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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种基于数字孪生的汽车拆解线低碳拆解优化方法，包括：根据汽车拆解线的实际工况构建汽车拆解线的几何模型、物理模型、数据模型和行为模型，并仿真拆解流程；建立基于数字孪生的碳排放特征数据的采集和存储机制，并设计虚实双向映射规则；采集并存储碳排放特征数据；对碳排放特征数据进行分析，并确定目标拆解优化工位；构建拆解序列优化数学模型；建立DBOM转化模型，并建立目标拆解优化工位的产品拆解混合图模型；基于改进的人工蜂群算法、拆解序列优化数学模型和产品拆解混合图模型对目标拆解优化工位进行优化以获取拆解序列优化结果；根据优化结果对目标拆解优化工位进行拆解。本发明提高了汽车拆解的绿色化与智能化水平。

主权项：1.一种基于数字孪生的汽车拆解线低碳拆解优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：根据汽车拆解线的实际工况，在虚拟空间中构建汽车拆解线的几何模型、物理模型、数据模型和行为模型，并在虚拟空间中仿真汽车拆解线的拆解流程；S2：建立基于数字孪生的碳排放特征数据的采集和存储机制，并依据虚实双向映射的不同特征设计虚实双向映射规则，所述虚实双向映射规则包括由实到虚的硬件在环映射规则和由虚到实的软件在环映射规则；S3：根据所述碳排放特征数据的采集和存储机制和由实到虚的硬件在环映射规则采集并存储汽车拆解过程中的碳排放特征数据；S4：基于优化条件判断标准对汽车拆解过程中的碳排放特征数据进行分析，并根据分析结果确定目标拆解优化工位；S5：分别构建与目标拆解优化工位对应的以拆解时间、产品全生命周期拆解利润和产品全生命周期减少的碳排放量为指标的拆解序列优化数学模型；S6：建立DBOM转化模型，并根据所述DBOM转化模型建立目标拆解优化工位的产品拆解混合图模型，且所述DBOM转化模型为拆解序列优化数学模型提供所需数据；S7：基于改进的人工蜂群算法、所述拆解序列优化数学模型和所述产品拆解混合图模型对目标拆解优化工位进行拆解序列优化以获取拆解序列优化结果；其中，所述改进的人工蜂群算法包括：引入NSGA-II的拥挤距离排序机制评价非劣解；雇佣蜂阶段使用PPX算子进行交叉操作；观察蜂阶段使用锦标赛选择策略与贪婪策略更新蜜源；侦查蜂阶段使用重构方法探索新蜜源；S8：根据拆解序列优化结果对所述目标拆解优化工位进行拆解。

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权利要求：

百度查询： 同济大学 一种基于数字孪生的汽车拆解线低碳拆解优化方法