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公开(公告)号：CN116985146B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311253330.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种退役电子产品的机器人并行拆解规划方法，确定待拆解机电产品的拆解信息，所述拆解信息包括拆解优先关系、拆解工具、拆解时间；基于机器人并行拆解的工作流程和所述拆解信息，设定拆解约束；并建立以完工时间和拆解能耗为目标的双目标机器人并行拆解序列规划模型，并将其转化为标准的混合整数线性规划模型；通过对离散人工蜂群算法进行离散化人工蜂群操作，得到改进离散人工蜂群算法；构造基于所述拆解约束的编码策略和解码策略，通过所述改进离散人工蜂群算法对模型进行求解，得到规划方法。
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公开(公告)号：CN116690589A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310982424.1
申请日：2023-08-07
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B25J9/16 , G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的机器人U型拆解线动态平衡方法，基于待拆解零部件信息，确定拆解任务之间的拆解优先关系和机器人的拆解时间；基于拆解线情况，设定预设条件和约束条件，以最小化拆解线的节拍为目标函数，建立以节拍为导向的混合整数线性规划模型；基于马尔科夫决策过程，确定机器人U型拆解线与深度强化学习网络的映射关系，以构建基于梯度下降法和经验回放的双层神经网络模型；基于状态信息、动态信息、拆解优先关系和拆解时间，对双层神经网络模型进行训练；通过训练好的双层神经网络模型对拆解任务进行求解，得到最优拆解线任务规划方案。泛化能力强，能够满足多种类型扰动下拆解线任务设计规划的需求。
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公开(公告)号：CN116976228B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311230347.0
申请日：2023-09-22
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种退役机电产品双边拆解线任务规划方法，确定待拆解机电产品的拆解信息，拆解信息包括拆解优先关系、拆解方位、拆解工具、拆解时间、危害属性和拆解价值；基于双边拆解线的工作流程和拆解信息，设定约束条件；基于约束条件，建立以工位数、平滑指标、拆解能耗和利润为导向的多目标双边局部拆解线任务规划模型，并将其转化为标准的混合整数线性规划模型；通过基于双边拆解约束的编解码策略和符合拆解优先约束的遗传操作和模拟退火操作，构建多目标遗传模拟退火算法，并对混合整数线性规划模型进行求解，得到任务规划方案。
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公开(公告)号：CN116690589B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310982424.1
申请日：2023-08-07
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B25J9/16 , G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的机器人U型拆解线动态平衡方法，基于待拆解零部件信息，确定拆解任务之间的拆解优先关系和机器人的拆解时间；基于拆解线情况，设定预设条件和约束条件，以最小化拆解线的节拍为目标函数，建立以节拍为导向的混合整数线性规划模型；基于马尔科夫决策过程，确定机器人U型拆解线与深度强化学习网络的映射关系，以构建基于梯度下降法和经验回放的双层神经网络模型；基于状态信息、动态信息、拆解优先关系和拆解时间，对双层神经网络模型进行训练；通过训练好的双层神经网络模型对拆解任务进行求解，得到最优拆解线任务规划方案。泛化能力强，能够满足多种类型扰动下拆解线任务设计规划的需求。
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公开(公告)号：CN117048109A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311249734.9
申请日：2023-09-26
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B30B11/22
Abstract: 本发明提供一种挤出定型模自动分模方法，包括：S1、获取挤出定型模的内腔的面集，建立所述面集的属性邻接图，判断边的凹凸性；S2、沿预设拉伸方向拉伸内腔左右两侧所有邻接边存在凸边的凹边，形成临时分模面；S3、将距离内腔四个边角最近的临时分模面分别移动至最近的四个边角对应的凹边上；S4、判断沿同一个方向延伸的临时分模面中相邻两个临时分模面的间距是否小于安全厚度，删除与相邻临时分模面的间距小于安全厚度的临时分模面；S5、根据各板块沿X向和Y向的可见性确定镶块。该方法解决了挤出定型模分模设计繁琐、设计效率低的问题，提高了挤出定型模分模设计的连续性和灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116985146A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311253330.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种退役电子产品的机器人并行拆解规划方法，确定待拆解机电产品的拆解信息，所述拆解信息包括拆解优先关系、拆解工具、拆解时间；基于机器人并行拆解的工作流程和所述拆解信息，设定拆解约束；并建立以完工时间和拆解能耗为目标的双目标机器人并行拆解序列规划模型，并将其转化为标准的混合整数线性规划模型；通过对离散人工蜂群算法进行离散化人工蜂群操作，得到改进离散人工蜂群算法；构造基于所述拆解约束的编码策略和解码策略，通过所述改进离散人工蜂群算法对模型进行求解，得到规划方法。
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公开(公告)号：CN118952213A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411266578.1
申请日：2024-09-11
Applicant: 武汉理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的双臂机器人轨迹规划方法，包括以下步骤：定义双臂机器人的运动学参数，建立双臂机器人的运动学方程，求解运动学方程得到双臂机器人的初始位姿；根据初始位姿以及预先设定的目标位姿，采用插值法生成双臂机器人的多条候选路径，对所有候选路径进行碰撞检测，将不会发生碰撞的候选路径作为备选路径；采用基于强化学习的改进粒子群算法，在多条备选路径中搜索最优路径，控制双臂机器人按照最优路径下的关节运动轨迹运动。本发明的方法通过采用基于强化学习的粒子群算法，能够自适应地调整粒子的速度和位置更新策略，适应各种不同的环境和条件的同时提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN116976649B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311196979.X
申请日：2023-09-18
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/30 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种退役家电产品局部破坏性拆解线平衡方法，根据退役家电产品三维结构和拆解工艺，划分拆解任务，并确定拆解任务之间的优先关系；基于所述退役家电产品的零部件的可拆性和危害性，以确定拆解模式，所述拆解模式包括常规拆解模式和破坏性拆解模式；建立以拆解效益和能耗为导向的多目标局部破坏性拆解线平衡问题的混合整数线性规划模型；基于所述优先关系和拆解模式，构造编解码策略，并通过改进多目标遗传算法进行求解，得到拆解方案。可以在短时间内获得综合性能较优的退役家电产品拆解线平衡方案，使得退役家电产品拆解过程更加精准，可以显著提高拆解企业退役家电(56)对比文件曾艳清;张则强;刘俊琦;张颖.部分破坏性拆卸线平衡问题建模与优化.信息与控制.2020,(第03期),全文.邹宾森;张则强;李六柯;朱立夏.基于Pareto改进猫群优化算法的多目标拆卸线平衡问题.信息与控制.2017,(第04期),全文.邓乾旺;徐博文;廖浩岚;刘霞辉.混合遗传算法求解退役工程机械回收及再制造系统中的碳排放问题.计算机应用与软件.2017,(第04期),全文.曾志敏;赵新;宋彬.面向可拆解性的家电产品结构改进设计方案.日用电器.2013,(第09期),全文.吴景新;李杰.家电产品回收物流网络模型优化研究.物流技术.2013,(第05期),全文.赵忠;刘贵华.基于遗传算法的产品拆卸线平衡问题研究.河南科学.2011,(第06期),全文.张则强;蔡宁;曾艳清;李六柯;邹宾森.面向再制造的拆卸线平衡问题建模理论及求解方法综述.中国机械工程.2018,(第21期),全文.
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公开(公告)号：CN116976649A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311196979.X
申请日：2023-09-18
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/30 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种退役家电产品局部破坏性拆解线平衡方法，根据退役家电产品三维结构和拆解工艺，划分拆解任务，并确定拆解任务之间的优先关系；基于所述退役家电产品的零部件的可拆性和危害性，以确定拆解模式，所述拆解模式包括常规拆解模式和破坏性拆解模式；建立以拆解效益和能耗为导向的多目标局部破坏性拆解线平衡问题的混合整数线性规划模型；基于所述优先关系和拆解模式，构造编解码策略，并通过改进多目标遗传算法进行求解，得到拆解方案。可以在短时间内获得综合性能较优的退役家电产品拆解线平衡方案，使得退役家电产品拆解过程更加精准，可以显著提高拆解企业退役家电产品的拆解效率和经济效益，同时降低拆解能耗。
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公开(公告)号：CN116976228A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311230347.0
申请日：2023-09-22
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种退役机电产品双边拆解线任务规划方法，确定待拆解机电产品的拆解信息，拆解信息包括拆解优先关系、拆解方位、拆解工具、拆解时间、危害属性和拆解价值；基于双边拆解线的工作流程和拆解信息，设定约束条件；基于约束条件，建立以工位数、平滑指标、拆解能耗和利润为导向的多目标双边局部拆解线任务规划模型，并将其转化为标准的混合整数线性规划模型；通过基于双边拆解约束的编解码策略和符合拆解优先约束的遗传操作和模拟退火操作，构建多目标遗传模拟退火算法，并对混合整数线性规划模型进行求解，得到任务规划方案。
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