【摘 要】
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针对传统的表面贴装工艺不能适应高质量和高效率生产的问题,提出了一种基于量子遗传算法的回焊炉参数设定方法来优化回焊炉的炉温曲线。为求解回焊炉内温度分布情况,建立炉温曲线模型;在满足约束条件的情况下,建立以覆盖面积最小、对称程度最高为目标的优化模型。为提高算法效率与炉温曲线质量,求解过程采用量子遗传算法,并与其他算法进行比较分析。仿真与求解结果表明:采用量子遗传算法求解收敛速度快且结果更优,使用所述模型与算法确定回焊炉工艺参数可以得到更优的炉温曲线,提高回流焊产品的质量,降低生产成本,满足当前电子产品更新迭代
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学理学院
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针对传统的表面贴装工艺不能适应高质量和高效率生产的问题,提出了一种基于量子遗传算法的回焊炉参数设定方法来优化回焊炉的炉温曲线。为求解回焊炉内温度分布情况,建立炉温曲线模型;在满足约束条件的情况下,建立以覆盖面积最小、对称程度最高为目标的优化模型。为提高算法效率与炉温曲线质量,求解过程采用量子遗传算法,并与其他算法进行比较分析。仿真与求解结果表明:采用量子遗传算法求解收敛速度快且结果更优,使用所述模型与算法确定回焊炉工艺参数可以得到更优的炉温曲线,提高回流焊产品的质量,降低生产成本,满足当前电子产品更新迭代
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