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	应用遗传算法的线路板拆解加热参数优化
	高鹏 ; 向东 ; 杨继平 ; 程杨 ; 段广洪 ; 丁晓宇 ; Gao Peng ; Xiang Dong ; Yang Ji-ping ; Cheng Yang ; Duan Guang-hong ; Ding Xiao-yu
	2010-05-13 ; 2010-05-13
关键词	线路板拆解 遗传算法 正交试验 神经网络 PCB disassembly Genetic algorithm Orthogonal experiment Neural network TP18 TN607
其他题名	Optimization of PCB disassembly heating parameters based on genetic algorithm
中文摘要	为了优化线路板拆解加热参数,保证元器件有较高的拆除率和合格率,通过正交试验和BP神经网络技术,建立了加热参数与元器件拆除率和合格率之间的映射关系,并验证了网络的稳定性和可靠性;用遗传算法对无数学表达式、多目标、离散值的线路板拆解问题进行多次优化,均收敛到同一个解,说明最优解的稳定性与正确性;按照优化参数得到的元器件拆除率和合格率的网络预测值和试验值都很高,说明加热参数优化效果良好。; In order to optimize heating parameters to make sure of high disassembly and pass rate of PCB components,mapping relationship between hating parameters and disassembly and pass rate was built based on orthogonal experiments and BP neural network.Stability and reliability of neural network were proved.No-expression,multi-target and discrete disassembly problem was optimized applying genetic algorithm,which converged to a stable and valid solution.Optimized parameters have high network prediction and experiment values of disassembly and pass rate.
语种	中文 ; 中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://hdl.handle.net/123456789/31132]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	高鹏,向东,杨继平,等. 应用遗传算法的线路板拆解加热参数优化[J],2010, 2010.
APA	高鹏.,向东.,杨继平.,程杨.,段广洪.,...&Ding Xiao-yu.(2010).应用遗传算法的线路板拆解加热参数优化..
MLA	高鹏,et al."应用遗传算法的线路板拆解加热参数优化".(2010).

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