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Constraint-Based Disassembly Sequencing Algorithms for Dismantling Applications—A Comparative Study
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AI
DOI：10.3390/pr14121937.png)
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摘要
En 中文
随着对危险环境下自动化拆卸作业兴趣的增长，自动规划安全且高效的拆卸顺序变得越来越重要。当大型结构被分割成部件时，移除顺序必须确保每个部件能够安全提取，同时不破坏剩余结构的稳定性。本文对解决二维拆卸顺序问题的四种算法进行了比较研究：首次可行随机搜索（FFRS）、贪婪搜索（GS）、高度递减搜索（HDS）和随机树搜索（STS）。本研究特别关注在几何和物理约束下的顺序可行性，即连通性、可达性和结构稳定性。二维模型为分析不同切割复杂度下的算法行为提供了一个简化的计算高效测试平台，其目标是最小化总移除轨迹长度。结果表明，虽然STS始终能找到最优或近似最优解，但其阶乘运行时间限制了可扩展性。GS高效地产生高质量解，但可能陷入不可行配置，而HDS以牺牲解质量为代价提供了强可靠性和速度。基于这些发现，提出了一种基于高度回溯的混合算法作为有前景的未来方向，结合了贪婪搜索的效率和随机探索的鲁棒性。这些结果揭示了不同顺序策略的相对优势和局限性，并为未来扩展到更真实的拆卸场景（包括三维和放射约束应用）奠定了基础。
Keyword:
disassembly sequencing
decommissioning
constraint-based optimisation
heuristic algorithms
metaheuristic algorithms
期刊
IF:
2.8
论文数:
7.3K
被引数:
3.7W
机构
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