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.
参考文献
| [1] | 刘环,邹德宁,闫东娜,于军辉.基于人工神经网络的超级马氏体不锈钢淬火力学性能预测[J].热加工工艺,2011(20):150-153. |
| [2] | 李新城,陈楼,张绘,张云.基于主成分分析与BP神经网络的激光拼焊板力学性能预测[J].热加工工艺,2012(05):173-175. |
| [3] | 刘艳侠,高新琛,张国英,郭怀红.BP神经网络对3C钢腐蚀性能的预测分析[J].材料科学与工程学报,2008(01):94-97. |
| [4] | 李春天,罗怡.非等厚异种钢电阻点焊焊点成形及神经网络预测[J].热加工工艺,2009(01):121-123. |
| [5] | 代秋芬,张元华,胡帅显,王磊.基于BP神经网络的钢丝连续退火后抗拉强度的预测[J].热加工工艺,2012(12):163-165. |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分：
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%