【摘 要】
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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,
【机 构】
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深圳大学机电与控制工程学院,深圳技术大学中德智能制造学院
【基金项目】
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深圳市技术攻关资助项目(JSGG20160229144135530)
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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
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