基于直觉正态云的退役机械产品拆解序列方案决策

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.024

中国机械工程 ›› 2026, Vol. 37 ›› Issue (4): 999-1006.DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.04.024

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基于直觉正态云的退役机械产品拆解序列方案决策

张洪浩¹(), 韩涛¹, 张绍琳¹, 王丹琦², 田广东³, 黄忠伟⁴()

^1.山东大学机械工程学院, 济南, 250061
^2.长沙理工大学机械与运载工程学院, 长沙, 410114
^3.北京建筑大学机电与车辆工程学院, 北京, 100044
^4.中南大学交通运输工程学院, 长沙, 410075

收稿日期:2025-11-25 出版日期:2026-04-25 发布日期:2026-05-11
通讯作者: 黄忠伟
作者简介:张洪浩，男，1992年生，副教授、博士研究生。研究方向为产品拆解与再制造、仿生结构绿色设计、智能优化。E-mail： honghao_zhang@sdu.edu.cn
黄忠伟^*（通信作者），男，1999年生，博士研究生。研究方向为产品拆解与再制造。E-mail： huangzw0325@163.com。
基金资助:
国家自然科学基金(52575297);山东省重点研究计划(2024CXGC010301);山东省青年科技人才托举工程资助(SDAST2024QTA054)

Decision-making of Disassembly Sequence Alternatives for End-of-life Mechanical Products Based on Intuitionistic Normal Cloud

ZHANG Honghao¹(), HAN Tao¹, ZHANG Shaolin¹, WANG Danqi², TIAN Guangdong³, HUANG Zhongwei⁴()

^1.School of Mechanical Engineering，Shandong University，Jinan，250061
^2.School of Mechanical and Transportation Engineering，Changsha University of Science and Technology，Changsha，410114
^3.School of Electromechanical and Vehicle Engineering，Beijing Architecture University，Beijing，100044
^4.School of Transportation Engineering，Central South University，Changsha，410075

Received:2025-11-25 Online:2026-04-25 Published:2026-05-11
Contact: HUANG Zhongwei

摘要/Abstract

摘要：

针对退役机械产品在复杂模糊环境中拆解序列方案排序困难的问题，提出了一种基于直觉正态云（INC）模糊理论的主客观权重融合的混合多属性决策方法。通过分析产品拆解特点，从环境、经济和人本3个维度建立了综合的退役机械产品拆解序列方案选优指标体系；结合蒙特卡罗模拟和云模型距离对交叉熵和完全一致性方法进行改进，确定指标融合权重；采用INC-折中正负理想解排序法对备选拆解序列方案进行排序以确定最优方案。最后以退役火电机组为例进行验证，通过比较不同赋权方式、决策方法对决策结果的影响，验证了所提方法的科学性和有效性。

关键词: 退役机械产品, 绿色再制造, 多属性决策, 直觉正态云, 拆解序列方案

Abstract:

To address the challenges of disassembly end-of-life mechanical products in complex and fuzzy environments， which complicated the sequencing of disassembly alternatives， a hybrid multi-criteria decision-making method was proposed based on INC fuzzy theory and incorporating integrated subjective and objective weights. According to dismantling features， a comprehensive optimization criteria system for evaluating disassembly sequence alternatives of end-of-life mechanical products was constructed across the environmental， economic， and human-related dimensions. Combining Monte Carlo simulation with cloud model distance， improvements were made to the cross-entropy and full consistency method to determine criteria fusion weights. The INC-measurement of alternatives and ranking according to compromise solution method was subsequently employed to rank the disassembly sequence alternatives and determine the optimal solution. Finally， an end-of-life coal-fire power products was employed as a case study to verify the scientific rigor and effectiveness of the proposed method by comparing the impacts of different weighting strategies and decision-making methods on the final results.

Key words: end-of-life mechanical product, green remanufacturing, multi-criteria decision making, intuitionistic normal cloud（INC）, disassembly sequence alternative

中图分类号:

TH162

张洪浩, 韩涛, 张绍琳, 王丹琦, 田广东, 黄忠伟. 基于直觉正态云的退役机械产品拆解序列方案决策[J]. 中国机械工程, 2026, 37(4): 999-1006.

ZHANG Honghao, HAN Tao, ZHANG Shaolin, WANG Danqi, TIAN Guangdong, HUANG Zhongwei. Decision-making of Disassembly Sequence Alternatives for End-of-life Mechanical Products Based on Intuitionistic Normal Cloud[J]. China Mechanical Engineering, 2026, 37(4): 999-1006.

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图/表 13

图1 直觉正态云

Fig.1 Intuitionistic normal cloud

表1 语言术语与INC的转化关系

Tab.1 Linguistic variables and corresponding INC

语言术语	INC
极低（VL）	（0，2.958，0.125，（0.10，0.75））
低（L）	（2.25，2.655，0.226，（0.25，0.60））
较低（ML）	（3.85，2.100，0.411，（0.40，0.50））
一般（F）	（5.00，1.922，0.470，（0.50，0.40））
较高（MH）	（6.15，2.100，0.411，（0.60，0.30））
高（H）	（7.75，2.655，0.226，（0.70，0.20））
极高（VH）	（10.00，2.958，0.125，（0.80，0.10））

表2 退役机械产品拆解序列方案指标体系

Tab.2 Criteria system for disassembly sequence alternatives of end-of-life mechanical products

维度	指标	表示形式	描述	类型
经济	平滑度C₁	拆解数据	衡量拆解线各配对工作站间任务负载均衡程度	成本型
	拆解成本C₂	拆解数据	退役产品在拆解过程中所消耗的经济资源	成本型
	工具转换时间C₃	拆解数据	拆解过程由于工具变化所导致的时间消耗	成本型
	市场需求C₄	语言术语	拆解获得的零部件价值	效益型
环境	环境危害C₅	语言术语	反映了拆解活动中产生的有害物质	成本型
环境	能源消耗C₆	拆解数据	在拆解活动中的能源消耗情况	成本型
人文	可达性C₇	语言术语	工人在处理拆解任务时所需的行业经验	效益型
人文	拆解复杂性C₈	语言术语	指工人在完成拆解任务时的劳动强度	成本型

图2 决策方法流程图

Fig.2 Flowchart of decision method

图3 退役火电机组产品

Fig.3 End-of-life coal-fire power products

表3 指标比较向量

Tab.3 Criterion comparison vectors

专家	比较向量
E₁	（C₁，C₆，C₂，C₈，C₇，C₅，C₄，C₃）
E₂	（C₁，C₆，C₂，C₈，C₇，C₅，C₄，C₃）
E₄	（C₆，C₅，C₂，C₈，C₁，C₇，C₄，C₃）
E₅	（C₆，C₅，C₂，C₈，C₁，C₇，C₄，C₃）
E₆	（C₅，C₆，C₂，C₈，C₇，C₁，C₄，C₃）
E₇	（C₂，C₆，C₄，C₅，C₁，C₃，C₇，C₈）
E₈	（C₂，C₄，C₆，C₅，C₁，C₃，C₇，C₈）

表4 距离决策矩阵

Tab.4 Distance decision matrix

方案	C₁	C₂	C₃	C₄	C₅	C₆	C₇	C₈
A1	0.301	0.170	0.252	0.280	0.938	0.241	0.361	0.528
A2	0.262	0.192	0.251	0.470	1.000	0.262	0	0.104
A3	0	1.000	1.000	0.681	0.188	1.000	0.351	0.720
A4	0.673	0.080	0	0.471	0.172	0.331	0.872	0.321
A5	0.021	0.841	0.251	0.000	0.296	0.850	0.581	1.000
A6	0.161	0.501	1.000	1.000	0	0.691	0.221	0
A7	1.000	0	0.252	0.042	0.935	0	1.000	0.521

表5 不同权重方法的指标权重

Tab.5 Criteria weight in different weight methods

C₁

C₂

C₃

C₄

C₅

C₆

C₇

C₈

融合

权重

表6 MARCOS方法的S值与UD值

Tab.6 S and UD value of MARCOS method

	A1	A2	A3	A4	A5	A6	A7
S	（0.697，0.220，0.069，（1，0））	（0.710，0.253，0.071，（1，0））	（0.816，0.433，0.087，（1，0））	（0.699，0.503，0.098，（1，0））	（0.738，0.351，0.061，（1，0））	（0.888，2.219，0.364，（1，0））	（0.597，0.234，0.044，（1，0））
U $D i d$	（0.697，1.563，0.264，（1，0））	（0.71，1.597，0.269，（1，0））	（0.816，1.861，0.311，（1，0））	（0.699，1.63，0.274，（1，0））	（0.738，1.676，0.277，（1，0））	（0.888，2.968，0.488，（1，0））	（0.597，1.346，0.223，（1，0））
U $D a i$	（1.300，0.654，0.159，（1，0））	（1.324，0.700，0.165，（1，0））	（1.521，1.003，0.197，（1，0））	（1.302，1.067，0.206，（1，0））	（1.376，0.848，0.152，（1，0））	（1.656，4.188，0.69，（1，0））	（1.114，0.616，0.116，（1，0））

表6 MARCOS方法的S值与UD值

Tab.6 S and UD value of MARCOS method

	A1	A2	A3	A4	A5	A6	A7
S	（0.697，0.220，0.069，（1，0））	（0.710，0.253，0.071，（1，0））	（0.816，0.433，0.087，（1，0））	（0.699，0.503，0.098，（1，0））	（0.738，0.351，0.061，（1，0））	（0.888，2.219，0.364，（1，0））	（0.597，0.234，0.044，（1，0））
U $D i d$	（0.697，1.563，0.264，（1，0））	（0.71，1.597，0.269，（1，0））	（0.816，1.861，0.311，（1，0））	（0.699，1.63，0.274，（1，0））	（0.738，1.676，0.277，（1，0））	（0.888，2.968，0.488，（1，0））	（0.597，1.346，0.223，（1，0））
U $D a i$	（1.300，0.654，0.159，（1，0））	（1.324，0.700，0.165，（1，0））	（1.521，1.003，0.197，（1，0））	（1.302，1.067，0.206，（1，0））	（1.376，0.848，0.152，（1，0））	（1.656，4.188，0.69，（1，0））	（1.114，0.616，0.116，（1，0））

图4 拆解序列方案效用度

Fig.4 UF of disassembly sequence alternatives

图5 不同权重向量对拆解序列方案选择的影响

Fig.5 Impact of different weighting vectors on disassembly sequence alternatives selection

图6 不同云滴数对拆解序列方案得分的影响

Fig.6 Impact of different number of cloud droplets on disassembly sequence alternatives scores

图7 不同方法的备选方案排名

Fig.7 Ranking of the alternatives with different methods

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