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一种基于人工神经网络模型的无铅无卤回流焊优化工艺

冯泽虎

淄博职业学院

摘要:为优化大规模工业化应用的无铅无卤回流焊工艺参数,构建无铅无卤回流焊工艺优化神经网络模型,其中输入层参数为合金牌号、预热起始温度、预热终止温度、预热时间、焊接温度和焊接时间,输出层参数为焊点推拉力和表面绝缘电阻,进行模型的预测验证和工艺优化应用,并对优化后的合金焊点进行金相切片、推拉力试验、表面绝缘电阻等测试。结果表明:模型具有较高预测精度和较强工业实用价值,焊点推拉力相对训练误差为1.1%~2.6%、表面绝缘电阻相对训练误差为1.3%~3.5%;在神经网络模型预测的最佳工艺参数下,合金焊点的推拉力达30 N、表面绝缘电阻值达1012Ω。
  • DOI:

    10.14024/j.cnki.1004-244x.2015.04.008

  • 专辑:

    理工B(化学化工冶金环境矿业); 理工C(机电航空交通水利建筑能源); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    自动化技术

  • 分类号:

    TP183

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