退役乘用车相对于其他退役产品而言,具有大型、复杂、精密的特点,而且由于含有危险零部件和环境有害物质,受国家政策法规的严格监管,因此,其拆解流程长、拆解难度大、拆解成本高。然而,目前我国报废汽车拆解行业技术水平较低,仍以手工拆解为主,不能满足大产能、高效率、绿色化的高质量发展需求。本文针对拆解对象的复杂性、拆解目标的多样性、拆解深度的不确定性等不确定条件,围绕退役乘用车泛化拆解成本评估和拆解深度决策、退役乘用车节拍式拆解工艺规划与拆解产线的平衡优化两个关键技术问题,开展泛化拆解成本评估、拆解深度及拆解顺序的多目标优化、节拍式拆解工艺与拆解产线规划、高效柔性拆解线平衡优化等关键技术研究,提出基于动态模糊聚类算法的泛化拆解成本评估方法、基于改进遗传算法的拆解深度决策方法以及不确定条件下拆解线物流分析逻辑仿真模型和节拍式拆解工艺规划,为退役乘用车产品的大规模、高柔性、绿色化拆解提供理论依据和关键技术支撑,并且为丰富本领域的相关基础理论和方法论,提供基本原理和实践案例。论文的主要内容和创新性成果包括以下几个方面:(1)针对不确定条件下的退役乘用车拆解成本评估问题,在退役乘用车完全拆解试验的基础上,提出了基于动态模糊聚类算法的泛化拆解成本评估方法,通过零部件拆解难度的泛化分类,实现了从零部件到整车拆解成本的快速评价,为企业快速预测拆解成本提供了有效方法。(2)针对不确定条件下退役乘用车拆解深度决策的多目标优化问题,提出了基于矩阵编码和精英策略的改进遗传算法,通过经济性、环境影响、技术可行性等适应度参数的加权求解和种群进化过程,实现了在选择性拆解条件下,帕累托最优拆解顺序的启发性求解,为拆解企业寻求经济、环境效益最大化的拆解深度决策提供了理论指导。(3)针对不确定条件下退役乘用车拆解产线的规划与平衡优化问题,基于真实的拆解线布局、物流和拆解试验参数,提出了拆解线物流分析逻辑仿真模型和节拍式拆解工艺规划,通过物流分析系统仿真,实现了大产能、高效率、柔性兼容退役乘用车拆解线拆解节拍和拆解顺序的平衡调度与产能优化,为退役乘用车柔性高效拆解线示范工程建设的可行性论证提供了理论依据。本文在现代生产绿色化和可持续制造的背景下,结合统计学、模糊数学、运筹学、人因工程学、智能算法和物流仿真分析等多学科理论方法,为不确定条件下退役乘用车拆解深度决策与拆解线平衡优化研究开辟了新的途径,具有重要的理论与实践意义。