，部件相當于子裝配體，最小單元包括零件和部件。粗粒度指標用于產品層和部件層的再制造性評價，包括聯接指標、檢測指標、清洗指標、測試指標、修復指標和替換指標，其中聯接指標包含拆卸和裝配指標，粗粒度指標通過實際與理論時間之比進行量化；將與零件本身密切相關的幾個屬性提取出來作為細粒度指標用于最小單元層的再制造性評價，具體包括可識別性、可達性、可抓取性和耐磨性指標。

1.1粗粒度指標的量化

1.1.1聯接指標

聯接包括拆卸和裝配，拆卸和裝配是再制造過程中的關鍵步驟，聯接指標用來評價產品再制造過程中產品的可拆卸性和可裝配性，理想情況下，拆卸和裝配所用時間最少，則產品的聯接指標定義如下：

μdiss-ass=Tideal/T=αNideal/T

(1)

式中：Tideal是理想拆卸(裝配)時間，T是實際總拆卸(裝配)時間；α是零件理想拆卸(裝配)時間，一般拆卸時α=1.5 s，當裝配時α=3 s；Nideal是組件或產品中的理想零件數。

1.1.2清洗指標

清洗用于除去零部件表面的油污、水垢、銹蝕、腐蝕等，是再制造過程中重要的程序，清洗過程需要大量的資金投入來保證清洗過程符合環境法律法規和廢棄物處理要求。一般清洗工藝包括4類[6]：吹、擦、化學噴霧清洗和超聲波清理，其中吹是最簡單且成本最低的清洗方法，而超聲波清理是最復雜且成本最高的清洗方法，因此4種清洗方法的難度系數分別定義為0.2、0.4、0.7、0.9。清洗過程中理想的情況是所有零部件僅僅需要吹或刷洗，且需要清洗的零件個數最少，清洗指標定義如下：

(2)

式中：Lj代表被第j種清洗方法清洗的零部件數量，θj代表第j種清洗方法的清洗難度系數。

1.1.3檢測指標

檢測指標用來評估產品再制造過程中零部件失效程度。需要檢測的零部件數目越少，則產品的可再制造性越好。檢測指標定義如下：

μinspection=Nidealinspection/Ninspection

(3)

式中：Nidealinspection為理想的被檢測零部件數；Ninspection為實際檢測的所有零部件數。

1.1.4測試指標

測試指標用來評估安裝后的再制造產品或部件性能和功能。測試時間越接近理想情況，產品的再制造性越好。測試指標定義如下：

3.幼蝦放養。在5月上旬一次放養3cm左右規格整齊一致、體質健壯、活力強、附肢齊全、無病傷、體表光滑無附著物的人工培育幼蝦6000尾/畝，混養鰱、鳙、草魚春片100～150尾，用以調節水質、控制水草過度生長。將幼蝦放入塑料盆內添加池水至盆內水溫與池水接近，并按盆內水量加入3%～4%的食鹽水浸浴5分鐘左右消毒，防止把病原體帶進池，將蝦苗與水一并緩放入池，或倒在塘坡上讓其自行爬入池中，有的長途販運來的蝦苗離水時間長，應在水盆中暫養20～30分鐘再放養以提高成活率。放養時避免日光曝曬。

μtest=Ttestideal/Ttest

(4)

式中：Ttestideal是理想的測試時間；Ttest是實際的測試時間。

1.1.5修復指標

修復是使零部件恢復如新一樣，再制造中希望盡可能多的零件可以直接重用，即需要修復的零件盡可能少，其計算公式為：

μrecondition=1-Nrecon/N

(5)

式中：Nrecon代表被修復的零部件數量，N代表所有零部件數量。

1.1.6替換指標

產品中不能被修復或價值不大的零部件就需要進行替換，被替換的零部件越少，產品的再制造性越好。定義如下：

μreplace=1-Nreplace/N

(6)

式中：Nreplace代表被替換的零部件數，N代表零部件的總數。

1.2基于層次分析法的細粒度評價

由于細粒度指數難以量化，所以引入層次分析法(AHP)進行細粒度指數量化以評價最小單元層的可再制造性。目標層為細粒度評價，準則層為細粒度指標，方案層為最小單元(如零件)評價對象，建立的細粒度再制造性評價模型如圖2所示。

1.2.1評價指標判斷矩陣的建立

判斷矩陣B0中的元素bij表示對于評價目標而言，指標Ai相對于Aj的重要性。本文采用1～9標度法來判斷各元素的重要性，即bij為1時，表示對于細粒度評價目標而言Ai和Aj同等重要，隨著bij數值不斷增大，前者比后者重要性也不斷增大，當bij為9時，表示Ai比Aj絕對重要。

1.2.2一致性校驗

通過專家打分法構造的判斷矩陣存在一定的差異性，但是必須滿足一致性，否則需要調整判斷矩陣。

一致性指標CI=(λmax-n)/(n-1)，該指標值越小表明判斷矩陣的一致性越好。矩陣階數大于2時，一般用隨機一致性比率CR=CI/RI<0.1度量，其中，RI為判斷矩陣的平均一致性指標，其值見表1所示。

表1　平均一致性指標RI[9]

1.2.3重要度排序

重要度排序旨在根據判斷矩陣獲得某層次元素相對于上一層中某一元素的相對重要性權重。實質就是求取判斷矩陣對應于最大特征值的特征向量，經過歸一化處理，特征向量的分量即為權重。

2　多粒度再制造性綜合評價方法

復雜產品由于零部件個數多，結構復雜，所以在進行評價前，特別是細粒度評價時，需要根據結構布局進行模塊劃分，將復雜產品劃分為若干個簡單的部件。

評價時，采用先粗后細逐層遞歸的方式進行，直至處理完所有零部件。先對產品進行粗粒度評價，粗粒度指數Sc定義如下：

(7)

式中：N為所劃分的模塊數，wi為權重，μi為式(1)～(6)中定義的粗粒度指標值。粗粒度指標值越大，再制造性越好，當Sc大于所給的閾值，產品可進行再制造，否則不可再制造。對于可再制造的產品，利用1.2節方法進一步進行細粒度再制造性評價，識別出可再制造性差或較優的零部件，反饋給設計人員進行產品再制造設計改進。

3　應用研究

選取某型汽車發動機[5]為例，該發動機共有34個零件，再制造性評價相關數據如表2所示。令產品模塊數為1，粗粒度指數閾值為0.5，應用公式(7)計算再制造性粗粒度指數，過程及結果見表3。

由表3知Sc=0.645>0.5，表明該發動機具有良好的可再制造性。因此，為提高該產品的再制造性潛能，進行細粒度評價以獲得具體零件的可再制造性。

由于汽車發動機所包含的零件數目較多，形成的判斷矩陣規模過于龐大，根據零部件的結構布局和功能將發動機劃分為M1、M2、M3模塊，其中，涉及電氣設備的零部件分為模塊M1，外殼和與其他零部件的接觸不太緊密的零部件為模塊M2，將與動力部分相關的尤其是氣缸內外的零部件劃分為模塊M3，結果詳見表4。

以各模塊作為方案層元素，應用層次分析法獲得判斷矩陣A1～A5，對應的一致性比率CR分別為0.082 9、0.008 9、0.008 9、0.008 9、0.008 9，滿足一致性。A1描述可識別性指標、可達性指標、可抓取性指標、耐磨性指標在發動機細粒度評價中的相對重要性。通過對判斷矩陣的分析，耐磨性指數在發動機可再制造性評價中相對于其他指數的重要性最大。

表2　發動機相關數據

表3　可再制造性粗粒度指數計算結果

表4　各模塊包含的零部件

A2、A3、A4、A5分別描述M1、M2、M3相對于可識別性指標、可達性指標、可抓取指標、耐磨性指標中的相對重要性。

此處僅列出A1和A2，其他略去。

由上述判斷矩陣，獲得模塊M1、M2、M3的權重分別為0.163 8、0.297 3、0.539 0。可見，M3可再制造性最好，M1再制造性最差。為進一步提高M3的再制造性，應用上述方法逐層遞歸地對部件M3中的各零部件進行分析，結果見表5所示。數據顯示，活塞的可再制造性最好，其次是曲軸和凸輪軸。同樣，也可以對模塊M1進行逐層遞歸分析，獲得影響再制造性的關鍵零件，通過設計改進以提高產品的可再制造性。

表5　部件M3中各零部件的計算結果

4　結語

為提高產品再制造性評價體系的完整性和評價效率，本文提出了多粒度綜合評價方法，該方法具有以下特點：

(1)根據復雜產品層次性和再制造過程構建的多粒度可再制造性評價模型包括了影響產品再制造性的再制造過程因素和密切相關的產品特征屬性，使得評價體系更為完整。

(2)該方法從粗粒度和細粒度兩個層次對產品可再制造性進行評價，粗粒度評價適用于產品和部件層，細粒度評價用于最小單元層，如果粗粒度評價判定該產品不可再制造，則無需進行細粒度評價，簡化了評價過程。

(3)該方法應用實際和理論時間參數之比進行粗粒度再制造性評估，用層次分析法進行細粒度評價，評價過程簡單，實踐中易于實施。

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(編輯李靜)

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Multi-granularity remanufacturing comprehensive assessment method for complex products

ZHANG Xiufen, WANG Lei

(Mechanical College, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010051, CHN)

In order to improve the comprehensiveness of remanufacturing assessment, a multi-granularity remanufacturing assessment model is constructed based on the complex product’s hierarchy structure and the remanufacturing processes. The coarse granularity quantization formula is provided. And the coarse granularity remanufacturability assessment is performed for product or subassembly level. Due to the fine granularity is difficult to quantify, a fine granularity remanufacturability assessment based on the analytic hierarchy process(AHP) is proposed. And the fine granularity remanufacturability assessment is performed for part level. The remanufacturing assessment is performed by a step-by-step recursion method to improve the efficience of remanufacturing assessment. Finally, take the automobile engine as an example to validate the proposed method in this paper.

remanufacturability; assessment; analytic hierarchy process method

TH122

A

張秀芬，女，1981年生，博士，副教授，研究方向為產品再制造設計和可拆卸設計，已發表論文30余篇，SCI收錄3篇，EI收錄10篇，出版專著1部。

2015-06-30)

160119

*國家自然科學基金(51205181;51565044);內蒙古工業大學中青年學術骨干培養計劃專項基金