CN104834799A - 基于回收再利用的多材料车门选材方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多材料车门选材方法，具体涉及一种基于回收再利用的多材料车门选材方法；克服了现有车身选材不合理、可回收性差的问题；包括步骤1：利用Catia软件建立车门的模型图；步骤2：对车门部件回收再利用影响因素进行整理分类；步骤3：对车门部件回收再利用影响因素进行量化；步骤4：确定量化评价指标；步骤5：建立多材料车门选择优化模型；步骤6：求解多材料车门选择优化模型；影响因素包括材料种类、连接类型、材料分离、回收再利用基础和回收再利用利润；量化评价指标是指车门部件回收再利用值、车门部件回收再利用值利润；利用NSGA-Ⅱ方法求解；将得到的优化结果分析比较，获得最佳的车门内外板材料组合方案。

Description

基于回收再利用的多材料车门选材方法

技术领域

本发明涉及一种多材料车门选材方法，更确切地说，本发明涉及一种基于回收再利用的多材料车门选材方法。

背景技术

随着汽车保有量的迅猛增加，能源供给紧张和环境污染问题日益突出。很多学者和专家针对汽车的节能减排问题进行了大量的研究，其中最有效的手段之一便是汽车轻量化。汽车自重每降低10％，一般降低油耗6％～8％，减少CO2排放13％。汽车车身占整车总重的40％左右，汽车运行过程中约70％的燃料是消耗在车身质量上，车身成为汽车轻量化的关键。在20世纪90年代中期以前，车身选用的材料主要是低碳钢，随后为了改善重量和碰撞安全性，越来越多汽车前端结构的材料逐渐变成了高强度钢，目前为了进一步优化车身重量，先进高强度钢、铝合金、镁合金、碳纤维增强聚合材料等新材料在汽车车身上的应用比例逐步升高。随着多种新型轻量化材料的不断涌现，以及成形、连接技术的不断革新，多材料结构车身成为行业关注的热点。但是，由于车身材料的强度、刚度比较大，使得材料的使用寿命比较长，在汽车更新换代之后这些车身材料就会被遗弃或者少部分得到再利用，造成了资源的浪费，也不利于环保。目前，国内外的汽车行业在材料的回收利用方面依然有很大的空白，尤其是多材料的选材方法更是无人提及。本发明正是为了填补这个空白并且积极响应国家的环保政策，实施汽车的绿色制造,做到全方位的节能。

绿色制造(GM)是一种全面考虑资源效率和环境影响的现代化制造模式,是目前发达国家重要关注技术领域和产业发展方向。面向回收再利用设计是绿色制造的基础，汽车在设计阶段选用轻量化材料，并充分考虑选用材料的回收再利用性，是实现绿色制造的有效途径之一。

车门是车身的重要组成部分，应满足刚度、强度和模态性能的要求，车门轻量化又是改善车辆燃油经济性的重要措施之一，因此本发明选取车门部件进行多材料选材研究。车门轻量化主要是从开源、节流两个方面进行研究。开源方面：首先是采用多材料结构车门，将合适的材料用于合适的部位的思想，在保证整车性能的前提下实现汽车减重的目标；同时多材料结构车门又需要新材料和新的连接工艺的研究，也进一步拓展了轻量化材料的应用广度和深度。节流方面：日趋严格的环保法规使得设计师在车身概念设计阶段就应考虑汽车生命周期末端零部件的回收再利用问题，但是现有的研究大多集中于“开源”方面，目前在汽车概念设计阶段就考虑所选材料的回收再利用性国内处于起步阶段。如果在车身设计阶段就能考虑选用材料的回收再利用性问题，并能对影响产品回收再利用的因素量化评价，就可以使产品在使用寿命结束后材料的生命周期进一步延长，提高废弃产品的再生利用率，减少甚至消除产品废弃过程中直接或间接的污染性。因此在汽车设计中，应该充分考虑汽车部件的回收再利用性，进行绿色制造。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服了现有车身选材不合理、可回收性差的问题，提供了一种基于回收再利用的多材料车门选材方法。一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，包括以下步骤：

步骤1：利用Catia软件建立车门的模型图；

步骤2：对车门部件回收再利用影响因素进行整理分类；

步骤3：对车门部件回收再利用影响因素进行量化；

步骤4：确定量化评价指标；

步骤5：建立多材料车门选择优化模型；

步骤6：求解多材料车门选择优化模型；

步骤1中所述利用Catia软件建立车门的模型图，是根据车门尺寸绘制车门的模型图；建立车门的模型图中的车门采用内外板式的结构，车门窗框和内、外板的连接形式为整体式，门体内外板采用钢板冲压成形，对比模型采用外板选用铝合金材料，内板采用低碳钢。

步骤2中所述对车门部件回收再利用影响因素包括材料种类、连接类型、材料分离、回收再利用基础和回收再利用利润；

所述材料种类是指组成一个部件所用的材料类型，须考虑到不同材料种类间的电化学反应，采取措施避免电化学反应，同时考虑到回收再利用时的拆解性；

所述连接类型是指不同的材料或者相同材料之间组合在一起的方式，包括粘接、点焊、铆接、卡扣和螺栓连接；

所述材料的分离是指在报废汽车的部件经过粉碎机处理后，对于垃圾流中的不同种材质的材料分离；

所述回收再利用基础是指回收再利用技术和设备是回收再利用基础；

所述回收再利用利润是某部件的回收价格与原价的比值。

步骤3中所述对车门部件回收再利用影响因素进行量化的方法为：

以调查问卷的方法，通过专家打分法，把材料种类、连接类型、材料分离和回收再利用基础四个定性影响因素进一步细化进行打分，作为回收再利用设计的重要参考依据。

步骤4中所述确定量化评价指标中的量化评价指标是指车门部件回收再利用值R；

所述车门部件回收再利用值R使用梯形模糊数进行判断，梯形模糊数定义为：{(n₁,n₂,n₃,n₄)│n₁,n₂,n₃,n₄∈R；n₁<n₂<n₃<n₄}；

其中，[n₁,n₂]区间为线性递增函数，表示对其评价是消极的，也就是“低”、“小”；

[n₂,n₃]区间为最可能的状态，其隶属度为1；

[n₃,n₄]区间为线性递减函数，表示乐观的估计；在小于n₁和大于n₄的区域隶属度为0，表示不可能有这样的估计；

梯形模糊数的隶属函数公式：

相应的语言变量和隶属度为：

连接类型：1：螺栓连接，2：点焊，3：粘接；

材料分离：1：现有技术无法拆解，2：现有设备可拆解，3：可手工拆解；

材料种类：1：三种或三种以上材料连接，2：两种材料组合，3：单一材料。

根据部件的材料组合，利用MATLAB软件中的模糊逻辑MATLAB Fuzzy Logic工具箱的FIS编辑器来确定部件的回收再利用性值R；MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

步骤4中所述确定量化评价指标中的量化评价指标是指车门部件回收再利用值利润R_p；车门部件回收再利用值利润R_p计算公式：

$\begin{array}{c}{R}_p={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n(W_i\&times;P_{\mathrm{rm}})-\left(R_c\right)\\ ={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n(W_i\&times;P_{\mathrm{rm}})-(C_{\mathrm{diss}}+C_{\mathrm{tran}})\end{array}---\left(2\right)$

C_diss＝t_diss×l_diss          (3)

其中：n是部件拆分的零件数量,i是材料数目,R_p是回收再利用值利润,p_rm是单位质量材料的回收价格，R_c是回收成本，C_diss是拆解成本,C_tran是运输成本,w_i是材料i的重量,t_diss是拆解时间；l_diss是拆解过程中每小时的人工成本。

所述车门部件回收再利用值利润R_p受连接类型的影响用公式(4)表示：

$\mathrm{if\; jt}\left\{\begin{array}{c}1,P_{\mathrm{rm}}<P_1;R_C=R_c+C_s\\ 2\mathrm{or}3,P_{\mathrm{rm}}=P_1\end{array}\right.---\left(4\right)$

C_S＝t_s×l_s          (5)

其中p_rm是单位质量材料的回收价格；R_c：是回收成本；t_s：是分解时间；l_s：是分解时每小时的劳动成本；P₁：是回收材料单位质量的价格；C_s：是分解成本；

公式(4)表示如果连接类型的隶属度分值为1，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加分解成本C_s；

如果连接类型的隶属度分值为2或3，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中第i种材料的回收价格p_rm的值应该相应与回收料的价格P₁相等；

所述车门部件回收再利用值利润R_p受材料分离的影响用公式(5)表示：

$\mathrm{if\; ms}\left\{\begin{array}{c}1,R_C=R_c+C_d\\ 2,R_C=R_c+C_s\\ 3,R_C=R_c+0\end{array}\right.---\left(6\right)$

其中：R_c是回收成本；C_s是分解成本；C_d是废弃物处理成本；

公式(5)表示如果材料分离的隶属度分值为1，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加废弃物处理成本C_d；

如果材料分离的隶属度分值为2，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加分解成本C_s；

如果材料分离的隶属度分值为3，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值不用改变；

所述车门部件回收再利用值利润R_p受材料种类的影响用公式(6)表示：

其中：R_p表示回收再利用值利润；R_P1表示材料的回收价格成本；(R_P)_add表示额外材料回首获取的利润；R_c表示回收成本；C_d表示废弃物处理成本；

公式(6)表示如果材料种类的隶属度分值为1，则所求的的车门部件回收再利用值利润R_p的值不变；

如果材料种类的隶属度分值为2，且零件采用多种材料，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值相应的增加额外材料回首获取的利润(R_P)_add；

如果材料种类的隶属度分值为2，且零件只采用单一材料，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值不变；

如果材料种类的隶属度分值为3，且零件采用的材料均有回收价值，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值要低于R_P1；

如果材料种类的隶属度分值为3，且零件采用的材料没有回收价值，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值相应的增加废弃物处理成本C_d；

所述车门部件回收再利用值利润R_p受回收再利用基础的影响用公式(7)表示：

$\mathrm{if\; ri}\left\{\begin{array}{c}1,R_p=0\\ 2,R_p=R_p+0\end{array}\right.---\left(8\right)$

其中：R_p表示回收再利用值利润；

公式(7)表示如果回收再利用基础的隶属度分值为1，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值为零；

如果回收再利用基础的隶属度分值为2，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p值不变。

所述建立多材料车门选择优化模型，是根据优化目标，给出约束条件如公式(15)：

$\left\{\begin{array}{c}\left\{\begin{array}{c}\mathrm{M\; aximizeF}\left(M_i\right)\\ \mathrm{Max\; imize}{R}_{\mathrm{eV}}\left(M_i\right)\\ \mathrm{Minimize\; w}(t_i,l_i,h_i,f_{\mathrm{\&rho;}1}\left(M_i\right),f_{\mathrm{\&rho;}2}\left(M_i\right))i=1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n,j=1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,k\end{array}\right.\\ \begin{array}{c}{t}_i^L\&le;t_i\&le;t_i^U\\ L_i^L\&le;L_i\&le;L_i^U\\ h_i^L\&le;h_i\&le;h_i^U\\ {P_i}^L\&le;P_i\&le;{P_i}^U\\ M_i\stackrel{\&OverBar;}{C}[\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,m],i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n\end{array}\end{array}\right.---\left(16\right)$

其中：t_i、L_i、h_i分别表示部件的厚度、长度、高度；F(M_i)表示车门的刚度要求；f_ρ1(M_i),f_ρ2(M_i)分别表示车门内板和车门外板的组成材料的密度；w(t_i,L_i,h_i,M_i)表示用部件的厚度、长度、高度和材料密度参数获取部件在重量关系式，所发生的和代表厚度、长度、高度的下限和上限；

中，M_i表示第i个零件的材料标识编码，表示平均成本，m表示材料的种类，n表示部件的独立零件个数，P_i表示拆解后的个数，P_i ^L和P_i ^U表示拆解后个数的上限和下限。

所述优化目标是指回收再利用经济性评价指数R_eV、车门的性能、车门轻量化和材料的回收成本；

所述回收再利用经济性评价指数R_eV的计算公式为：

$R_{\mathrm{ev}}\left(M_i\right)=\frac{p_{\mathrm{rm}}}{p_{\mathrm{vm}}}---\left(9\right)$

其中p_rm表示回收时部件的价格；p_vm表示部件的原价；所述车门的性能是指强度、刚度或燃油经济性，用F(M_i)表示；

所述车门轻量化作为优化目标，用公式13表示：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{Minimize\; w}(t_i,l_i,h_i,f_{\mathrm{\&rho;}1}\left(M_i\right),f_{\mathrm{\&rho;}2}\left(M_i\right))i=1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n,j=1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,k\\ t_i^L\&le;t_i\&le;t_i^U\\ L_i^L\&le;L_i\&le;L_i^U\\ h_i^L\&le;h_i\&le;h_i^U\\ {P_i}^L\&le;P_i\&le;{P_i}^U\end{array}\right.---\left(14\right)$

其中：w(t_i,L_i,h_i,M_i)表示用部件的厚度、长度、高度和材料密度参数所获取部件的重量关系式；f_ρ1(M_i),f_ρ2(M_i)分别表示车门内板和车门外板的组成材料的密度；t_i、L_i、h_i分别表示部件的厚度、长度、高度；和表示厚度、长度、高度的下限和上限；

所述材料的回收成本作为一个优化目标，相应的函数式用(14)表示：

$M_i\stackrel{\&OverBar;}{C}[\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,m],i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n---\left(15\right)$

其中M_i表示第i个零件的材料标识编码；表示平均成本；m表示材料的种类；n表示部件的独立零件个数。

所述求解多材料车门选择优化模型是指采用非支配多目标遗传算法NSGA一Ⅱ进行求解；NSGA-Ⅱ方法的求解过程分为四步：

首先，需要随机生成初始种群P₀，其中的每一个体都是初始父代个体，对初始父代个体非支配排序，选择出的非支配个体标号为“1”；

其次，将“1”的个体溢出，继续对初始父代中的非支配个体标号，依此标记为“2”、“3”、“4”……，直到父代种群中的所有非支配个体全部溢出；

然后，对溢出的非支配个体赋予与其标号相同的适应度值，根据适应度值对选定的染色体交叉变异，得到的子代种群标记为“Q₀”；

最后，重建新的一代，将父代种群P_t和子代种群Q_t合并为一个具有2N个个体的新种群，标记为“R_t”，计算心中群的个体非支配排序和密度，再将适应度高的个体挑选出来作为解集的一个解；通过反复迭代，当迭代次数达到预定的数目时程序结束，获得帕累托pareto最优解集。

与现有技术相比本发明的有益效果是：

1.本发明受丹麦著名学者阿尔丁.L(Alting L)提出的面向回收再利用设计思想启发，研究在车身设计阶段基于回收再利用的轻量化车门选材方法。该方法能够客观量化评价影响回收再利用性的因素，针对车门逐步建立适应于CAD/CAM及DFR(Design for Recyclability)的统一信息模型，对车门的并行化、集成化和面向生命周期的设计具有重要意义。

2.本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法实现了车门部件回收再利用影响因素的量化处理。

3.本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法建立了高回收再利用值的车门多材料选材优化模型，使考虑可回收性的多材料车门选材操作容易、简洁。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明：

图1为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法的整体步骤流程图；

图2为采用本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法的计算回收再利用性值R的流程图；

图3为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法中计算回收再利用性值R所采用的梯形模糊数几何结构；

图4为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法中车门的微小规则形状区域示意图；

图5为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法中材料编码与材料参数的映射关系示意图；

图6为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法中多目标遗传算法优化流程图；

图7为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法中用R值评估设计模型的流程图；

图8-a为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法中关于质量的选择优化结果的pareto前沿图；

图8-b为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法中关于回收再利用利润R_P的选择优化结果的pareto前沿图；

图8-c为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法中关于回收再利用值R的选择优化结果的pareto前沿图；

图9为本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法所作的车门内外板的Catia模型图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作详细的描述：

本发明所述的基于回收再利用的多材料车门选材方法包括以下步骤：

1.利用Catia软件建立车门的模型图

CATIA是英文Computer Aided Tri-Dimensional Interface Application的缩写，是法国Dassault System公司旗下的CAD/CAE/CAM一体化软件。CATIA提供了完备的设计能力：从产品的概念设计到最终产品的形成，以其精确可靠的解决方案提供了完整的2D、3D、参数化混合建模及数据管理手段，从单个零件的设计到最终电子样机的建立；同时，作为一个完全集成化的软件系统，CATIA将机械设计，工程分析及仿真，数控加工和CATweb网络应用解决方案有机的结合在一起，为用户提供严密的无纸工作环境，特别是CATIA中的针对汽车、摩托车业的专用模块。本发明主要用到了CATIA的2D、3D的建模功能。

本发明所研究的车门采用内外板式的结构，车门窗框和内、外板的连接形式为整体式，门体内外板采用钢板冲压成形，对比模型采用外板选用铝合金材料，内板采用低碳钢。本发明中规定汽车选用钢板为普通低碳钢，汽车车身绝大多数钢板都是采用冷轧钢板冲压成形的。根据上海宝钢《汽车用冷扎钢板产品手册》记载，钢板厚度越大，局部凹陷抗力越大；钢材的屈服强度越大，局部凹陷抗力越大。为了更好的说明问题，利用Catia软件，根据车门尺寸绘制车门的模型图，作为回收再利用的多材料车门选材方法的研究对象，结合图例进行叙述。

2.车门部件回收再利用影响因素的整理分类

通过查阅相关文献，本发明确定了影响车门部件回收再利用性的因素是材料种类、连接类型、材料分离、回收再利用基础、回收再利用利润。接下来将对五个影响因素分别阐述：

1)材料种类：

对于一个车门部件，特别是在实际生产中采用两种或两种以上材料组合并不多见，同时从部件回收再利用角度，某一部件其组成材料的种类越多，一般其连接工艺约复杂，其报废拆解时的人工成本和拆解难度也会相应增加，那么其回收再利用性一般会变差。同时对于一个部件采用异质材料，最关键的是在设计过程中必须考虑到不同材料种类间的电化学反应，例如铝合金和高强钢组成的同一部件的不同零件间接触时必须采用相应的隔闭措施，表1为对汽车车门材料组合的评价。对于两种兼容性差的材料应该尽量分开，即使可以采取相应措施避免电化学反应，但也应考虑到回收再利用时的拆解性。

表1

2)连接类型：

目前在车门部件中，应用到的连接类型主要有粘接、点焊和铆接，某些部件应用到了卡扣和螺栓连接。连接类型很大程度上决定了部件的拆解(Disassembly)难易程度。拆解是将车辆、总成或部件等装配体进行解体的过程，一般而言，卡扣和螺栓连接在车门上应用比例相对较少，但是易于拆解，而点焊和铆接应用比例较高，但其可拆解性一般较差。本发明进一步总结归纳了在车门部件中用到的连接类型，并对其拆解性、回收再利用性和承载能力进行主观评价，如表2所示，表2为各种连接类型的对比。

表2

3)材料分离：

材料的分离主要是在报废汽车的部件经过粉碎机处理后，对于垃圾流中的不同种材质的材料分离难易程度。材料分离因为材料间接头数目和接头类型的不同，其拆解难度也不相同。目前新技术的应用，例如一体成型技术等使得接头数目大大降低，这在一定程度上提高了粉碎机对材料进行粉碎处理时的效率，最关键的是其降低了人工拆解成本。

4)回收再利用基础：

回收再利用技术和设备的应用是保证产品能被高效回收再利用的硬件。回收再利用技术和设备与材料的种类密切相关，例如，塑料相比于金属有不同的回收再利用途径，因此需要不同的回收再利用技术与设备。同时塑料相比于金属，其回收再利用性要高，但是对于复合材料而言，其回收再利用性较差。

5)回收再利用利润：

在回收再利用过程中，回收再利用利润是至关重要的因素，其取决于回收再利用材料种类和价格以及回收的人工成本等。回收再利用利润的高低直接决定了未来汽车回收业的发展速度的快慢和发展规模的大小。本发明用R_p表示回收再利用利润，用R_eV表示回收再利用率，是某部件的回收价格与原价的比值。

3.车门部件回收再利用影响因素的量化

通过以上五点影响车身部件回收再利用设计的因素阐述，其中前四个影响因素是定性评价指标，但是可以通过对其进行量化实现定量评价。量化评价的可靠性取决于量化方法的选取和主观评价的真实度。本发明以调查问卷的形式，通过专家打分法，把材料种类、连接类型、材料分离和回收再利用基础四个定性影响因素进一步细化进行打分，作为回收再利用设计的重要参考依据，调查问卷的格式参阅表3，表3为车门回收再利用性影响因素的调查问卷。

表3

4.确定量化评价指标

回收再利用利润是定量指标，可以直接用数字形式表示，在后文中，回收再利用利润将作为多目标优化过程中的一个重要因变量R_eV的计算基础，因为回收时可以得到部件的回收价格和原价，通过进一步的计算才能求得回收再利用利润R_p。而评价回收再利用性高低的值本发明表示为R值，R值的计算是以材料种类、连接类型、材料分离和回收再利用基础四个因素的量化为基础的。

(1)车门部件回收再利用值R的计算

参阅图2，材料种类、连接类型、材料分离和回收再利用基础四个影响因素是非定量的指标，更适用于模糊语言形式表达，本发明采用MATLAB Fuzzy Logic工具箱以解决非定量因素的评估。该工具提供了建立和测试模糊逻辑系统的一整套功能函数，包括定义语言变量及其隶属度函数、输入模糊推理规则、整个模糊推理系统的管理以及交互式地观察模糊推理的过程和输出结果。

在模糊系统中，模糊模型采用Takagi-Sugeno模型，此模型是由高木和关野首次提出，其特点是模糊规则的后件不同于标准模型是系统输出量的某一模糊集合，而是输入语言变量的函数。其模糊规则的后件是输入语言变量的函数，典型的情况是输入变量的线性组合。采用如下形式的模糊规则：输入模糊语言值，输出是真值参数，其适用于本发明回收再利用性值——即R值的计算。这类模糊逻辑系统的优点是输出量可用输入值的线性组合来表示，因而能够利用参数估计方法来确定系统的参数；同时，可以应用线性控制系统的分析方法来近似分析和设计模糊逻辑系统。

由于材料种类、连接类型、材料分离和回收再利用基础是四个模糊输入，主观评价是自然语言或者不精确的数值，比如“高和低”、“大和小”等没有明确的界限，所以发明选择使用梯形模糊数进行判断，梯形模糊数定义为：{(n₁,n₂,n₃,n₄)│n₁,n₂,n₃,n₄∈R；n₁<n₂<n₃<n₄}，其中，[n₁,n₂]区间为线性递增函数，表示对其评价是消极的，也就是“低”、“小”；[n₂,n₃]区间为最可能的状态，其隶属度为1；[n₃,n₄]区间为线性递减函数，表示乐观的估计；在小于n₁和大于n₄的区域隶属度为0，表示不可能有这样的估计。

参阅图3，梯形模糊数能够非常准确的表示人对某件事物的认识或看法，与三角模糊数相比，梯形模糊数包含更多的不确定性，常用于解决科学和工程领域的线性非确定性问题。梯形模糊数的隶属函数如公式1所示。

其相应的语言变量和隶属度参阅表4所示，表4为每个模糊输入的隶属度：连接类型：1：螺栓连接，2：点焊，3：粘接；材料分离：1：现有技术无法拆解，2：现有设备可拆解，3：可手工拆解；材料种类：1：三种或三种以上材料连接，2：两种材料组合，3：单一材料。一旦设置参数，根据部件的材料组合，利用MATLAB Fuzzy Logic工具箱的FIS来确定部件的回收再利用性值R。

表4

(2)车门部件回收再利用值利润(R_p)的计算：

回收再利用利润即从回收过程中回收者所获取的利润，计算如公式(2)、(3)。

$\begin{array}{c}{R}_p={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n(W_i\&times;P_{\mathrm{rm}})-\left(R_c\right)\\ ={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n(W_i\&times;P_{\mathrm{rm}})-(C_{\mathrm{diss}}+C_{\mathrm{tran}})\end{array}---\left(2\right)$

C_diss＝t_diss×l_diss          (3)

其中n是部件拆分的零件数量,i是材料数目,R_p是回收再利用值利润,p_rm是单位质量材料的回收价格，R_c是回收成本，C_diss是拆解成本,C_tran是运输成本,w_i是材料i的重量,t_diss是拆解时间，l_diss是拆解过程中每小时的人工成本。

回收再利用性值衡量的是某个部件或零件能被成功再利用的潜力。车身部件的材料种类(mc)、连接类型(jt)、材料分离(ms)、回收再利用基础(ri)四个模糊变量通过模糊推理系统计算得到了R值。需要注意的是，材料分离和连接类型等四个因素并不是相互独立的，他们直接相互影响着车门部件回收再利用值利润R_p。

a)连接类型(jt)对车门部件回收再利用值利润R_p的影响可用公式(4)表示，涉及到的分解成本C_s用公式(5)表示：

$\mathrm{if\; jt}\left\{\begin{array}{c}1,P_{\mathrm{rm}}<P_1;R_C=R_c+C_s\\ 2\mathrm{or}3,P_{\mathrm{rm}}=P_1\end{array}\right.---\left(4\right)$

C_S＝t_s×l_s         (5)

其中p_rm是单位质量材料的回收价格，R_c：回收成本，t_s：分解时间；l_s：分解时每小时的劳动成本；P₁：回收材料单位质量的价格；C_s：分解成本。

上述关系式表示如果连接类型(jt)的隶属度分值低(即分值为1)，则车门部件回收再利用值利润(R_p)的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加分解成本C_s；如果连接类型(jt)的隶属度分值分值为2或3，则车门部件回收再利用值利润(R_p)的计算公式中单位质量材料的回收价格p_rm的值应该与回收料的价格P₁相等。

b)材料分离(ms)对车门部件回收再利用值利润R_p的影响可用公式(6)表示：

$\mathrm{if\; ms}\left\{\begin{array}{c}1,R_C=R_c+C_d\\ 2,R_C=R_c+C_s\\ 3,R_C=R_c+0\end{array}\right.---\left(6\right)$

其中R_c是回收成本，C_s是分解成本，C_d废弃物处理成本。

上述关系式表示如果材料分离(ms)的隶属度分值低(即分值为1)，则车门部件回收再利用值利润(R_p)的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加废弃物处理成本C_d；如果材料分离(ms)的隶属度分值分值为2，则车门部件回收再利用值利润(R_p)的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加分解成本C_s；如果材料分离(ms)的隶属度分值分值为3，则车门部件回收再利用值利润(R_p)的计算公式中回收成本R_c的值不用改变。

c)材料种类(mc)对车门部件回收再利用值利润R_p的影响可用公式(7)表示：

其中R_p表示回收再利用值利润，R_P1表示材料的回收价格成本，(R_P)_add表示额外材料回首获取的利润,R_c：回收成本,C_d废弃物处理成本。

上述关系式表示如果材料种类(mc)的隶属度分值低(即分值为1)，则所求的的车门部件回收再利用值利润(R_p)的值不变；如果材料种类(mc)的隶属度分值为2，且零件采用多种材料，则所求的车门部件回收再利用值利润(R_p)的值相应的增加额外材料回首获取的利润(R_P)_add；如果材料种类(mc)的隶属度分值为2，且零件只采用单一材料，则所求的车门部件回收再利用值利润(R_p)的值不变；如果材料种类(mc)的隶属度分值为3，且零件采用的材料均有回收价值，则所求的车门部件回收再利用值利润(R_p)的值要低于回收价格成本R_P1；如果材料种类(mc)的隶属度分值为3，且零件采用的材料没有回收价值，则车门部件回收再利用值利润(R_p)的计算公式中回收成本R_c的值相应的增加废弃物处理成本C_d。

d)回收再利用基础(ri)对车门部件回收再利用值利润R_p的影响可用公式(8)表示：

$\mathrm{if\; ri}\left\{\begin{array}{c}1,R_p=0\\ 2,R_p=R_p+0\end{array}\right.---\left(8\right)$

其中R_p表示回收再利用值利润。

上述关系式表示如果回收再利用基础(ri)的隶属度分值低(即分值为1)，则所求的的车门部件回收再利用值利润(R_p)的值为零；如果回收再利用基础(ri)的隶属度分值为2，则所求的的车门部件回收再利用值利润(R_p)的值不变；

5.多材料车门选择优化模型的建立

5.1将回收再利用利润作为一个优化目标

要满足其具有良好的回收再利用性，在使得车门应具有高回收再利用值的同时，回收再利用利润也应尽可能的高，然而回收再利用利润R_p的计算相对较复杂，由于回收再利用利润的主要取决于回收时部件的价格部件的原价，因此本发明提出回收再利用经济性评价指数R_eV，替代R_p的计算，回收再利用经济性评价指数R_eV的计算公式为(9)。本方法将回收再利用经济性评价指数R_eV作为后文优化模型的一个目标函数。

$R_{\mathrm{ev}}\left(M_i\right)=\frac{p_{\mathrm{rm}}}{p_{\mathrm{vm}}}---\left(9\right)$

其中R_eV表示回收再利用经济性评价指数，M_i表示第i个零件的材料标识编码，p_rm代表回收时部件的价格，p_vm代表部件的原价。

5.2将车门的性能作为一个优化目标

为了满足轻量化的要求，也需要两个方面：满足车门的功能性要求的同时使车门重量尽可能轻，模型中车门重量也作为一个优化目标，而车门的性能作为评价优化模型效果的重要参考依据，可以用F(M_i)表示，根据设计要求，其可以代表强度、刚度或燃油经济性等，本发明选取刚度作为优化目标。

5.3将模型中车门轻量化作为一个优化目标

本发明根据Ashby的方法，同一种材料作为同一功能构件，但是其约束或者目标不同，那么其相应的材料指数表达式也不同；同理，同一材料作为不同功能构件即使约束和目标都相同，其相应的材料表达式也不同，其如表5所示。针对车门不同的结构件，如果某种材料被用作梁，同时要求重量最小，符合对刚度的约束要求，那么可以用这个材料指数表示该种材料如果作为梁构件满足规定刚度的表达式。

参阅图4，但是车门是薄板件，其结构复杂，形状不规则，可以对车门进行简化评价，将其划分成一定数目的微小规则形状区域。

表5材料作为功能件不同情况下的表达指数

优化目标重量是重量最轻，该区域薄板的质量m＝btlρ，其中t是厚度，b是宽度,ρ代表材料的密度。同时对薄板的功能性要求是高强度：其中F是单位载荷，b是宽度，ρ代表材料的密度，EI代表弯曲刚度，l是长度，S^*是规定的强度，E是杨氏模量，C₁是一个常数，取决于负载分布和区域的面积的二次矩，如公式(10)表示。

$I=\frac{{\mathrm{bt}}^3}{12}---\left(10\right)$

因为厚度t是自变量，同时长度l，宽度b和单位载荷F是设定的，根据以上公式得到公式(11)。

$m\&GreaterEqual;{\left(\frac{12S^{*}{b}^2}{c_1}\right)}^{\frac{1}{3}}{l}^2\frac{\mathrm{\&rho;}}{E^{\frac{1}{3}}}---\left(11\right)$

从公式(11)发现薄板的质量取决于其几何尺寸和对于几何尺寸已经给出的薄板，决定了优化目标质量的大小，其密度和杨氏模量代表选用的材料的性能。也就是说对于一种特定的优化目标，不同材料的材料指数可以代表同一构件不同的功能性。

考虑到每种类型材料M_i有它固有的属性，例如密度ρ，杨氏模量E，屈服强度σ_s等。我们可以直接引入材料类型作为设计变量，对备选材料从1到m进行编号。如果给出一种材料M_i，那么材料类型和材料属性之间的对应关系为公式(12)：

$\left(\begin{array}{c}{\mathrm{c\&rho;}}_i\\ E_i\\ P_i\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{\mathrm{cf}}_{\mathrm{\&rho;}}\left(M_i\right)\\ f_E\left(M_i\right)\\ f_P\left(M_i\right)\end{array}\right)---\left(12\right)$

由公式(11)，公式(12)可替换为：

E^1/3/ρ＝f(M_i)          (13)

根据设计目标，将车门重量作为约束条件，可用公式14表示：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{Minimize\; w}(t_i,l_i,h_i,f_{\mathrm{\&rho;}1}\left(M_i\right),f_{\mathrm{\&rho;}2}\left(M_i\right))i=1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n,j=1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,k\\ t_i^L\&le;t_i\&le;t_i^U\\ L_i^L\&le;L_i\&le;L_i^U\\ h_i^L\&le;h_i\&le;h_i^U\\ {P_i}^L\&le;P_i\&le;{P_i}^U\end{array}\right.---\left(14\right)$

其中：w(t_i,L_i,h_i,M_i)表示用部件的厚度、长度、高度和材料密度参数获取部件在重量关系式，M_i表示第i个零件的材料标识编码，f_ρ1(M_i),f_ρ2(M_i)分别代表车门内板和车门外板的组成材料的密度，t_i、L_i、h_i分别代表部件的厚度、长度、高度，和代表厚度、长度、高度的下限和上限。

5.4将材料的回收成本作为一个优化目标

参阅图5，一般情况下，车身材料组合优化设计中，优化件的厚度和组成的材料参数会作为设计变量。在本发明中可以发现部分设计变量存在联系，这无疑会增加优化时的计算量，为了解决这个问题，针对材料M_i对应的材料参数唯一，不再将材料参数作为设计变量，针对每种材料对应唯一编码，也就是说将材料作为设计变量，这样极大简化了设计变量的个数。

将材料的回收成本作为一个优化目标，相应的函数式用(15)表示：

$M_i\stackrel{\&OverBar;}{C}[\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,m],i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n---\left(15\right)$

其中M_i表示第i个零件的材料标识编码，代表平均成本，m代表材料的种类，n代表部件的独立零件个数。

根据设计目标，本发明给出的约束条件如公式16：

$\left\{\begin{array}{c}\left\{\begin{array}{c}\mathrm{M\; aximizeF}\left(M_i\right)\\ \mathrm{Max\; imize}{R}_{\mathrm{eV}}\left(M_i\right)\\ \mathrm{Minimize\; w}(t_i,l_i,h_i,f_{\mathrm{\&rho;}1}\left(M_i\right),f_{\mathrm{\&rho;}2}\left(M_i\right))i=1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n,j=1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,k\end{array}\right.\\ \begin{array}{c}{t}_i^L\&le;t_i\&le;t_i^U\\ L_i^L\&le;L_i\&le;L_i^U\\ h_i^L\&le;h_i\&le;h_i^U\\ {P_i}^L\&le;P_i\&le;{P_i}^U\\ M_i\stackrel{\&OverBar;}{C}[\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,m],i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;n\end{array}\end{array}\right.---\left(16\right)$

其中：t_i、L_i、h_i分别代表部件的厚度、长度、高度，F(M_i)代表车门的刚度要求，f_ρ1(M_i),f_ρ2(M_i)分别代表车门内板和车门外板的组成材料的密度，M_i表示第i个零件的材料标识编码，w(t_i,L_i,h_i,M_i)表示用部件的厚度、长度、高度和材料密度参数获取部件在重量关系式，所发生的和代表厚度、长度、高度的下限和上限， 中，M_i表示第i个零件的材料标识编码，代表平均成本，m代表材料的种类，n代表部件的独立零件个数，P_i代表拆解后的个数，P_i ^L和P_i ^U代表拆解后个数的上限和下限。

6.求解多材料车门选择优化模型

利用NSGA-Ⅱ方法求解；最后将得到的优化结果进行分析比较，获得最佳的车门内外板材料组合方案。参阅图6，采用Excel自带的规划工具Solver求解多材料车门选择优化模型，其算法是非支配多目标遗传算法NSGA一Ⅱ。NSGA-Ⅱ方法是一种基于pareto最优解的多目标遗传算法，Pareto图又称排列图，是一种柱状图，按事件发生的频率排序而成，它显示由于各种原因引起的缺陷数量或不一致的排列顺序，是找出影响项目产品或服务质量的主要因素的方法。该方法的核心是：通过使用排序选择方法和确定适应值的分配锁定帕累托解集合。NSGA-Ⅱ方法的求解过程主要分为四步：首先需要随机生成初始种群P₀，其中的每一个体都是初始父代个体，对初始父代个体非支配排序，选择出的非支配个体标号为“1”；其次将“1”的个体溢出，继续对初始父代中的非支配个体标号，依此标记为“2”、“3”、“4”……，直到父代种群中的所有非支配个体全部溢出；然后对溢出的非支配个体赋予与其标号相同的适应度值，根据适应度值对选定的染色体交叉变异，得到的子代种群标记为“Q₀”；最后重建新的一代，将父代种群P_t和子代种群Q_t合并为一个具有2N个个体的新种群，标记为“R_t”，计算心中群的个体非支配排序和密度，再将适应度高的个体挑选出来作为解集的一个解；通过反复迭代，当迭代次数达到预定的数目时程序结束，获得pareto最优解集。

在NSGA-Ⅱ算法中，染色体表达对新的子代的质量至关重要。算法中的交叉算子至关重要，它将同代个体某一部分结构替换重组为新个体，极大提高了算法的搜索功能。本发明直接采用实值重组形式表示，相应的染色体表达形式见表6。

表6

具体实施例：

高回收再利用值的多材料车门选材优化方法

1.利用Catia软件建立车门的模型图:参阅图9，本发明以某款轿车的左前门板为例,材料选择只应用于车门，在前处理软件Catia中选取车门的标准坐标：高度是沿Z轴方向，宽度是沿X轴方向，厚度是沿Y轴方向。选取车门的长度为4515mm，高度为1445mm，宽度为1725mm，内外板的厚度分别为1.10mm和0.8mm。

2.车门部件回收再利用影响因素的整理分类:通过查阅相关文献，确定了影响车门部件回收再利用性的因素是材料种类、连接类型、材料分离、回收再利用基础、回收再利用利润。其中前四个影响因素是定性评价指标，但是可以通过对其进行量化实现定量评价。

3.车门部件回收再利用影响因素的量化：经过专家打分法获取的四个回收再利用定性影响因素的量化结果参阅表7所示，表7为回收再利用定性影响因素的量化结果。

表7

4.确定量化评价指标

参阅图7，本发明利用MATLAB FIS工具箱计算R值，在计算某一个特定的车身部件的回收再利用性值时，可以不进入MATLAB环境下编程，直接从模型数据库里调用设计参数。加载设计模型后，通过键入子配件数目、材料组合、材料种类、接头类型等来计算R值。图形用户界面(GUI)利用MATLAB Guide进行开发，通过MATLAB的readfis和evalfis语法加载FIS的函数，通过点击“EVALUATE”键计算模型的回收再利用性值R，利用R值评价设计模型，得到的计算结果参阅表8，表8为回收再利用值超过3.0的材料组合。

表8

通过对内外板附加不同的材料属性，本发明将材料组合后车门部件回收再利用值大于3的组合挑选出来，为多材料车门选材提供基础。

5.多材料车门选择优化模型的建立

参考部件的生产价格列表和部件的回收价格，根据公式9，求解回收再利用经济性评价指数R_eV；

$R_{\mathrm{ev}}\left(M_i\right)=\frac{P_{\mathrm{rm}}}{R_{\mathrm{vm}}}---\left(9\right)$

其中R_eV表示回收再利用经济性评价指数，M_i表示第i个零件的材料标识编码，p_rm代表回收时部件的价格，p_vm代表部件的原价。

在hypermesh软件中建立车门模型，施加作用力和力矩，自动计算得到刚度F(M_i)。所述的Hypermesh为美国Altair公司的产品，是世界领先的、功能强大的CAE应用软件包；Hypermesh是一个高性能的有限元前后处理器，它能让CAE分析工程师在高度交互及可视化的环境下进行仿真分析工作。它支持直接输入已有的三维几何模型，并且导入的效率和模型质量都很高，可以大大减少很多重复性的工作。同样，Hypermesh也具有先进的后处理功能，可以保证形象地表现各种各样的复杂的仿真结果，如云图，曲线标和动画等。Altair公司还提供了Hypermesh的二次开发接口，用户可以进行Hypermesh二次开发定制自己所需要的功能。本发明所要用到的知识为Hypermesh的前处理功能以及二次开发功能。

在材料匹配优化的数学模型中，材料参数之间存在一定的关联，当给定材料的某一参数，材料的其它参数也就随之确定。为了解决优化过程中材料参数之间的对应关系，引入了材料标识编码，对备选材料进行编码。当一个材料标识编码赋给某零件时，也就确定了零件材料的所有参数。对于一种材料分配唯一的标识码，即只有一组材料参数与其对应。本发明备选材料参数以及标识码参阅表9所示，表9备选材料编号和材料参数。

表9

根据欧洲对报废汽车车门的拆解处理，经过粉碎机粉碎后大约是300片，将该车门内外板划分成100-500块区域。这若干部分其厚度、长度和宽度上限及下限参阅表10所示，表10为车门几何变量范围，其中厚度有两种，分别代表车门内板和外板的厚度。车门内板和外板可以是同一种材料，或者是两种不同的材料。据此明确了模型的约束条件，建立的数学模型如公式(18)所示。

表10

变量	下限	上限
			内板厚度t1	0.8㎝	2㎝
外板厚度t2	0.6㎝	1.7㎝
			长度l	90㎝	120㎝
宽度h	60㎝	90㎝
			分成的区域数目	100片	500片

$\left\{\begin{array}{c}\left\{\begin{array}{c}\mathrm{Maximize\; F}\left(M_i\right)\\ \mathrm{Maximize}{R}_{\mathrm{eV}}\left(M_i\right)\\ \mathrm{Minimize\; w}(t_i,l_i,h_i,f_{\mathrm{\&rho;}1}\left(M_i\right),f_{\mathrm{\&rho;}2}\left(M_i\right))\end{array}\right.\\ \mathrm{subject\; to}:\left\{\begin{array}{c}0.8\&le;t_1\&le;2.0\\ 0.6\&le;t_2\&le;1.7\\ 90\&le;l\&le;120\\ 60\&le;h\&le;90\\ {P_i}^L\&le;P_i\&le;{P_i}^U\\ M_i\&Element;\left\{\mathrm{1,2,3,4}\right\}\end{array}\right.\end{array}\right.---\left(18\right)$

其中，F、R_eV、W分别代表车门的刚度、回收再利用值和质量，t_i表示第i个零件的材料厚度，M_i表示第i个零件的材料标识编码，l_i和h_i分别代表长度和高度，P_i ^L和P_i ^U分别代表把车门内外板划分成的区域数目的上下限，F(M_i)代表车门的刚度要求，f_ρ1(M_i),f_ρ2(M_i)分别代表车门内板和车门外板的组成材料的密度。

6.求解多材料车门选择优化模型

选用Excel自带的规划求解功能求解优化模型，在求解工具中的材料属性输入如表11所示，输入时，可选择11、12行，约束条件本发明定义在表格E24–E32(下限)和F24–F32(上限)，模型的约束定义如表12所示。同时为了更好把CAD模型的信息导入excel中，我们选择的CAD软件是solidworks10，因为两者之间具有很好的兼容性，实际操作证明，优化模型的结果可以被导入CAD环境中，两者之间在数据交换和检索上具有很好的交互性。

表11

表12

	C	E	F
				17	genes	min	max
18	材料2	1	4
				19	材料1	1	4
20	厚度1	0.8	2
				21	厚度2	0.6	1.7
22	长度	90	120
				23	高度	60	90
24	连接类型	1	2
				25	材料组合	1	3
26	材料分离	1	3
				27	再利用基础	1	2

需要确定种群规模、代数、杂交率、变异率和适应度，表13是Solver相应的参数值输入量，本优化模型建立的门板重量最大值50千克，不在期望范围内的权重值分类为非可行解，去除在优化过程中发生的非可行的解决方案。

表13

种群规模	100
		代数	200
杂交率	0.90
		适应度	0.05
变异率	0.20

参阅图8，从优化模型的第200代结果可以看到部件功能和重量是相互遏制的，回收再利用利润率和以强度为代表的车门功能性也有这样的矛盾。每个解决方案的最终确定最优解的帕累托集需要应用伪权重向量。优化结果参阅表14所示。

表14

从优化结果可以看出，车门的强度最高时，其内外板均采用低碳钢能实但是其质量较其他组合都高；如果想得到最大的回收再利用利润，应该选用内板低碳钢，外板是铝合金的组合。同时发现，当外板采用铝合金，内板采用低碳钢时，其R值是3.8，属于高回收再利用性材料组合，同时其重量是39.74KG，车门刚度满足设计要求，是较好的一组材料组合。

首先如果重点考虑燃油经济性这个功能指标，从镁合金和其他材料组合的结果，参阅表13所示，表15是用镁合金和其它材料的组合比例减重结果，列出的重量减少是因为其他材料与镁组合金组合，其中燃油经济性数据的估算是基于汉和克拉克的工作。如果不考虑回收再利用性，内外板可以采用镁合金来实现较好的轻量化，但是本发明重点考虑的是回收再利用性高的材料，不仅仅是考量燃油经济性这个指标。所以设计师在确定不同的组合材料时，对不同的方案设定的伪权重是根据其设计经验。

表15

本发明在重点考虑部件的回收再利用性的基础上实现部件的轻量化设计，比较发现车门外板采用铝合金、内板采用低碳钢的设计是最优组合。车门内、外扳都使用低碳钢和镁合金时，相对于全低碳钢车门分别实现了3.8％的轻量化率，低于采用车门外板采用铝合金、内板采用低碳钢的设计，同时其回收再利用例如也低于最优组合。对比分析，车门外板改换铝合金后，车辆外侧的重量将会减轻，从而使重心内移。因此还具备提高操控稳定性的优点。内板采用的是拉伸强度为270MPa的钢，外板采用的是拉伸强度在200MPa以上的6000系(铝-镁-硅系)铝合金。与内外均使用钢材、“全钢材质”的普通车门相比，为车门外板改换铝合金重量更轻，而且成本低于内外均使用铝合金的“全铝合金材质”车门。也就是说，混合车门具备了集两种车门“优点于一身”的特点。

本发明所提出的基于回收再利用的多材料车门选材方法，在归纳整理了影响车身部件回收再利用性的五个因素基础上，应用模糊推理系统(FIS)对材料种类、连接类型、材料分离以及回收再利用基础四个影响车身部件回收再利用的定性因素量化求解，得到了评价车身部件回收再利用性的重要参数回收再利用值，即R值。提出了回收再利用利润R_P作为优化指标，并引入回收再利用经济性评价指数R_eV，作为优化模型的目标函数。构建了考虑回收再利用性的多材料车身部件选材优化模型，并以某款车门为例进行材料选择，根据获得尽可能大的回收再利用利润、低质量和高R值的目标，在保证车门刚度的前提下，运用Excel自带的规划求解工具Solver求解优化模型获得材料组合方案。对比分析材料组合方案，最终确定车门外板采用铝合金和车门内板采用低碳钢的材料组合方案。

Claims (10)

1.一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：利用Catia软件建立车门的模型图；

步骤2：对车门部件回收再利用影响因素进行整理分类；

步骤3：对车门部件回收再利用影响因素进行量化；

步骤4：确定量化评价指标；

步骤5：建立多材料车门选择优化模型；

步骤6：求解多材料车门选择优化模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

步骤1中所述利用Catia软件建立车门的模型图，是根据车门尺寸绘制车门的模型图；

建立车门的模型图中的车门采用内外板式的结构，车门窗框和内、外板的连接形式为整体式，门体内外板采用钢板冲压成形，对比模型采用外板选用铝合金材料，内板采用低碳钢。

3.根据权利要求1所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

步骤2中所述对车门部件回收再利用影响因素包括材料种类、连接类型、材料分离、回收再利用基础和回收再利用利润；

所述材料种类是指组成一个部件所用的材料类型，须考虑到不同材料种类间的电化学反应，采取措施避免电化学反应，同时考虑到回收再利用时的拆解性；

所述连接类型是指不同的材料或者相同材料之间组合在一起的方式，包括粘接、点焊、铆接、卡扣和螺栓连接；

所述材料的分离是指在报废汽车的部件经过粉碎机处理后，对于垃圾流中的不同种材质的材料分离；

所述回收再利用基础是指回收再利用技术和设备是回收再利用基础；

所述回收再利用利润是某部件的回收价格与原价的比值。

4.根据权利要求1所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

步骤3中所述对车门部件回收再利用影响因素进行量化的方法为：

以调查问卷的方法，通过专家打分法，把材料种类、连接类型、材料分离和回收再利用基础四个定性影响因素进一步细化进行打分，作为回收再利用设计的重要参考依据。

5.根据权利要求1所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

步骤4中所述确定量化评价指标中的量化评价指标是指车门部件回收再利用值R；

所述车门部件回收再利用值R使用梯形模糊数进行判断，梯形模糊数定义为：{(n₁,n₂,n₃,n₄)│n₁,n₂,n₃,n₄∈R；n₁<n₂<n₃<n₄}；

其中，[n₁,n₂]区间为线性递增函数，表示对其评价是消极的，也就是“低”、“小”；

[n₂,n₃]区间为最可能的状态，其隶属度为1；

[n₃,n₄]区间为线性递减函数，表示乐观的估计；在小于n₁和大于n₄的区域隶属度为0，表示不可能有这样的估计；

梯形模糊数的隶属函数公式：

相应的语言变量和隶属度为：

连接类型：1：螺栓连接，2：点焊，3：粘接；

材料分离：1：现有技术无法拆解，2：现有设备可拆解，3：可手工拆解；

材料种类：1：三种或三种以上材料连接，2：两种材料组合，3：单一材料。

根据部件的材料组合，利用MATLAB软件中的模糊逻辑MATLAB Fuzzy Logic工具箱的FIS编辑器来确定部件的回收再利用性值R。

6.根据权利要求1所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

步骤4中所述确定量化评价指标中的量化评价指标是指车门部件回收再利用值利润R_p；

车门部件回收再利用值利润R_p计算公式：

C_diss＝t_diss×l_diss   (3) 

其中：

n是部件拆分的零件数量；

i是材料数目；

R_p是回收再利用利润；

p_rm是单位质量材料的回收价格；

R_c是回收成本；

C_diss是拆解成本；

C_tran是运输成本；

w_i是材料i的重量；

t_diss是拆解时间；

l_diss是拆解过程中每小时的人工成本。

7.根据权利要求6所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

所述车门部件回收再利用值利润R_p受连接类型的影响用公式(4)表示：

C_S＝t_s×l_s   (5)

其中p_rm是第i种材料的回收价格；

R_c：是回收成本；

t_s：是分解时间；

l_a：是分解时每小时的劳动成本；

P₁：是回收材料单位质量的价格；

C_s：是分解成本；

公式(4)表示如果连接类型的隶属度分值为1，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加分解成本C_s；

如果连接类型的隶属度分值为2或3，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中第i种材料的回收价格p_rm的值应该相应与回收料的价格p₁相等；

所述车门部件回收再利用值利润R_p受材料分离的影响用公式(5)表示：

其中：

R_c是回收成本；

C_s是分解成本；

C_d是废弃物处理成本；

公式(5)表示如果材料分离的隶属度分值为1，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加废弃物处理成本C_d；

如果材料分离的隶属度分值为2，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值应该相应的增加分解成本C_s；

如果材料分离的隶属度分值为3，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成 本R_c的值不用改变；

所述车门部件回收再利用值利润R_p受材料种类的影响用公式(6)表示：

其中：R_p表示回收再利用值利润；

R_p1表示材料的回收价格成本；

(R_p)_add表示额外材料回首获取的利润；

R_c表示回收成本；C_d表示废弃物处理成本；

公式(6)表示如果材料种类的隶属度分值为1，则所求的的车门部件回收再利用值利润R_p的值不变；

如果材料种类的隶属度分值为2，且零件采用多种材料，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值相应的增加额外材料回首获取的利润(R_p)_add；

如果材料种类的隶属度分值为2，且零件只采用单一材料，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值不变；

如果材料种类的隶属度分值为3，且零件采用的材料均有回收价值，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值要低于R_p1；

如果材料种类的隶属度分值为3，且零件采用的材料没有回收价值，则车门部件回收再利用值利润R_p的计算公式中回收成本R_c的值相应的增加废弃物处理成本C_d；

所述车门部件回收再利用值利润R_p受回收再利用基础的影响用公式(7)表示：

其中：

R_p表示回收再利用值利润；

公式(7)表示如果回收再利用基础的隶属度分值为1，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值为零；

如果回收再利用基础的隶属度分值为2，则所求的车门部件回收再利用值利润R_p的值不变。

8.根据权利要求1所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

所述建立多材料车门选择优化模型，是根据优化目标，给出约束条件如公式(15)：

其中：t_i、L_i、h_i分别表示部件的厚度、长度、高度；

F(M_i)表示车门的刚度要求；

f_ρ1(M_i)，f_ρ2(M_i)分别表示车门内板和车门外板的组成材料的密度；w(t_i，L_i，h_i，M_i)表示用部件的厚度、长度、高度和材料密度参数获取部件在重量关系式，所发生的和 代表厚度、长度、高度的下限和上限；

中，M_i表示第i个零件的材料标识编码，表示平均成本，m表示材料的种类，n表示部件的独立零件个数，P_i表示拆解后的个数，P_i ^L和P_i ^U表示拆解后个数的上限和下限。

9.根据权利要求8所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

所述优化目标是指回收再利用经济性评价指数R_eV、车门的性能、车门轻量化和材料的回收成本；

所述回收再利用经济性评价指数R_eV的计算公式为：

其中p_rm表示回收时部件的价格；

p_vm表示部件的原价；

所述车门的性能是指强度、刚度或燃油经济性，用F(M_i)表示；

所述车门轻量化作为优化目标，用公式13表示：

其中：w(t_i，L_i，h_i，M_i)表示用部件的厚度、长度、高度和材料密度参数所获取部件的重量 关系式；

f_ρ1(Mi)，f_ρ2(M_i)分别表示车门内板和车门外板的组成材料的密度；

t_i、L_i、h_i分别表示部件的厚度、长度、高度；

和表示厚度、长度、高度的下限和上限；

所述材料的回收成本作为一个优化目标，相应的函数式用(14)表示：

其中M_i表示第i个零件的材料标识编码；

表示平均成本；

m表示材料的种类；

n表示部件的独立零件个数。

10.根据权利要求1所述的一种基于回收再利用的多材料车门选材方法，其特征在于：

所述求解多材料车门选择优化模型是指采用非支配多目标遗传算法NSGA一Ⅱ进行求解；

NSGA-Ⅱ方法的求解过程分为四步：

首先，需要随机生成初始种群P₀，其中的每一个体都是初始父代个体，对初始父代个体非支配排序，选择出的非支配个体标号为“1”；

其次，将“1”的个体溢出，继续对初始父代中的非支配个体标号，依此标记为“2”、“3”、“4”……，直到父代种群中的所有非支配个体全部溢出；

然后，对溢出的非支配个体赋予与其标号相同的适应度值，根据适应度值对选定的染色体交叉变异，得到的子代种群标记为“Q₀”；

最后，重建新的一代，将父代种群P_t和子代种群Q_t合并为一个具有2N个个体的新种群，标记为“R_t”，计算心中群的个体非支配排序和密度，再将适应度高的个体挑选出来作为解集的一个解；通过反复迭代，当迭代次数达到预定的数目时程序结束，获得帕累托pareto最优解集。