基于BP神经网络的氢氧微火焰锡焊工艺参数优化研究

发布时间：2021-08-25 22:03

　　为解决氢氧微火焰锡焊工艺参数影响焊接质量的问题,使用正交试验法缩小工艺参数范围,通过实验获得100组真实数据,将其中92组实验数据作为输入样本导入MATLAB神经网络模块中,建立了锡焊质量指标与锡焊工艺参数之间的BP神经网络预测模型,经过多次优化训练后,将剩余的8组工艺参数组合导入优化后的BP神经网络模型进行模型准确性验证,并在PCB板上进行氢氧微火焰锡焊实验,发现仿真结果和实际结果的误差范围不超过4%。使用训练好的BP神经网络模型得到一组最优工艺参数,实验结果表明采用该工艺参数组可以得到平均焊点锡料覆盖率98%以上的焊点质量,可应用于实际氢氧微火焰自动锡焊中。 

【文章来源】：制造技术与机床. 2020,(08)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 实验数据采集和优化工艺参数选择
    1.1 实验数据采集
    1.2 锡焊重要工艺参数的选择
        (1)单点送丝长度
        (2)送丝速度
        (3)首针预热时间
        (4)焊接加热时间
2 正交试验设计
    2.1 正交试验法
    2.2 正交试验设计
3 BP神经网络系统的建立及训练仿真
    3.1 BP神经网络系统的建立
    3.2 BP神经网络系统的训练仿真
4 氢氧微火焰锡焊的BP神经网络工艺参数优化
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]数字化氢氧微火焰自动锡焊系统设计[J]. 程辉辉,李天龙,温聪,闫鑫鑫,杜建铭,苑春晓.  机电工程技术. 2018(01)
[2]基于BP和GA的激光焊接热源模型参数优化[J]. 宋燕利,余成,戴定国,徐勤超.  塑性工程学报. 2017(01)
[3]PCB焊点焊接缺陷原因分析[J]. 陈强,王一雄.  印制电路信息. 2014(03)
[4]正交实验方法在激光焊接中的应用[J]. 徐鹏嵩,郭亮,庞振华,李胜,张庆茂.  机电工程技术. 2011(01)
[5]BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱[J]. 胡风华,刘冰,马晓丽.  光盘技术. 2009(02)
[6]BP神经网络的研究进展[J]. 鲁娟娟,陈红.  控制工程. 2006(05)
[7]BP神经网络及其在焊接中的应用[J]. 张旭明,吴毅雄,徐滨士,董世运.  焊接. 2003(02)

硕士论文
[1]氢氧微火焰自动锡焊机的设计和PCB插件焊接工艺研究[D]. 闫鑫鑫.深圳大学 2017



本文编号：3362937