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。

为了提高再制造拆卸的资源利用率和整体效率,根据再制造服务的理念提出一种再制造拆卸服务模式,分析了该模式下单产品拆卸、多产品混流拆卸和基于机器人的柔性拆卸3种类型生产线的布局和特点。针对再制造拆卸服务生产线平衡问题,以最大化拆卸线负载均衡率和优先拆卸高价值的零部件为优化目标,建立了单产品双目标的拆卸线平衡模型,为简化参数设置并提高运算效率,提出一种改进型教与学的优化算法,在随机键法初始化以及教与学的基础上,赋予自学习能力,以增强算法的局部搜索效力。通过对比分析该算法与遗传算法对两组经典案例的求解结果,验证了该算法的可行性与有效性,以减速器拆卸为工程实例,验证了模型与算法的实用性。

在不确定的环境下,如何有效实现复杂机械产品再制造装配过程质量异常诊断是再制造企业质量控制面临的难题。基于此,在分析再制造复杂机械产品装配过程质量控制特点基础上,提出一种基于模糊异常诊断Petri网的再制造复杂机械产品装配过程质量异常诊断方法。该方法运用模糊理论建立了过程质量异常与异常源之间的映射关系,结合Petri网图形化描述了过程质量异常产生和传播机理,并通过模糊推理规则实现了装配过程质量异常诊断。以某再制造企业发动机装配过程为例,验证了方法的可行性。

研究了混凝土泵车再制造水射流参数与清洗效率之间的变化规律。采用正交试验的方法,选取了射流压力、射流直径、射流入射角度、靶距作为设计参数,每个因素取5个水平,设计出25种实验方案。采用数值模拟的方法对所设计的方案进行正交试验,得到25种设计方案的清洗量值,通过回归分析得出了清洗量与4个参数之间的响应面模型。进而建立了混凝土泵车水射流清洗优化模型,并优化设计了射流压力、射流直径、射流入射角度、靶距等参数。最后,通过对比实验验证了所得结果的正确性。

通过采用一种新型的技术方案,对综采设备液压支架检修过程中出现的铰接孔超差严重,甚至报废的情况进行检修,达到一定使用标准,从而实现资源的再次利用。