拆卸目标的自动检测是自动化拆卸的关键。针对基于深层神经网络算法的拆卸目标自动检测算法参数量大,导致的模型部署困难等问题,提出基于轻量级的YOLOX-Nano网络的目标组件智能检测方法。以十字螺钉为对象,构建数据集;提出基于迁移学习的YOLOX-Nano网络训练方法,基于试验法分析目标框回归损失和目标置信度损失对网络检测精度的影响规律,确定了最优的目标框回归损失和目标置信度损失组合,实现了网络检测精度的优化。最后,以某品牌插排为案例,对所提方法进行了实验验证。结果表明:使用轻量级网络实现十字螺钉检测,不仅得到了较为理想的检测效果,也大量减少了模型的部署时间,同时也为部署其他目标检测的轻量级网络提供了实验基础。

增材制造路径对于成型质量、打印效率等具有重要影响。针对由多重因素造成的增材制造路径选择困难等问题,提出基于层次分析法的增材制造路径选择方法。通过调研得到17个主要评价指标,剔除耦合指标后归类为6大子指标,构建增材制造路径评价指标体系;以成型性能、开发性能、应用性能为主要指标,以常见的6种增材制造路径为备选方案,构建具有双层指标的增材制造路径选择层次模型,应用层次分析法相对权数计算的层位传递原理,对路径选择的多层判断矩阵进行一致性检验,确定备选增材制造路径方案总排序。分析结果显示分形路径综合性能最佳。

载荷谱是齿轮剩余疲劳寿命预测的关键,为了加速疲劳试验以提高剩余疲劳寿命的预测效率,提出一种基于雨流计数的齿轮程序载荷谱编制方法。通过分析一个啮合周期齿轮轮齿受载情况,抽取相应动载荷谱,基于雨流计数递归算法实现该载荷谱的雨流计数。通过假设检验确定计数结果的数学模型,应用最大似然估计确定概率密度函数,在此基础上确定极大值载荷,建立了程序载荷谱。根据所得程序载荷谱应用Miner疲劳累计假说以及局部应力应变法预测齿轮寿命,并与疲劳试验结果进行比对,结果基本一致,证明了该程序载荷谱的有效性。

为了提高再制造曲轴毛坯质量,建立退役曲轴再制造毛坯质量评价模型,从失效性、经济性、材料性3个层面系统分析其再制造性能。提出基于可拓法的失效性评价方法,根据专家经验知识设定失效性指标经典域,基于专家评测法获得的评价值作为可拓评价物元,建立综合函数与回收决策关联度对曲轴初步分类。在此基础上,对拟再制造的曲轴从设备成本、时间成本两方面进行综合经济性评价,再制造成本过高的作回收处理。对回收处理中材料性指标高于阈值的曲轴采取材料回收,其余废弃处理。最后,选取5个退役曲轴进行应用研究。实验结果表明:所采取的回收方式与实际工程经验相符,实现了曲轴分阶段、全方位的评价,便于企业决策。

为提高3D打印机出丝的连续性与稳定性,提出送丝机构和喷嘴协同优化方法,克服了已有的打印机喷嘴和送丝机构单独优化而忽略两者之间耦合效应的不足。以喷嘴加热段长度、散热段长度、出口长度、送丝速度为优化参数,以喷嘴截面平均速度和平均温度为优化目标,设计正交试验,进行流体仿真。为快速得到最优方案,基于神经网络与NSGA-Ⅱ算法进行优化分析,结果表明:加热段长度为6 mm、散热段长度为4 mm、出口长度为0.7 mm、送丝速度为4.5 mm/s时,最大喷嘴截面

材料性能对于产品零部件的再制造特性具有重要影响，为了在再制造设计中科学客观地选择材料，提出了一种基于证据推理的材料多属性决策方法。针对再制造特性需求，构建了包含密度、机械性能、再制造工艺、经济性、环境性能等指标的材料多属性决策层次模型。应用证据理论将材料多属性决策层次模型中的评价指标变换成统一的评价形式，综合所有的评价指标完成备选材料的选优排序。最后，以某发动机缸体材料的选择为例，证明了该方法的有效性。

收集、整理归纳了可拆卸设计方法和关键技术的国内外研究成果,指出目前可拆卸设计中存在的不足,对面向绿色设计的产品可拆卸设计关键技术未来发展趋势进行了展望。

拆卸时间是产品可拆卸性评价的关键指标,拆卸时间的确定对于产品的可拆卸设计和回收决策具有重要意义.为了高效评估产品拆卸时间,提出了基于方法时间衡量（MTM）法的拆卸时间评估方法.以报废汽车前盘式制动器部件为例,分析了该部件的拆卸过程,对每个拆卸过程进行了基本动作分解,通过MTM方法对每个动作的拆卸时间进行映射估算,累积求和获得整个部件的拆卸时间.

以普通机床设计为基础,对XK-7132数控钻铣床主轴箱部分进行了系统的设计,根据生产需要拟定出主轴箱布局方案,传动方案的选择与设计,主轴、传动轴及齿轮的计算与验算,使其可用于零件加工要求精度较高的场合。

为了便于在设计过程中选择和应用恰当的疲劳寿命分析软件,提出了基于层次分析法的疲劳寿命分析软件选择方法.以nSoft、MSC-Fatigue、FE-safe、WinLife、DesignLife等-些常用的疲劳寿命分析软件为研究对象,根据各个软件在理论上的特性以及在实践应用中的表现,提取了接□性能、材料数据库、功能模块、人机交互界面四个评价指标,构建了疲劳寿命分析软件性能分析层次模型,分析了各个性能之间的相互联系及对疲劳寿命分析软件综合性能的影响程度.通过结果分析,提出了疲劳寿命分析软件的选择方法,为合理选择疲劳寿命分析软件提供了参考.