《焊锡膏印刷品质与控制》

江苏表面组装技术(焊锡膏印刷品质与控制)》介绍了1焊膏印刷技术基础：焊膏的基本功能、印刷机的基本性能、印刷的脱版性质………；2焊膏的印刷技术实用：什么是“角度印刷法”印刷压力的单位是怎样表示、刮刀平行度调整的必要性、……：3印刷材料：焊膏的物性值是什么、焊膏的选择要点、粘度测定时的注意点、采用什么样的搅拌、印刷用模板有哪几种，刮刀有哪几种，刮刀的选择……。控制     

如何获得优质的焊膏印刷（2）

4焊膏印刷过程的工艺控制焊膏印刷是一个工艺性很强的过程,其涉及到的工艺参数非常多,每个参数调整不当都会对贴装产品质量造成非常大的影响。4．1丝印机印刷参数的设定调整本节将从几个方面来讨论影响焊膏印刷质量的工艺控制因素。(1)刮刀压力。刮刀压力的改变,对印刷来说影响重大。太小的压力,会使焊膏不能有效地到达网板开孔的底部,不能很好地沉积在焊盘上。太大的压力,     

影响高精细丝网印刷质量的因素

丝网印刷已成为微电子封装厚膜电路生产中的关键工艺技术。为满足微电子封装高精度、高密度的要求,从网版和印刷工艺参数两方面分析了影响高精细丝网印刷质量的因素。通过选用一定规格的不锈钢丝网,涂覆适当厚度的感光膜,开发出适合印刷50μm线宽和线间距的精密印刷网版;优化印刷工艺参数,将其中的刮刀压力、刮刀速度、离网间距分别控制在一定范围内,使印刷图形的变形量减少到200mm±30μm,实现线宽和间距为50μm、边缘清晰的精细印刷。     

基于PSO-LSTM优化模型的网络流量预测研究

网络流量预测是网络规划、设计和建设的重要依据，对有效满足人民网络需求有着极其重要的意义。本文通过构建基于PSO-LSTM优化预测模型，不仅提高了对网络流量预测的效果，还自动实现了对LSTM神经网络模型参数的优化，大大降低了LSTM神经网络模型优化的工作量。研究结果表明，基于PSO-LSTM优化预测模型能够实现对网络流量的准确预测，相比单纯基于LSTM神经网络模型，预测结果与实际值的均方根误差降低31%。     

激光切割镍基合金的工艺研究

镍基合金是一种重要的航天航空材料，所以研究激光切割镍基合金的工艺参数对航天航空制造业有重要的价值。首先，采用正交试验法进行激光切割镍基合金，评估不同工艺参数的切割质量，直观分析优化工艺参数，得出优化值为80.175。然后，采用反馈式神经网络对切割质量进行训练拟合，预测17、18号样本的切割质量，误差百分比分别为3.14%、2.20%。最后，以此预测模型为基础，进行遗传算法的极值寻优，通过概率为0.4的交叉操作和概率为0.2的变异操作寻找种群范围内最优适应度值及对应变量值，此迭代进化过程为100次，得出的理论评分为89.076,验证试验得出的实际评分为89.150,误差仅为0.074。相比正交法直观分析优化，该方法只做少量试验样本，就可以快速找到最优工艺参数。     

基于BP神经网络的光纤激光切割切口粗糙度预测

为了研究工艺参量对光纤激光切割切口质量的影响,进行了切割T4003不锈钢试验,分析了工艺参量与切口质量之间的关系。采用基于误差反向传播算法的人工神经网络,建立了激光功率、切割速率、辅助气体压力等工艺参量与切口粗糙度之间的预测模型。对切割试验采集的训练样本进行了网络训练,并利用测试样本对训练模型进行验证。结果表明,随着激光功率增加,切口粗糙度增大;随着切割速率和辅助气体压力增加,切口粗糙度减小。神经网络预测模型精度较高,网络训练效果良好,预测值与试验样本值间的最大相对误差为2.4%。训练后检验精度较高,检验样本最大相对误差仅为6.23%。该模型可有效预测激光切割切口表面粗糙度,同时为合理选择及优化工艺参量,提高激光切割质量提供试验依据。     

基于回归分析和遗传算法优化的BP神经网络熔覆层形貌预测

针对激光熔覆过程中熔覆层形貌难以控制的问题,以45钢和Fe45分别作为基材和熔覆粉末,设计3因素5水平的试验方案,并测量熔覆层的宏观尺寸。首先,利用遗传算法（GA）对反向传播（BP）神经网络的初值进行优化,建立了GABP神经网络模型,以激光工艺参数为输入、熔覆层形貌为输出进行了训练和测试,分析其预测精度。然后,分别以回归分析、BP神经网络和GA-BP神经网络三种方法建立预测模型,并与实际得到的熔覆层形貌进行比较。结果表明,通过遗传算法优化的GA-BP神经网络模型与实际的误差约为3%,BP神经网络模型与实际误差为7.38%,而回归分析预测模型预测误差最大可达到15.5%。经比较可知,GA-BP神经网络预测模型的结果与实际最为接近。故GA-BP神经网络预测模型对提高熔覆层质量具有一定的指导价值。     

基于神经网络的丝网印刷质量预测分析

丝网印刷工艺参数对丝网印刷的质量有着极为重要的影响,各工艺参数与印刷质量之间并不是简单的线性关系.深度神经网络是具有非常强学习能力的非线性系统,因此提出了一种利用深度神经网络预测丝网印刷质量的方法,建立全连接构造的回归模型,将浆料型号、印刷速度、印刷压力、离网距离等4项参数作为神经网络的输入,输出的预测值为印刷的质量....     

基于数据挖掘的电信故障分类及回归预测

基于数据挖掘技术,针对电信故障海量数据特点,合理选择属性值和标签值,运用交叉验证、网格划分、遗传算法和粒子群算法进行参数寻优,运用支持向量机SVM理论,建立电信故障分类模型和预测模型。通过仿真分析,并且与电信故障实际数据对比,表明该分类模型和预测模型的精度高,误差小,为今后控制电信故障,改善网络运行质量提供理论依据和数据支持。     

无刮刀式电子陶瓷薄膜流延机

<正> 目前就国内而言,不管是引进还自行研制的电子陶瓷薄膜流延机,均在钢带上设置瓷浆料斗和刮刀。这实际上是一种机械成膜机,膜的质量与厚度误差全靠刮刀和钢带的精度来保证。钢带和刮刀之间相对运动间     

丝网印刷中几种印刷参数与印刷质量关系的研究

在太阳能电池片印刷环节中,几种印刷参数对于印刷质量的影响至关重要。重点分析了印刷高度、印刷压力、印刷速度对印刷质量有哪些影响。     

弧形表面缺陷的激光超声检测方法研究

利用激光超声技术，研究生产中常见的弧形表面缺陷的无损检测方法。首先基于热弹机制建立弧形表面缺陷检测的有限元仿真模型，探究不同尺寸参数的缺陷对表面波反射回波及透射波的影响；然后采用经验模态分解法对带有缺陷信息的反射回波和透射波信号进行了分解，提取相应特征频率的信号进行叠加；最后根据超声特征参数的变化规律，建立了缺陷深度的预测模型。结果表明，利用透射波特征参数计算得到的缺陷深度与实际缺陷深度相比的最大误差仅为0.6%,因此提出的预测模型具有较高的精度，可用于弧形表面缺陷的现场检测。     

基于三重注意力的轻量级YOLOv8印刷电路板缺陷检测算法

在全球产业中,印刷电路板的生产和应用持续增长,已经成为各种电子设备的核心组成部分。由于缺陷尺度较小的问题以及检测模型轻便嵌入便携式设备的需求,印刷电路板图像的自动缺陷检测是一项具有挑战性的任务。为了满足智能制造和使用中对高质量印刷电路板产品日益增长的需求,提出一种基于YOLOv8的印刷电路板缺陷检测改进方法。首先,采用轻量级网络MobileViT作为主干网络,减小模型体积和计算量。其次,引入Triplet Attention模块,增强张量中不同维度间特征的捕捉能力。最后,将边界框损失函数替换为LMPDIoU,直接最小化预测框与实际标注框之间的左上角和右下角点距离。实验表明：改进后的检测模型能够在拥有极小参数量的同时保证小尺寸缺陷检测精度较高,模型参数量降低率为89.38%,满足轻便嵌入便携式检测设备和计算机资源受限的场景应用,证实了在印刷电路板缺陷检测领域具有良好的应用前景。     

未来印刷技术发展趋势及应用——系列讲座（三）——印刷钢板品质检定

前面我们讨论了Cavity PCB的印刷技术及在锡膏印刷过程中介质（锡膏）品质的判定及对作业的影响。在锡膏印刷制程中，另一个影响印刷品质的关键因素就是钢板（Stencil）。钢板对印刷品质的影垧包括钢板本身制造品质的因素及钢板开孔设计的因素。在日常的生产过程中，业者为得到更好的印刷品质，在钢板开孔设计及印刷机参数优化方面着力颇多，     

改善SMT过程工艺对提高Type C焊接质量的影响研究

为了提高新型的C型连接器的焊接质量,通过对焊接组装的SMT(表面贴装技术)过程工艺的流程改善,即:选择不同品牌的锡膏、选择不同角度印刷刮刀增加印刷电路板孔中的锡膏填充量、增大钢网开孔、增加焊接润湿面积、选择氮气回流焊炉等方法,提高了TYPE C的焊接质量,从而达到了客户的质量要求.希望能为从事本行业的同事提供参考.     

星敏感器误差模型及参数分析

为分析星敏感器内部各误差因素对其测量精度的影响,建立了星敏感器的理想模型和实际模型;基于几何成像理论,分析了焦距误差、主点偏移、光学镜头畸变、焦平面倾斜以及焦平面绕视轴方向的旋转等误差因素对星光成像矢量测量精度、视场内星间角距测量精度的影响,设计了测量精度评价指标,并通过仿真实验进行了定量分析,论证了不同参数误差、不同观星方位与测量精度的关系,焦距误差、主点偏移和镜头畸变是影响测量精度的主要因素,在使用时必须加以校正。     

云层背景下基于混沌理论的红外小目标检测研究

针对云层背景下红外小目标检测难、可用数据集少的问题,提出了一种基于混沌预测的检测方法。首先从云层背景的空间混沌特征出发,采用径向基函数神经网络设计了混沌序列的预测模型,并利用遗传算法优化网络参数,提高预测精度。然后利用预测模型对图像像素序列的预测值与实际值之间的预测误差,实现了小目标检测。最后通过实验验证了上述算法的有效性,对测试样本的检测率为86.7%,虚警率为0.86%。     

基于自适应神经模糊推理系统的智能电表大数据分析研究

随着电力需求的不断增长和智能电表的大量应用,电力数据量大幅提升,对智能电表大数据分析分析提出了更高的要求。为此本文从模糊数学理论和人工神经网络出发建立了自适应神经模糊推理模型,基于安装在用电户的智能电表实际计量得到的电力大数据,进行了模型的训练和测试,最后利用预测模型进行了用电户在24小时内的电力功耗预测,并与智能电表实际测得的功耗数据进行了对比。研究结果表明基于当前智能电表采集的电力大数据,本文提出的预测模型精度得到了较大提升,总体预测精度为84.02%;其中白天时段由于用电随机性较大预测精度在70%左右,而夜间的预测精度均在90%以上。     

基于改进BP神经网络的课堂教学质量评价模型研究

针对基于BP神经网络的课堂教学质量评价存在预测误差较大的不足,为提高评价的准确性和预测性,根据不同评价主体的特点,提出了基于层次分析法和问卷调查法相结合来选取评价指标体系,作为BP神经网络的输入;进而运用遗传算法选择最优个体的原理,优化BP神经网络初始参数来建立课堂教学质量的评价模型。通过对样本数据的训练与测试,表明该模型较大地提高了课堂教学质量评价的精度,在教学评价中具有较好的应用前景。     

深亚微米功耗优化的简化模型

结合DVS和ABB技术,同时调整工作电压Vdd和衬底偏置电压Vbs的方法能有效降低深亚微米功耗.在解析方法的基础上提出了已知频率下功耗优化的Vdd,Vbs简化模型.模型中任意频率下对应的优化Vdd,Vbs值中之一为常数,避免了解析方法中的超越方程求解.文章进一步对不同电容时简化模型中的参数提出了近似估计方法SEM.0.18μm和0.07μm工艺参数下模拟试验表明,采用简化模型以及SEM估计方法得到的优化功耗值与解析方法得到的结果十分接近,最大误差为2%和5%,平均误差为0.8%和1%.模拟实验表明本文的模型及方法在保证优化精度的基础上减小了计算复杂度,适用于深亚微米下的功耗优化及评估.