再制造服务是实现退役产品资源循环再利用和制造业可持续发展的重要途径。再制造拆卸服务,作为再制造服务中高效回收、处理退役产品零部件的前提,也是提高大规模废旧产品批量拆卸效率和再制造效益的重要手段。由于规模化拆卸过程中,废旧产品数量庞大,且每一个废旧产品结构及失效状态存在一定差异性,因此,能在废旧产品正式进入拆卸线前,快速确定各废旧产品拆卸目标零件及其拆卸序列,从而在切实提高各废旧产品拆卸效率的同时实现拆卸生产线的节能增效,已成为迫切需要解决的问题。本文以单废旧产品的多目标件为研究对象,提出一种三维模型下多目标件的拆卸序列规划方法,为复杂产品多目标件拆卸优化提供一种可借鉴的思路和方法,全文主要内容如下:(1)拆卸目标零件选择。为了在充分回收废旧产品可重用零部件的同时,节约拆卸成本和时间,以优先拆卸剩余价值高的零部件为目标件选择基准,构建涵盖失效概率、可再制造加工性、可拆洗性和再制造经济性等因素的可再制造性评价指标体系,建立基于熵权法和PROMETHEEⅡ法的废旧产品零件优先拆卸等级评估模型,据此选择拆卸目标零件。(2)废旧产品结构描述模型建立。基于图论的方法,根据废旧产品装配体结构功能模块,将其划分成为多个子装配体,按照其从内而外的装配特点,将其进行结构分层,结合废旧产品结构模块化和废旧产品分层结果,建立废旧产品结构混合图模型,实现对废旧产品零件间空间约束关系的描述。(3)最优拆卸序列求解。为减少对空间约束的建模过程,首先通过改进快速拓展随机数算法对废旧产品的三维状态空间进行障碍探测,将废旧产品分层处理,并判断不同层零件间约束关系,从而得到单个目标零件的拆卸序列。然后,采用协同进化算法,协调多个单目标零件拆卸序列,求解出各单目标件拆卸序列重合数多、多目标件拆卸序列长度最短的序列。其次,基于MOD法计算最短拆卸序列所需的标准拆卸时间,应用数据挖掘方法将零件连接方式和零件失效状态对实际拆卸时间的影响量化为校正因子,综合标准时间和校正因子求解最短拆卸序列的有效拆卸时间。最后,选择消耗有效拆卸时间最少的最短拆卸序列为最优拆卸序列。(4)实例验证。以废旧变速器的拆卸序列规划问题为例,根据其零件失效状态和再制造价值,选择拆卸目标零件,并逐步验证本文所提拆卸序列规划方法的有效性与实用性。