付 悅，楊 林，崔 晶

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110000)

0 前言

再制造工藝路線優(yōu)化問(wèn)題受到眾多學(xué)者的關(guān)注。如：江亞等以再制造能耗、成本、時(shí)間等多種因素為優(yōu)化目標(biāo)，以修復(fù)工藝與參數(shù)、資源配置等為約束前提，提出了一種基于遺傳-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合優(yōu)化方法[1]。Li等建立了基于gert圖的再制造工藝路線模型，并就再制造生產(chǎn)計(jì)劃和控制策略等方面問(wèn)題提出了基于混合細(xì)胞遺傳算法的再制造工藝優(yōu)化方法[2]?；诖?，本文以廢舊XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠為研究對(duì)象，以失效特征為切入點(diǎn)，采用遺傳算法對(duì)其進(jìn)行再制造工藝路線優(yōu)化研究。

1 XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠概況

壓鑄機(jī)大杠結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,但其對(duì)設(shè)備剛性和穩(wěn)定性有著很大的影響，長(zhǎng)螺紋一端裝調(diào)模螺母連接尾板，短螺紋一端裝大杠螺母連接頭板。大杠在壓鑄成型過(guò)程中承受巨大的鎖模力，且在服役過(guò)程中不可避免受工況及外界因素等影響，容易出現(xiàn)磨損、腐蝕等失效形式而影響整機(jī)的壓鑄效果。由于大杠制造周期、加工成本及其本身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，通常對(duì)失效的大杠進(jìn)行再制造修復(fù)后使用。由于廢舊大杠有很多不確定因素(如剩余壽命、失效特征等)，導(dǎo)致其再制造工藝路線多種多樣。修復(fù)工藝是再制造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，選擇合適的工藝路線并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化有利于提高生產(chǎn)效率、降低成本。

XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠材料為42Cr，新件價(jià)格約為3 580元，主要參數(shù)信息如圖1所示。該大杠再制造工藝路線優(yōu)化是對(duì)每一道工序選擇合適的機(jī)器與刀具，通過(guò)最佳設(shè)備組合達(dá)到成本與工時(shí)最小化的目標(biāo)。

圖1 XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠

2 失效特征分析

2.1 故障樹(shù)法提取失效特征

故障樹(shù)法是一種由上往下的演繹式失效分析法，并用專門的符號(hào)來(lái)表示上、下層次之間的聯(lián)系與制約[3]。廢舊XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠故障樹(shù)的建立是從其表面狀況追溯到失效特征進(jìn)而確定失效原因的過(guò)程。失效特征有利于選擇合適的修復(fù)工藝，為設(shè)計(jì)最佳修復(fù)方案提供依據(jù)。圖2為XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠的故障樹(shù)模型，提取的失效特征為：P4、E1、E2、E3、E4、E5、E6，分別表示：變形、長(zhǎng)螺紋磨損、表面損傷、短螺紋腐蝕、表面點(diǎn)蝕、長(zhǎng)螺紋根部裂紋、局部疲勞裂紋。

圖2 XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠故障樹(shù)模型

2.2 損傷量模型獲取

損傷部位模型可通過(guò)圖3獲取，在此過(guò)程中，配準(zhǔn)的兩模型對(duì)應(yīng)點(diǎn)間的最大距離即為最大損傷深度，損傷深度決定鍍層厚度，影響修復(fù)工藝的選擇[4]。損傷深度將作為該大杠修復(fù)方案生成的主要參考依據(jù)。

圖3 損傷量模型獲取流程圖

3 基于規(guī)則推理的再制造初始方案生成

針對(duì)廢舊零部件不同的失效形式、損傷程度等，一般會(huì)有與之相對(duì)應(yīng)的修復(fù)工藝，且兩者存在一定的規(guī)則。采用規(guī)則推理的方法生成廢舊XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠的再制造初始方案如表1所示，其表達(dá)形式為ifthen。

表1 大杠再制造修復(fù)方案

if失效部位=長(zhǎng)螺紋表面

and失效特征=磨損

and磨損深度<0.5mm

then修復(fù)方案為：打磨,鍍鐵,車削,研磨,拋光

4 壓鑄機(jī)大杠再制造相關(guān)設(shè)備

壓鑄機(jī)大杠再制造過(guò)程中相關(guān)設(shè)備信息如表2和表3所示，刀具信息如表4所示。

表2 機(jī)械加工設(shè)備信息

表3 表面修復(fù)設(shè)備信息

表4 刀具信息

5 基于遺傳算法的再制造工藝路線優(yōu)化求解過(guò)程

5.1 約束描述

建立廢舊XT260臥式冷室壓鑄機(jī)大杠優(yōu)化數(shù)學(xué)模型前，需要對(duì)其約束條件進(jìn)行說(shuō)明，具體如下：

(1)在優(yōu)化過(guò)程中同一時(shí)刻該工件只能在一臺(tái)機(jī)器上加工且不發(fā)生中斷[5]。

(2)該工件各個(gè)失效特征間工序沒(méi)有先后約束關(guān)系，但一個(gè)具體失效特征的工序之間有先后約束關(guān)系。

(3)不同的失效特征具有相同的優(yōu)先級(jí)。

5.2 構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)

時(shí)間是再制造效率的直觀體現(xiàn)，費(fèi)用直接關(guān)系到再制造產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)性與企業(yè)效益。因此在構(gòu)造大杠再制造優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)時(shí)考慮時(shí)間和成本兩個(gè)因素[6]。

5.2.1 再制造時(shí)間函數(shù)

在不考慮裝夾、運(yùn)輸?shù)容o助時(shí)間的情況下，大杠的再制造時(shí)間函數(shù)可表示為表面工程技術(shù)加工時(shí)間(Tb)與機(jī)械加工時(shí)間(Tj)之和，即

(1)

式中，n為最大表面修復(fù)設(shè)備數(shù)量；ti為第i臺(tái)設(shè)備運(yùn)用表面工程技術(shù)的加工時(shí)間。m為最大機(jī)加設(shè)備數(shù)量；tkq為第k臺(tái)機(jī)加設(shè)備切削時(shí)間；tkz為第k臺(tái)機(jī)加設(shè)備空載時(shí)間；tkh為第k臺(tái)機(jī)加設(shè)備換刀時(shí)間。

(2)

5.2.2 成本函數(shù)

大杠再制造時(shí)的成本主要考慮人工費(fèi)(Cr)和設(shè)備費(fèi)(Cs)，可表示為

(3)

式中，Ck為第k臺(tái)設(shè)備在單位時(shí)間內(nèi)的成本指數(shù)，對(duì)于具體規(guī)格的設(shè)備來(lái)說(shuō)是個(gè)定值,Cdr為單位時(shí)間與人相關(guān)的成本指數(shù)，Cdr=30元/時(shí)。

5.2.3 目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化

在實(shí)際生產(chǎn)中成本與時(shí)間兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)往往存在沖突關(guān)系，且處理起來(lái)十分困難，不易求解。若將其先轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題再進(jìn)行求解，會(huì)使得整個(gè)運(yùn)算過(guò)程更加簡(jiǎn)單直接，轉(zhuǎn)化后的數(shù)學(xué)模型可描述為

(4)

式中，w為權(quán)重系數(shù)，w1=0.35,w2=0.65，其數(shù)值通過(guò)層次分析法確定。

時(shí)間與成本兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的量綱不同，在運(yùn)算前統(tǒng)一規(guī)范成可以比較的形式。規(guī)范后的時(shí)間與成本目標(biāo)函數(shù)可表示為

(5)

式中，Tmax、Cmax表示函數(shù)最大值，Tmin、Cmin表示函數(shù)最小值。

5.3 遺傳算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程

(1)編碼。編碼的方法有很多種，但對(duì)于約束優(yōu)化問(wèn)題常用的是實(shí)數(shù)編碼法。實(shí)數(shù)編碼法無(wú)需特定的編碼與解碼過(guò)程，運(yùn)算難度降低，執(zhí)行效率提高，所以大杠再制造工藝路線優(yōu)化采用實(shí)數(shù)編碼。

(2)適應(yīng)度函數(shù)。大杠再制造工藝路線優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)總是非負(fù)的且是求最小值問(wèn)題[7]，其適應(yīng)度函數(shù)可表示為

(6)

(3)初始種群。一般群體規(guī)模在10～200之間，在運(yùn)行該算法時(shí)將其設(shè)置為50。逐次以適應(yīng)度值高的個(gè)體為模板并將不同的個(gè)體模板組成種群。若達(dá)到種群規(guī)模則進(jìn)行下一步操作，否則在濾除的個(gè)體中選取適應(yīng)度值大的來(lái)補(bǔ)缺[8]。

(5)交叉。根據(jù)再制造工藝路線優(yōu)化特點(diǎn)，采用單點(diǎn)交叉操作，減少了不可行解的產(chǎn)生，使得算法效率顯著提高。交叉概率一般建議取值范圍是0.4～0.99，該算法中將其設(shè)置為0.6。

(6)變異。變異概率一般建議取值范圍是0.0001～0.1，該算法中將其設(shè)置為0.03，運(yùn)行時(shí)根據(jù)該變異概率隨機(jī)的做某一規(guī)則的基因突變[10]。

(7)終止。算法迭代到500次時(shí)終止運(yùn)行。

5.4 優(yōu)化結(jié)果

根據(jù)初始信息、約束條件及設(shè)置參數(shù)等，通過(guò)matlab來(lái)運(yùn)行該遺傳算法得到圖4。優(yōu)化后的單目標(biāo)函數(shù)值為72.54。其再制造成本為72.8元，時(shí)間為72.4 min ，最佳設(shè)備組合情況如表6所示。

圖4 函數(shù)值與迭代次數(shù)關(guān)系圖

表6 最佳設(shè)備組合

6 結(jié)論

多數(shù)情況下大杠的再制造工藝路線仍由技術(shù)人員憑借經(jīng)驗(yàn)制定，具有強(qiáng)烈的主觀性缺乏科學(xué)性。因此采用遺傳算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化研究，得到時(shí)間和成本最小化時(shí)的設(shè)備組合情況，可為車間實(shí)際生產(chǎn)提供些許參考。但再制造工藝路線優(yōu)化是一個(gè)動(dòng)態(tài)問(wèn)題，在應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行求解時(shí)，如何對(duì)算法中的重要步驟進(jìn)行改善提高運(yùn)算效率與準(zhǔn)確度仍需進(jìn)行深入研究。