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基于神经网络-遗传算法的回流焊参数设定

郭瑜 孙志礼 袁哲 潘尔顺

郭瑜, 孙志礼, 袁哲, 潘尔顺. 基于神经网络-遗传算法的回流焊参数设定[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(8): 1211-1214.
引用本文: 郭瑜, 孙志礼, 袁哲, 潘尔顺. 基于神经网络-遗传算法的回流焊参数设定[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(8): 1211-1214.
Guo Yu, Sun Zhili, Yuan Zhe, Pan Ershun. The Setting Approach for R eflow Soldering Parameter Based on the Improved ANN-GA[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(8): 1211-1214.
Citation: Guo Yu, Sun Zhili, Yuan Zhe, Pan Ershun. The Setting Approach for R eflow Soldering Parameter Based on the Improved ANN-GA[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(8): 1211-1214.

基于神经网络-遗传算法的回流焊参数设定

基金项目: 

国家自然科学基金项目(50875168)

教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-11-0328)资助

详细信息
    作者简介:

    郭瑜(1985-),博士研究生,研究方向为可靠性工程和质量控制,gy-neu@yahoo.cn;孙志礼(联系人),教授,博士生导师,zhlsun@mail.neu.edu.cn

    郭瑜(1985-),博士研究生,研究方向为可靠性工程和质量控制,gy-neu@yahoo.cn;孙志礼(联系人),教授,博士生导师,zhlsun@mail.neu.edu.cn

The Setting Approach for R eflow Soldering Parameter Based on the Improved ANN-GA

  • 摘要: 针对回流焊工艺过程中输入参数难以设定的问题,对多重质量特征值间非线性映射关系进行分析,提出一种基于改进遗传算法的输入参数设定方法。采用实数编码形式,直接表达了各基因表示的意义。应用改进的遗传算子和染色体重启机制,提高了搜索准确程度,避免了早熟现象和陷入局部最优的可能。再结合神经网络预测方案建立完整的参数设置与生产预测模型。以某公司实际生产数据为例,MAPE评估显示预设参数满足企业生产误差精度要求,因此所提出的设定方法可以有效地进行回流焊生产,为企业回流焊生产工艺规划提供指导。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-09-06

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