【摘 要】
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利用BP神经网络可以无限逼近非线性函数的特点,选择焊点直径,焊点高度,铜箔厚度和PCB厚度为变量,采用正交试验法设计实验,利用有限元仿真分析法获得叠层焊点在随机振动条件下
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利用BP神经网络可以无限逼近非线性函数的特点,选择焊点直径,焊点高度,铜箔厚度和PCB厚度为变量,采用正交试验法设计实验,利用有限元仿真分析法获得叠层焊点在随机振动条件下的疲劳寿命作为样本数据训练BP神经网络,所建立的叠层焊点随机振动疲劳寿命模型能快速和较为准确预测叠层焊点随机振动疲劳寿命。
BP neural network can be infinitely approximated the nonlinear function of the characteristics of the selected solder joint diameter, solder joint height, copper foil thickness and PCB thickness as a variable, using orthogonal experimental design experiments using finite element simulation analysis of laminated solder joints The fatigue life under random vibration is used as training data to train BP neural network. The random vibration fatigue life model of the laminated solder joint can be used to predict the random vibration fatigue life of laminated solder joints quickly and accurately.
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