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再制造物流网络健壮性设计方法的研究

作　者: 夏守长
导　师: 胡宗武；奚立峰
学　校: 上海交通大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 再制造物流网络健壮性设计物流成本分级遗传算法层次重心法实验设计
分类号: TH166
类　型: 博士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

21世纪是一个人类与自然环境协调发展的世纪。人们日益重视绿色产品的设计和制造,同时也致力于对废弃产品进行回收(Recycling),避免对环境造成污染。但是,仅仅是产品回收,对创造社会效益和经济价值的贡献是很有限的。为进一步挖掘回收产品的价值,“再制造”(Remanufacturing)的思想提了出来并正在得到实践,再制造可以更有效地解决废弃产品对环境的污染和合理有效地利用资源。再制造需要一个合理布局的物流网络,包括:回收点的布局和库存容量的确定,检测点的布局和设备配置,再制造点的布局和制造能力的确定;此外,产品回收网络和运输路线图编制等也非常重要。再制造物流网络的设计不同于传统的物流网络设计,回收产品的数量、质量和到达的时间的不确定性导致再制造物流网络布局的困难,借助于健壮性设计方法,能够合理选择网络系统设计参数以减少不确定性因素对系统的影响,达到再制造物流网络的柔性和稳定性。基于此,本文在综合分析国内外再制造物流网络研究现状的基础上完成了下列工作:(1)分析并总结了国内外再制造、健壮性设计、及再制造物流网络

全文目录

摘要  3-6
ABSTRACT  6-12
第一章绪论  12-38
  1.1 再制造物流网络  12-21
    1.1.1 再制造  12-16
    1.1.2 再制造物流网络  16-21
  1.2 再制造物流网络及其相关技术的研究进展  21-28
    1.2.1 国外研究现状  21-27
    1.2.2 国内研究现状分析  27
    1.2.3 研究进展总结  27-28
  1.3 健壮性设计  28-34
    1.3.1 健壮性设计的基本概念与方法  28-32
    1.3.2 健壮性设计的研究进展  32-34
    1.3.3 健壮性设计研究总结  34
  1.4 本文的研究目标、内容及方法  34-36
    1.4.1 研究目标  34
    1.4.2 研究内容  34-35
    1.4.3 研究问题与研究方法  35-36
  1.5 本文的组织结构  36
  1.6 本章小结  36-38
第二章再制造物流网络数据收集与整理  38-57
  2.1 再制造产品  38
  2.2 国内再制造环境  38-39
  2.3 再制造物流技术参数的选择  39-48
     2.3.1 企业物流的开展模式  40-42
    2.3.2 物流成本的构成  42-43
    2.3.3 企业选择的运输方式  43-44
    2.3.4 运输费用  44-47
    2.3.5 仓库费用  47-48
  2.4 再制造产品回收过程  48-53
    2.4.1 产品销售网络与回收  49-51
    2.4.2 TCL 家电物流配送过程  51
    2.4.3 梅林正广和配送和回收网络  51-52
    2.4.4 激光打印耗材回收网络  52-53
  2.5 回收品拆卸  53-54
  2.6 不确定性因素的设计  54-56
  2.7 本章小结  56-57
第三章再制造物流网络的健壮性建模  57-83
  3.1 再制造物流网络健壮性设计的数学定义  57-59
  3.2 基本假设  59-60
  3.3 数学建模  60-66
    3.3.1 运输成本  61-63
    3.3.2 固定成本  63-66
    3.3.3 数学模型  66
  3.4 健壮性设计基本原理与方法  66-70
    3.4.1 健壮性设计参数定义  66-67
    3.4.2 健壮性设计基本模型  67-68
    3.4.3 健壮性设计分类  68
    3.4.4 健壮性设计方法  68-70
  3.5 再制造物流网络的健壮性设计  70-73
    3.5.1 基于质量损失的健壮性模型  70-71
    3.5.2 基于灵敏度的健壮性模型  71-72
    3.5.3 基于质量波动概率的健壮性模型  72-73
    3.5.4 健壮性设计方法的比较  73
  3.6 健壮性模型的数学仿真  73-74
    3.6.1 数学仿真过程  73-74
    3.6.2 数学仿真次数  74
  3.7 多目标随机问题的优化方法  74-79
    3.7.1 随机优化问题的建模和优化方法  74-76
    3.7.2 多目标问题的优化设计方法  76-79
  3.8 随机优化过程的健壮性实现  79-82
    3.8.1 质量损失模型的健壮性实现  79-81
    3.8.2 灵敏度模型的健壮性实现  81-82
    3.8.3 质量波动概率模型的健壮性实现  82
  3.9 本章小结  82-83
第四章基于优化算法的再制造物流网络健壮性设计及实现  83-104
  4.1 健壮性设计优化算法  83-84
  4.2 层次重心法  84-88
    4.2.1 计算方法  84-85
    4.2.2 计算流程  85-86
    4.2.3 算法实现过程  86-88
    4.2.4 算例  88
  4.3 分级遗传算法  88-97
    4.3.1 遗传算法  88-89
    4.3.2 遗传算法研究现状  89-91
    4.3.3 遗传算法基本模型  91
    4.3.4 遗传算法基本流程  91-93
    4.3.5 分级遗传算法  93-95
    4.3.6 分级遗传算法流程  95
    4.3.7 分级遗传算法的实现  95-97
   4.4 基于 Matlab 的再制造物流网络健壮性实现  97-103
    4.4.1 数学实现工具  97-98
    4.4.2 基于Matlab 优化算法实现  98-99
    4.4.3 操作流程  99-100
    4.4.4 参数设置  100-102
    4.4.5 算法选择  102-103
  4.5 本章小结  103-104
第五章基于试验设计的再制造物流网络的健壮性设计  104-113
  5.1 基于试验设计的健壮性设计  104-107
    5.1.1 试验设计  104-106
    5.1.2 田口质量试验设计方法  106-107
  5.2 基于试验设计的再制造物流网络“信噪比”模型  107-108
  5.3 基于试验设计的健壮性设计流程  108
  5.4 试验设计的实现  108-112
    5.4.1 试验因子的确定  109
    5.4.2 每个试验因子水平的确定  109
    5.4.3 试验表的选择  109-110
    5.4.4 试验过程  110-111
    5.4.5 试验结果分析  111-112
  5.5 本章小结  112-113
第六章再制造物流网络健壮性设计实例  113-139
  6.1 电冰箱再制造  113-118
    6.1.1 电冰箱回收  113-114
    6.1.2 电冰箱结构组成  114-117
    6.1.3 电冰箱拆卸与回收  117
    6.1.4 电冰箱检测维修  117
    6.1.5 电冰箱回收与再制造参数  117-118
  6.2 电冰箱健壮性设计参数  118-121
    6.2.1 再制造物流参数  118-120
    6.2.2 模拟参数  120
    6.2.3 健壮性设计参数  120-121
    6.2.4 遗传参数定义  121
  6.3 基于层次重心法的健壮性设计结果与分析  121-124
    6.3.1 计算结果  121-122
    6.3.2 数据分析  122-124
  6.4 基于分级遗传算法的健壮性设计结果与分析  124-129
    6.4.1 计算结果  124-127
    6.4.2 灵敏度健壮性设计数据分析  127-128
    6.4.3 质量波动概率健壮性设计数据分析  128-129
  6.5 基于试验设计的再制造物流网络的健壮性设计结果与分析  129-137
    6.5.1 正交试验表选择  129-130
    6.5.2 试验含义  130-133
    6.5.3 试验结果  133-137
    6.5.4 试验分析  137
  6.6 提高系统健壮性方法  137-138
  6.7 本章小结  138-139
第七章全文总结及展望  139-142
  7.1 全文总结  139-140
  7.2 本文创新之处  140-141
  7.3 研究展望  141-142
参考文献  142-147
致谢  147-148
攻读博士期间发表的论文  148-150

再制造物流网络健壮性设计方法的研究

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