数控机床再制造绿色度评价体系的研究与应用

汪超台,吴斌方，李自成

(1.成都理工大学工程技术学院， 四川 乐山 614000； 2.湖北工业大学， 武汉 430068)

随着我国制造业的快速发展和对环境污染问题的日益重视，减轻环境污染及资源浪费将成为越来越重要的课题。2009年实施的《循环经济促进法》规定，国家支持企业开展机床产品的再制造；2011年审议通过的《“十二五”规划纲要》，明确指出“再制造产业化”。 在西方制造业发达国家，院校开设有再制造相关专业课程，企业也有相关研发部门，如德国的宝马汽车公司就成立了汽车拆卸中心，对报废汽车进行拆卸和再制造处理，其中报废汽车的零件回收率高达94%。其他欧美国家和日本都高度重视再制造技术的发展，其中，数控机床再制造占有很大比重。美国2005年的机床设备再制造产值已达750亿美元，英国机床设备再制造年产值也达到4 500万英镑。

我国数控机床市场庞大，品种繁多。2010年数控机床产量已经达到236 000多台，同比增长62.2%。 2014年数控机床产量达到391 000多台。 2015年进口的数控机床数量为18 584台，同比增长28.6%。随着我国越来越多地使用数控机床，废旧数控机床再制造满足可持续发展的条件，为响应我国可持续发展战略，大力开展数控机床再制造的绿色度评价体系的研究工作具有十分紧迫性和重要的意义[1-4]。

我国对数控机床再制造绿色度研究较晚，这方面的文献著作较少[5-9]。重庆大学刘飞教授提出了绿色制造的理论体系框架；武汉科技大学王贤琳教授以机床质量、机床环境、机床成本、机床能耗几个因素来分析数控机床绿色度；吉林大学的王桂萍博士以环境、资源、能源、经济、人机等因素分析了数控机床的绿色度等。本文重点研究数控机床的再制造，建立再制造绿色度评价体系，详细评价研究数控机床机械部分和控制部分各个部件的再制造绿色度，最终得出数控机床绿色度的整体值，进而得出该机床回收利用价值的参考值。该评价体系简单易学，实用性和可行性高，成本低，可供企业方便应用。

1 数控机床绿色度与再制造绿色度评价体系

绿色度是产品的绿色水平的参照标准，绿色程度越高，绿色度越好，是产品对环境绿色程度的定量价值[10]。数控机床的绿色度是指数控机床对环境的友好程度、对经济的效益程度和对技术的先进程度等的综合评价。

数控机床再制造绿色度评价体系，是一个多层次、多因素的综合评价体系。产品的属性反映了绿色度的各种因素，不同的评价层次的形成，可分为几个不同方面和因素。这里将根据影响绿色度的各种因素，对数控机床的再制造绿色度进行综合评价。

国外数控机床再制造的定义为对废旧机床的可再制造零部件进行回收再利用和再生产的过程。中国工程院院士徐滨士对数控机床再制造定义为数控机床在整个生命周期中，以废旧数控机床的飞跃式提升为目标，以高效率、高质量、节约能源、节约材料和环境保护为指导方针，通过先进制造工业的全套技术方法，对可再制造的零部件进行再制造加工[11]。数控机床再制造是数控机床维修改造的主要工具，是高新技术产业化的重要手段。

2 数控机床再制造绿色度评价体系的建立

因为数控机床的零件较多，所以先进行初步的统计分析，并不是废旧数控机床所有的零部件都可以再制造。从技术和经济2方面进行评估，对数控机床各部分的可再制造零部件检测的结果进行分析，统计可再制造和不可再制造的零部件，然后设计算法建立评价体系。

根据影响数控机床工作的多种因素，从两大指标进行综合评判，即分为数控机床的机械部分和控制部分。由于影响数控机床的工作的因素有多个，众多影响因素本身又包含有影响因素子集，故还可以进一步细划分为多个层次，例如机械部分还包括数控机床主传动系统、进给传动系统、支承件、机床导轨和辅助装置等，详细的综合评价体系指标层如表1所示。

表1 综合评价体系指标层

3 多级模糊综合评价方法

3.1 模糊综合评价的原理

模糊综合评价法是将模糊数学的隶属度理论转化为定量评价的定性判断，对受多种因素影响的事物进行综合评价[12]。对限制事物的多重因素做出总体判断的模糊综合评判在生活中比较常见，例如对一个医生的评价不只考虑到其医术的精湛程度，还应了解其人品和医德等综合素质。数控机床再制造绿色度评价是一项复杂的工作，而数控机床工作受诸多因素的影响，从多个方面对数控机床再制造绿色度评价具有不确定性、模糊性和主观性。因此，利用模糊数学来评判数控机床的再制造绿色度，使结果尽可能客观，从而达到较好的实用效果。模糊综合评价法不仅考虑了许多因素的影响，而且评价结果包含多信息，通过级别特征值可判断结果的等级，因此，采用模糊综合评价法更合理。

3.2 多级模糊评判模型的建立

由于有很多不同层次的影响因素，所以采用层次化的方法来解决问题。

1) 因素集的确定

将评价因素集U按照不同的因素类别细分为n个子因素，记为

U={U1,U2，…Un}

(1)

且应满足

(2)

由于有多个级别的多个影响因素类别，故将因素集U分为3个等级：① 把最低级别的各因素归纳起来并综合评价； ② 在上一级别的因素基础上进行综合评价；③ 同理，评价更高一级，直到把最高级别的因素层评定完成，然后得到最终的综合评判结果[13]。

多级模糊综合评价模型的一般描述如下：

假设第1层为

U={U1,U2,…，Un}

(3)

第2层为

Ui={Ui1,Ui2,…，Uin}

(4)

其中i=1,2，…，n。

第3层为

Uij={Uij1,Uij2,…，Uijp}

(5)

其中i=1,2，…，n；j=1,2，…，m。

2) 评语集的确定

评语集是反映数控机床绿色度等级的集合，设f为评判等级的个数为

V={V1,V2,…，Vf}

(6)

结合数控机床再制造绿色度评价体系各级因素，取评语集为

V={V1(优),V2(良),V2(中),V2(差)}

(7)

3) 权重的确定

确定权重的方法一般有：层次分析法、专家打分法。在此采用专家打分法(菲尔德法)，并求得各层次不同因素的权重值，具体的权重数据见表1括号处。其权重分配模糊矢量为

A={a1,a2,…，ai}

(8)

其中：ai表示第i个因素的权重，权重反映各评价指标在综合评价中的重要性程度，且要求0<

4) 评语隶属度矩阵的确定

给出单因素的评价矩阵，即对单因素Ui(i=1,2,…,n)的评价，得到V上的模糊集(ri1,ri2,…,rin)，其中ri1表示Ui对V1的隶属度。评语隶属度的确定采用专家打分法，得到评价矩阵为

(9)

且隶属度的公式为

(10)

5) 建立单因素综合评价的模型

多级综合评判B=A∘R，其中“∘”为模糊合成算子。总评价模型示意如下：

(11)

对该模型的解释如下所示：

第3级评价模型为

Bij=Aijp∘Rijp

(12)

其中式(12)中：

(13)

Aijp=(aij1,aij2,…,aijp)

(14)

同理，第2级和第1级分别为

Bi=Aij∘Rij

(15)

其中式(15)中：

Aij=(ai1,ai2,…,aim)

(16)

(17)

B=Ai∘Ri

(18)

综上，最终可以表述为

B=(b1,b2,…,bn)

(19)

式(19)中

通过这种多层次模糊综合评价模型，更全面地从多层次、多因素考虑到各种指标因素[14-15]。

4 案例分析

以某数控机床为例并对其再制造绿色度评价体系进行综合分析，采用专家打分法对各层次不同因素进行打分，并将得到的评价矩阵进行归一化处理，从而得到单因素矩阵，具体数据如表2所示。由表2中的各评价因素数据，依次对各级因素层模糊矩阵进行计算：

表2 某废旧机床第三级再制造绿色度数据

模糊评价集B=(b1,b2,…,bn)中的bi是等级Vf对模糊评价集B的隶属度，按最大隶属度原则作出以下的综合结论：

M=max(b1,b2,…,bn)

(20)

M对应的元素为综合评价的结果，即取最大结果0.365 4，该数控机床的再制造绿色度为良。

结合此案例，对学院数控车间和校企里的各类数控车床、数控加工中心进行评估，将评估值与这些数控机床购买价值与购买时间做分析对比，发现其评估值与实际情况一致。因此，得出该评价体系是切合实际的，实用性高，可供企业方便使用。

5 结束语

1) 通过运用模糊综合评价模型来综合评价数控机床再制造绿色度，实现了各层不同因素结合的综合表达。

2) 根据废旧数控机床的各个零部件的可再制造程度，结合专家打分法，依据多级模糊综合评价数学模型，建立起数控机床再制造绿色度评价体系。

3) 列举实例验证该评价体系的有效性和实用性。结果表明，该数控机床的绿色度评价体系对数控机床再制造再利用率具备很好的参考价值。

4) 该评价体系简单易学，实用性高，成本低，对企业具有较好的参考价值。

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