面向智能移动终端关键制造过程质量建模及优化分析

针对目前智能移动终端制造过程存在产品质量一致性不高、影响产品质量指标因素不明确、质量分析智能化程度不高等问题，在智能移动终端SMT产线关键工艺机理研究基础上，关联产品质量与关键工艺参数，分析产品质量影响因素。以首道印锡工序为切入点，基于改进的k-means算法对SPI检测数据记录进行聚类分析，识别样本数据异常点。针对SPI检测异常数据基于Apriori算法构建产品质量与印锡工艺参数关联模型，以最小支持度和最小置信度为判断依据，分析产生异常质量指标的重要工艺因素。在此基础上，构建质量-工艺模型反向优化刮刀速度和压力、脱模速度和距离等印锡关键工艺参数，基于粒子群算法优化求解模型，在最优质量指标输出下最佳工艺参数动态组合，结果表明，当权重系数λ=0.1时，获得最佳工艺参数组合。     

智能移动终端柔性制造工艺及技术应用研究

以智能移动终端的多品种需求特性为切入点，研究柔性工艺全流程下人、机、料、车间环境的联动过程，提出融合制造过程数据挖掘、信息融合与算法模型的资源分配智能决策方法，实现产线柔性工艺全流程产能分析；研究基于层复记忆神经网络的深度学习智能算法及制造过程的边缘计算方法，实现柔性工艺过程中的关键工序工装夹具智能调度；研究基于强化学习的人、机、物协同控制决策知识库，推动基于知识驱动的工艺、设备设计理论与应用建设，不但实现智能终端产品的柔性生产，同时促进制造能力提升。