基于机器学习的回流焊焊点形貌预测

摘要：

提出一种基于机器学习预测回流焊焊点形貌的方法,通过该方法建立一个针对钽电容回流焊焊点形貌的预测模型,该模型为现有实验方式提供了新的思路.通过峰值温度、降温速率和焊膏厚度3种影响因素以及焊点厚度、焊点宽度和焊料爬高3种评价焊点形貌的评价标准,分别基于BPNN和LightGBM算法建立钽电容回流焊焊点形貌预测模型.对比实验证明,通过LightGBM算法建立的预测模型优于通过BPNN建立的预测模型,并通过实际测试帮助实验人员减少实验次数,节约大量时间成本.

关键词：机器学习、回流焊、焊点形貌、BP神经网络、LightGBM算法、数据挖掘

所属期刊栏目：41

分类号：TP181;TG407(自动化基础理论)

资助基金：国防基础科研项目JCKY2020210B007

在线出版日期：2023-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：53-58