一种回收产品重用的产品配置方法与流程

本发明涉及产品配置设计技术领域，特别涉及一种回收产品重用的产品配置方法。

背景技术：

随着当前世界对环境保护以及资源利用的不断重视，传统的生产使大量产品在初期使用寿命终结时便遭淘汰，这在造成资源浪费的同时也给人类生存环境带来了巨大危害。因此各种回收产品的重用策略应运而生。与开环生命周期系统相反，闭环系统要求对回收产品进行循环利用。对回收产品进行回收，并通过再利用、再制造和循环利用策略，可以使企业在保证产品性能的同时减少环境影响和提高整体效益。因此将回收产品重用融入产品配置对于确保可持续的生产和消费、消除浪费和节能减排至关重要。

目前的产品配置优化方法中，都没有涉及到在对多个目标进行优化的同时还对不同形式的改进组件的进行产品配置优化，也没有考虑改进组件对配置方案的影响。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种回收产品重用的产品配置方法。

本发明的一种回收产品重用的产品配置方法的技术方案如下：

s1、确定所述产品在需求周期内任一时刻的市场需求量和回收率，并根据所述市场需求量和所述回收率确定回收所述产品的各组件的数量；

s2、根据约束条件和优化目标，利用gamultiobj函数的遗传算法计算出各组件采用不同形式的改进组件时的占比的最优解集合；

s3、利用模糊集理论的pareto优选机制，从所述最优解集合中提取帕累托最优解作为所述产品的最优配置方案。

本发明的有益效果是：根据约束条件和优化目标，利用gamultiobj函数的遗传算法计算出各组件采用不同形式的改进组件时的占比的最优解集合，一方面，可通过设置多个优化目标，满足在产品多个目标上的优化配置，然后通过设置相应的约束条件，计算出各组件采用不同形式的改进组件时的占比的最优解集合，即重复考虑到不同形式的改进组件对配置方案的影响，然后利用模糊集理论的pareto优选机制，从最优解集合中提取帕累托最优解作为最优配置方案，可见，本申请在多个目标进行优化的同时还对不同形式的改进组件的进行产品配置优化，也考虑改进组件对配置方案的影响，由此实现了一种更为准确的回收产品重用的产品配置方法。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步，不同形式的改进组件包括再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和/或原始改进组件。

采用上述进一步方案的有益效果是：考虑到多种不同形式的改进组件，可在消除浪费的基础上，提高产品回收的整体效益。

进一步，s1中，所述产品由k个组件组成，确定回收所述产品的第k组件的数量的表达式为：

其中，t表示所述任一时刻，t＝1，2，3，……，t，t表示需求周期，dt表示所述市场需求量，ηt表示所述回收率，k为正整数，且k＝1、2、3，……，k。

采用上述进一步方案的有益效果是：根据产品在需求周期内的市场需求量和回收率，可精确计算出在任一时刻所回收的产品各组件的数量。

进一步，s2中，首先确定第k组件所采用的再利用组件的数量的表达式为：

其中，表示第k组件所采用的再利用组件的占比；

分别用相应表示第k组件所采用的再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的占比，根据上述表达式分别得到：第k组件所采用的再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的数量分别为：且满足如下的第一约束条件：

和满足如下的第二约束条件：

采用上述进一步方案的有益效果是：在市场需求量确定情况下，根据第一约束条件和第二约束条件，可得到多组所组成的第一解集合，由此相应得到多组

进一步，s2中还包括：对所述产品的总碳排放量进行优化，所述总碳排放量minu的表达式为：

其中，分别用相应表示第k组件所采用的再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的碳排放量，所述总碳排放量minu满足如下的第三约束条件：

minu≤u⁺

其中，u⁺表示政府原始碳配额的上限。

采用上述进一步方案的有益效果是：对产品的总碳排放量进行优化，并使其满足第三约束条件，即总碳排放量不超过政府原始碳配额的上限，以减小对环境的影响。此过程将上述中第一解集合进行缩减形成第二解集合。

进一步，s2中还包括：对所述产品的可靠度进行优化，具体为：

确定各改进组件的可靠度，分别用相应表示第k组件所采用的再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的可靠度，分别结合得到所述产品的整体可靠度，且满足如下的第四约束条件为：

r≥r^*

其中r表示所述整体可靠度，r^*表示给定的所述产品的整体可靠度阈值。

采用上述进一步方案的有益效果是：产品的整体可靠度不小于给定的整体可靠度阈值，以保证产品的质量，此过程将上述中第二解集合进行进一步缩减，形成第三解集合。

进一步，确定各改进组件的可靠度的过程为：首先确定各改进组件的返还使用时间，然后用两参数的威布尔分布模型计算出

采用上述进一步方案的有益效果是：根据各改进组件的返还使用时间，用两参数的威布尔分布模型计算出各改进组件的可靠度。

进一步，还包括，根据r^*，采用gree分配法计算出第k组件的组件可靠度阈值，用表示，且满足如下的第五约束条件：

采用上述进一步方案的有益效果是：根据给定的给定的整体可靠度阈值反推其各组件的组件可靠度阈值，然后与产品的组件的可靠度进行比较，进一步保证了产品的质量，此过程继续将上述第三解集合进行进一步缩减，形成最优解集合，也就是说，在得到最优解集合之前，已对第一解集合进行了多次缩减，然后利用模糊集理论的pareto优选机制，从所述最优解集合中提取帕累托最优解作为所述产品的最优配置方案。

进一步，s2中还包括：对所述产品的总生产成本进行优化。

采用上述进一步方案的有益效果是：在总碳排放量不超过政府原始碳配额的上限以及保证产品的可靠度的基础上，对产品的总生产成本进行优化至最低，以保证其经济效益。

进一步，分别用相应表示第k组件所采用再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的变动成本，所述总变动成本为：

所述总生产成本的表达式为：minc＝cfix+cvar，其中cfix表示所述产品的固定成本。

采用上述进一步方案的有益效果是：将生产成本进行细化，使其最终结果更为准确。

附图说明

图1为本发明的一种回收产品重用的产品配置方法的框架图；

具体实施方式

应当理解，此时所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

本实施例提供的一种回收产品重用的产品配置方法，如图1所示，包括如下步骤：

s1、确定所述产品在需求周期内任一时刻的市场需求量和回收率，并根据所述市场需求量和所述回收率确定回收所述产品的各组件的数量；

s2、根据约束条件和优化目标，利用gamultiobj函数的遗传算法计算出各组件采用不同形式的改进组件时的占比的最优解集合；

s3、利用模糊集理论的pareto优选机制，从所述最优解集合中提取帕累托最优解作为所述产品的最优配置方案。

根据约束条件和优化目标，利用gamultiobj函数的遗传算法计算出各组件采用不同形式的改进组件时的占比的最优解集合，一方面，可通过设置多个优化目标，满足在产品多个目标上的优化配置，然后通过设置相应的约束条件，计算出各组件采用不同形式的改进组件时的占比的最优解集合，即重复考虑到不同形式的改进组件对配置方案的影响，然后利用模糊集理论的pareto优选机制，从最优解集合中提取帕累托最优解作为最优配置方案，可见，本申请在多个目标进行优化的同时还对不同形式的改进组件的进行产品配置优化，也考虑改进组件对配置方案的影响，由此实现了一种更为准确的回收产品重用的产品配置方法。

优选地，在上述技术方案中，不同形式的改进组件包括再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和/或原始改进组件。考虑到多种不同形式的改进组件，可在消除浪费的基础上，提高产品回收的整体效益。

其中，再利用组件是指：对回收的产品组件只进行简单的清洗和翻新后所生成的组件，相比与再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件，再利用组件为产品回收的最高级别；

再制造组件是指：通过专业化修复或升级改造的方法所生成的组件，且使其质量特性不低于原始组件；

循环利用组件是指：将回收的产品组件进行分类、切碎或融化后得到其材料，且材料可用于生产新产品。

原始组件是指：新制造的组件，如备用组件，直接用来替换原有产品上相应的组件；

原始改进组件是指：在原始组件上有所改进的组件，比如在不改变原始组件结构的情况下使用新材料，来使其更为坚固；比如在原始部件的基础上进行少量的改进，使其连接更稳等。

优选地，在上述技术方案中，s1中，所述产品由k个组件组成，确定回收所述产品的第k组件的数量的表达式为：

其中，t表示所述任一时刻，t＝1，2，3，……，t，t表示需求周期，dt表示所述市场需求量，ηt表示所述回收率，k为正整数，且k＝1、2、3，……，k。根据产品在需求周期内的市场需求量和回收率，可精确计算出在任一时刻所回收的产品各组件的数量。

优选地，在上述技术方案中，s2中，首先确定第k组件所采用的再利用组件的数量的表达式为：

其中，表示第k组件所采用的再利用组件的占比；

分别用相应表示第k组件所采用的再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的占比，根据上述表达式分别得到：第k组件所采用的再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的数量分别为：且满足如下的第一约束条件：

和满足如下的第二约束条件：

在市场需求量确定情况下，根据第一约束条件和第二约束条件，可得到多组所组成的第一解集合，由此相应得到多组

较优地，在上述技术方案中，s2中还包括：对所述产品的总碳排放量进行优化，所述总碳排放量minu的表达式为：

其中，分别用相应表示第k组件所采用的再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的碳排放量，

所述总碳排放量minu满足如下的第三约束条件：

minu≤u⁺

其中，u⁺表示政府原始碳配额的上限。

对产品的总碳排放量进行优化，并使其满足第三约束条件，即总碳排放量不超过政府原始碳配额的上限，以减小对环境的影响。此过程将上述中第一解集合进行缩减形成第二解集合。

较优地，在上述技术方案中，s2中还包括：对所述产品的可靠度进行优化，具体为：

确定各改进组件的可靠度，分别用相应表示第k组件所采用的再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的可靠度，分别结合得到所述产品的整体可靠度，且满足如下的第四约束条件为：

r≥r^*

其中r表示所述整体可靠度，r^*表示给定的所述产品的整体可靠度阈值。

产品的整体可靠度不小于给定的整体可靠度阈值，以保证产品的质量，此过程将上述中第二解集合进行进一步缩减，形成第三解集合。

较优地，在上述技术方案中，确定各改进组件的可靠度的过程为：首先确定各改进组件的返还使用时间，然后用两参数的威布尔分布模型计算出根据各改进组件的返还使用时间，用两参数的威布尔分布模型计算出各改进组件的可靠度。

较优地，在上述技术方案中，还包括，根据r^*，采用gree分配法计算出第k组件的组件可靠度阈值，用表示，且满足如下的第五约束条件：

根据给定的给定的整体可靠度阈值反推其各组件的组件可靠度阈值，然后与产品的组件的可靠度进行比较，进一步保证了产品的质量，此过程继续将上述第三解集合进行进一步缩减，形成最优解集合，也就是说，在得到最优解集合之前，已对第一解集合进行了多次缩减，然后利用模糊集理论的pareto优选机制，从所述最优解集合中提取帕累托最优解作为所述产品的最优配置方案。

较优地，在上述技术方案中，s2中还包括：对所述产品的总生产成本进行优化。在总碳排放量不超过政府原始碳配额的上限以及保证产品的可靠度的基础上，对产品的总生产成本进行优化至最低，以保证其经济效益。

较优地，在上述技术方案中，分别用相应表示第k组件采用的再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的变动成本，

所述总变动成本为：

所述总生产成本的表达式为：minc＝cfix+cvar，其中cfix表示所述产品的固定成本。将生产成本进行细化，使其最终结果更为准确。

其中，固定成本包括装配成本、安装成本和所有其他间接成本，固定成本一般可根据实际情况设为定值。

变动成本是指受采用不同形式的改进组件的影响所带来的成本，一般是变动的，如回收成本、各改进组件的加工成本等。

下面以我国h再制造企业为案例研究对象，来详细阐释本发明的实际应用：

例如：h再制造企业拟采用本发明中的方法生产一批某型号零部件，已知该型号零部件平均使用年限为6年，且根据h再制造企业透露，根据以往的销售情况，预估该型号零部件的市场需求周期为20年，即t＝20；已知该零件的整体可靠度阈值r^*＝0.75，生产该型号零件的政府原始碳配额的上限为u⁺，其单位为kg，u⁺可从国家标准、国家推荐标准或其它一些标准中获得，在本实施中设置u⁺＝4；且已知该型号零部件由四种组件构成，分别对其命名为第一组件、第二组件、第三组件、第四组件，已知需求周期t内t时刻该型号零部件市场需求量dt和回收率ηt；

第一步，以第一组件为例，以其各改进组件的为变量，t时期第一组件所采用的再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的数量可表示为：

第二组件、第三组件和第四组件各自采用不同形式的改进组件的数量根据上述表达式亦可求出，在此不做赘述。

第二步，第一组件、第二组件、第三组件和第四组件分别采用不同的改进组件的的碳排放量，其数据可由h再制造企业统计得到，如下述表1所示：

表1

总碳排放量minu的表达式为：

然后将总碳排放量与u⁺进行比较。

第三步：确定各改进组件的返还使用时间，如该型号零部件平均使用年限为6年，可定义：

当第一组件采用再利用组件时，其返还使用时间为平均使用年限的100％；

当第一组件采用再制造组件时，其返还使用时间为平均使用年限的70％；

当第一组件采用循环利用组件时，其返还使用时间为平均使用年限的90％；

当第一组件采用原始组件时，其返还使用时间为平均使用年限的100％；

当第一组件采用原始改进组件时，其返还使用时间为平均使用年限的110％；

当然，第一组件所采用的各改进组件的返还使用时间与平均使用年限之间的关系比例可设置为其它值；而且第二组件、第三组件和第四组件采用各改进组件的返还使用时间与平均使用年限之间的关系比例亦可由上述内容得出，在此不做赘述。

除此之外，还可根据在回收时确定各组件已使用时间，这样能更精确得得到使用时间与平均使用年限之间的关系比例。

本实施例中以上述确定的关系比例进行计算，由此得到第一组件、第二组件、第三组件和第四组件分别采用不同的改进组件时的可靠度，分别用相应表示，分别结合得到该零件的整体可靠度r，并根据r^*，采用gree分配法计算出第一组件、第二组件、第三组件和第四组件的组件可靠度阈值如下述表2所示：

表2

第四步，对该型号零件的总生产成本进行优化，其总生产成本包括变动成本和各改进组件的变动成本。在总碳排放量不超过政府原始碳配额的上限以及保证产品的可靠度的基础上，对产品的总生产成本进行优化至最低，以保证其经济效益。本实施例中以此作为优化目标。

具体为：分别用相应表示各组件所采用再利用组件、再制造组件、循环利用组件、原始组件和原始改进组件的变动成本，如下述表3所示：

表3

其总变动成本为：

所述总生产成本的表达式为：minc＝cfix+cvar，其中固定成本和各组件的变动成本可由h再制造企业统计得到。

其固定成本cfix可设置为一定值，该定值可由该h再制造企业统计得到；

第五步，设定如下约束条件：

第一约束条件为：

第二约束条件为：

第三约束条件为：minu≤u⁺

第四约束条件为：r≥r^*

第五约束条件为：

第六步，根据上述内容，利用gamultiobj函数的遗传算法计算出各组件采用不同形式的改进组件时的占比的最优解集合，如下述表4所示，最优解集合中包括方案1、方案2……方案m等多个方案。

表4

第七步，利用模糊集理论的pareto优选机制，从所述最优解集合中提取帕累托最优解作为所述产品的最优配置方案，即每个非支配解的归一化隶属度拥有最大归一化隶属度的解即为最优解，如下述表5所示：

表5

第八步，在第七步中已获知最优配置方案，即已得到各组件所采用不同形式的改进组件的占比，然后根据第一步中的表达式，可到各组件所采用不同形式的改进组件的数量，而且，其数量可能会出现具有小数点的情况，可根据实际情况进行调整。

另外一点需要指出，本发明中对总碳排放量的优化、对可靠度的优化和对总生产成本的优化顺序不分前后，但首先要保证总碳排放量不超过政府原始碳配额的上限以及保证产品的质量，另外，本发明中还可引入对总生产时间的优化以及其它目标的优化，也在本发明的保护范围内。

还应理解，在本发明各实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。