【摘 要】
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为了优化线路板拆解加热参数，保证元器件有较高的拆除率和合格率，通过正交试验和BP神经网络技术，建立了加热参数与元器件拆除率和合格率之间的映射关系，并验证了网络的稳定性和可
【机 构】
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清华大学精密仪器与机械学系,后勤工程学院军事供油工程系
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为了优化线路板拆解加热参数，保证元器件有较高的拆除率和合格率，通过正交试验和BP神经网络技术，建立了加热参数与元器件拆除率和合格率之间的映射关系，并验证了网络的稳定性和可靠性；用遗传算法对无数学表达式、多目标、离散值的线路板拆解问题进行多次优化，均收敛到同一个解，说明最优解的稳定性与正确性；按照优化参数得到的元器件拆除率和合格率的网络预测值和试验值都很高，说明加热参数优化效果良好。
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