基于Web的人机协作拆卸能力评估系统设计开题报告

全文总字数：8630字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的及意义

由于科学技术的迅猛发展电子产品的制造成本大幅降低、更迭迅速，每年都会产生大量堆积如山的电子垃圾。2017年我国14类电子产品废弃量约为1164吨[1]。2019年3月底，国际环保组织绿色和平发布的最新报告称，中国电子产品废弃量将在2020年和2030年分别达到1540万吨和2722万吨，平均年增长率达到10.4%。到2030年，仅废弃电脑和手机的电路板中可回收金属总价值，就将达到1600亿元。据前瞻产业研究院发布的《中国废弃电器电子产品回收处理行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》统计数据显示，从我国废弃电器电子产品的报废情况来看，2017年中国电器电子产品报废数量和重量均实现大幅增长，分别达到了5亿台和538.4万吨，同比分别增长了33%和32%。初步测算预计2018年全年电器电子产品的报废数量和重量将保持较高增速，将达到6.14亿台、675万吨左右，分别同比增长23%、25%。总体而言，我国电子电器的报废数量和重量均在不断攀升。在如今的信息时代中，制造业借助于信息化的手段有了很大的发展。制造过程涉及产品设计、产品制造、产品回收、产品拆卸、产品再制造等内容。产品拆卸在资源回收利用中是非常重要的环节，只有经过拆卸步骤才能实现材料剩余价值的回收利用和可用零部件的再制造。

同时，根据报废的程度，废弃的电子产品中有很多零部件的使用寿命还没有到期，可以拆卸下来通过二次组装二次销售来使其价值得到充分利用；除此之外，这些废弃的资源如果没能得到良好的处理，其含有的化学物质、重金属等可能对环境造成很大的危害。所以需要对这些废弃物加以回收、处理甚至还可以挖掘其剩余价值。在制造业中，产品的回收拆卸完全契合“可持续发展”的理念，既可以回收有价值的零部件来缓解全球资源短缺问题又可以保护环境。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

在再制造、绿色制造与可持续制造的背景下，人机协作拆卸具有广阔的发展前景与意义，对人机协作拆卸能力进行评估有助于提高拆卸效率、优化拆卸过程。本文通过层次分析法，建立人机协作拆卸能力评估模型，对人机协作拆卸能力进行研究，并选取合适的评价指标与准确的评价方法以评估人机协作拆卸能力。通过分析产品拆解特点，从技术性、经济性和绿色性3大因素综合考虑影响产品拆解的诸多不确定因素，建立面向绿色设计的拆解方案评价指标体系[9]。

2.2 研究目标

通过分析人机协作拆卸能力的特点，从技术性、经济性和绿色性 3 大因素综合考虑影响拆卸的诸多不确定因素，建立面向绿色设计的拆卸评价指标体系；运用AHP和模糊综合评估法对人机协作拆卸能力进行合理的评估。

2.3技术方案及措施

层次分析法（AnalyticHierarchy Process，简称AHP）是美国运筹学家T.L.Saaty于70年代提出的，一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法[15]。可以将决策者的经验判定给予量化，对目标（因素）结构复杂且缺乏必要的数据的情况特别适用。结合绿色设计的特点，产品的绿色属性具有模糊性，在面向拆卸与回收的设计中采用模糊层次分析法（Fuzzy-AHP）进行评价[16]。

2.3.1层次结构模型构建

根据评价指标体系中各指标所属类型，将其划分为不同层次，基于层次分析法建立人机协作拆卸能力评估指标体系，按照由总到分的顺序将评估指标体系分为四层。目标层是本次评估的目标，为人机协作拆卸能力。指标层基于提高拆卸效率，降低拆卸成本，优化拆卸过程，确立了三个准则，拆卸技术性、拆卸经济性和拆卸绿色性；指标层是基于准则层根据每条准则的内涵进一步细化的指标，作为人机协作拆卸能力评估指标。拆卸技术性包括 5 个指标，即拆卸时间、可达性、拆卸难度、标准化程度、拆卸质量；拆卸经济性包括 1 个指标，即拆卸成本；拆卸绿色性包括 2 个指标，即拆卸噪声影响和拆卸污染物排放。其中，对于可达性、拆卸难度、标准化程度、拆卸质量、拆卸噪声影响和拆卸污染物排放等指标，按照表1评分。方案层则是待评估方案。

表1综合评价表

图1层次结构模型

2.3.2确定各评价指标的相对重要度

评价指标的相对重要度的确定是层次评价方法中的主要步骤，其确定过程包括建立相对重要度矩阵、权重的计算和相容性判断。

（1）建立相对重要度矩阵

建立递阶层次结构以后，上下层元素之间的隶属关系就被确定了。假定指标层A 中元素Am 对指标层B 中元素B1，B2,Bn 有支配关系。用两两比较的方法，由决策者或专家反复回答，对于指标Am，下层元素Bi 和Bj 哪一个更重要，重要程度如何，对重要程度赋予1-9 的标度（如表2 所示）。

表2相对重要度判定

经比较后构建判断矩阵。矩阵的所有对角元素均为1 (因为将元素与其自身进行比较)。仅在上三角矩阵中进行比较就足够了;这些值的倒数形成下三角矩阵。

根据构建的层次结构模型，根据经验对子指标两两比较，确定出相对重要度，构建判断矩阵。

（2）权重系数计算

运用置信度排序方法，计算三角模糊数互补判断矩阵的权重系数，即各指标的权重系数。计算概率矩阵 B 的元素及模糊评判矩阵 S。

计算调整判断矩阵 T，并得出模糊互补判断矩阵 V。对矩阵 V 进行一致性检验，若矩阵通过检验，执行下一步，否则进行一致性调整。然后计算矩阵的合成矩阵。进而计算得到各项指标的权重W。

（3）一致性检验

将判断矩阵和对应的权重矢量相乘，根据公式计算最大特征值。求得 CR，进行一致性检验，其中 RI为平均随机一致性指标，其取值如表3所示，设定 CR<0.1，判断矩阵具备满意的一致性。

，

表3 平均随机一致性指标

最后通过在每个指标中的评估结果与相应标准的有效权重的乘积之和，可以得出人机协作拆卸能力的评估。模糊综合评价法基于模糊数学的隶属度理论，可将定性的评价转为定量评价。在人机协作拆卸能力的判定中引入“好，较好，一般，较差，差”等模糊概念进行评判。

2.4 Web板块

人机协作拆卸能力评估服务系统的搭建主要由数据库、浏览器、Web 服务器三部分完成。本系统是基于浏览器和服务器的软件体系结构，使用 MyEclipse软件进行开发的。开发语言和环境为Java 语言、JDK。

将评估系统软件架构划分为浏览器、Web服务器和数据库，其中 Web 服务器部分又可分为模型层、视图层和控制层。数据库层为系统提供底层数据支撑，用于存储工业机器人拆卸过程原始数据和分析计算得到的数据，是整个评估系统的数据服务部分。Web 服务器层用于处理业务逻辑，实现各功能模块，并将结果通过浏览器展示在用户眼前，需要具有良好的交互效果。浏览器是系统使用者包括用户和管理员等操作拆卸服务的媒介，用户在前端页面发起业务请求，服务器接受用户请求并调用相关业务逻辑模块处理该请求并操作数据库，将查询或者计算得到的结果返回给浏览器进行显示，用户再根据需求进行决策。

3. 研究计划与安排

在综合考虑设计任务之后，设计进度安排如下：

第1-4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需掌握的知识范围，学习编程技术的同时完成开题报告。

第5-13周：代码实现和系统测试。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]程慧平. 工业机器人拆卸能力评估研究与实现[d].武汉理工大学,2018.

[2]duflou j r, seliger g, kara s, et al.efficiency and feasibility of product disassembly: a case-based study[j]. cirpannals - manufacturing technology, 2008, 57(2):583-600.

[3]rahman s m m,sadrfaridpour b,wangy.trust-based optimal subtask allocationand model predictivecontrol for human-robot collaborative assembly inmanufacturing[c].columbus:asme 2015 dynamic systemsand controlconference.american societyof mechanical engineers,2015:v002t32a004.