MATLAB热传导方程模型最小二乘法模型、线性规划对集成电路板炉温优化

简介: MATLAB热传导方程模型最小二乘法模型、线性规划对集成电路板炉温优化

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34230

分析师:Luoyan Zhang


集成电路板等电子产品生产中,控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要点击文末“阅读原文”了解更多


通过分析炉温曲线,可以检查和改善产品生产质量,提高产量和解决生产问题。高效温度曲线测试系统的必要组件包括:采集温度信息的热电偶传感器,采集数据的数据采集记录器,保护数据记录器的隔热箱以及最为重要的分析和保存所有温度数据的温度曲线测试软件。研究依据各焊接区域中心温度的炉温曲线来控制回焊炉各部分的温度以保证工艺要求。

任务/目标

通过对焊接区域的温度变化规律建立数学模型

问题进行简化,利用机理分析建立了热传导方程模型。设计最小二乘法拟合模型中,对问题进行数值模拟。最后基于最小二乘原理,在约束条件下建立炉温曲线的多目标优化模型。

数据源准备

利用MATLAB 程序解出待定的温度,时间,厚度参数系数,最终将新的温度和速度及厚度

 

建模


微分方程模型法:

数学微分法是指根据边际分析原理,运用数学上的微分方法,对具有曲线联系的极值问题进行求解,进而确定最优方案的一种决策方法。系统不能直接有关变量之间的直接关系一一函数表达式,但却容易找到这些变量和它们的微小增量或变化率之间的关系式,这时往往采用微分关系式来描述该系统即建立微分方程模型。

 

最小二乘法模型:

最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其它一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

线性规划:

线性规划是研究有限资源的最佳分配问题,即如何对有限的要求背景作出最佳方式的规划,以便最充分地发挥资源的效能去获取最佳的条件。在总体计划中,用线性规划模型解决问题的思路是,在背景需求条件约束下,求允许的最大的传送带过炉速度。当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数,约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。

 

模型 检验

使用有限分差法中的 空间反演法,把炉温曲线当做已知条件,结合给出的传送带运行速度来确定数学模型中拟合的预测值分布和真实值内容要点:结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示如图该预测值与真实值的方差,标准差和极差的情况。

image.png

点击标题查阅往期内容


R语言解决最优化问题-线性规划(LP)问题


01

02

image.png

03

image.png

04

image.png



模型评价

优点

1.在数据处理方面,我们详细分析了数据,规范了数据的格式和可用性。

2.最小二乘法有最优解唯一、求解方便的特点,用最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

3.在图像处理和显示上,我们采MATLAB作图,合效据的变化趋势,使问题结果加清晰,条理和直观。

4.模型公式方面,尽量贴近数学建模思想——“用最简单的方法解决最难问题“的思想。

缺点

1.使用数值方法求解偏微分方程组,可能引入误差。

2.最小二乘法会将误差开平方,所以当某个预测值和真实值差别过大的时候,最小二乘法会愿意“牺牲”其他本来不错的数据点,使得整个拟合曲线受异常值扰动影响较

例如:

相应的炉温曲线如下:

image.png

给出各温区温度的设定值,求允许的最大传送带过炉速度。以约束条件为目标进行二维搜索:利用数值模拟优化问题,设定的温度时间的限定范围。使用MATLAB软件进行求解。

在各温区温度的设定值分别为182ºC(小温区1-5)、203ºC(小温区6)、237ºC(小温区7)、254ºC(小温区8-9),用MATLAB计算出允许的最大传送带过炉速度约为 Vmax=0.0133m/s。

 由于焊接区域的过高温度时间不宜过长,峰值温度不宜过高。提出炉温曲线中温度超过217℃至峰值温度的覆盖面积最小化。由焊接区域的厚度一定,综合覆盖面积最小化以及制程界限等约束条件。

联立不等关系式,由MATLAB进行数值分析可知,满足条件的传送带的过炉速度为0.0076m/s

各温区的设定温度如图:

image.png

相关文章
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于BP神经网络的苦瓜生长含水量预测模型matlab仿真
本项目展示了基于BP神经网络的苦瓜生长含水量预测模型,通过温度(T)、风速(v)、模型厚度(h)等输入特征,预测苦瓜的含水量。采用Matlab2022a开发,核心代码附带中文注释及操作视频。模型利用BP神经网络的非线性映射能力,对试验数据进行训练,实现对未知样本含水量变化规律的预测,为干燥过程的理论研究提供支持。
|
25天前
|
存储 Java 开发工具
【三方服务集成】最新版 | 阿里云OSS对象存储服务使用教程(包含OSS工具类优化、自定义阿里云OSS服务starter)
阿里云OSS(Object Storage Service)是一种安全、可靠且成本低廉的云存储服务,支持海量数据存储。用户可通过网络轻松存储和访问各类文件,如文本、图片、音频和视频等。使用OSS后,项目中的文件上传业务无需在服务器本地磁盘存储文件,而是直接上传至OSS,由其管理和保障数据安全。此外,介绍了OSS服务的开通流程、Bucket创建、AccessKey配置及环境变量设置,并提供了Java SDK示例代码,帮助用户快速上手。最后,展示了如何通过自定义starter简化工具类集成,实现便捷的文件上传功能。
【三方服务集成】最新版 | 阿里云OSS对象存储服务使用教程(包含OSS工具类优化、自定义阿里云OSS服务starter)
|
12天前
|
算法
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
本研究利用粒子群算法(PSO)优化分布式电源配电网重构,通过Matlab仿真验证优化效果,对比重构前后的节点电压、网损、负荷均衡度、电压偏离及线路传输功率,并记录开关状态变化。PSO算法通过迭代更新粒子位置寻找最优解,旨在最小化网络损耗并提升供电可靠性。仿真结果显示优化后各项指标均有显著改善。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
基于最小二乘法的太阳黑子活动模型参数辨识和预测matlab仿真
本项目基于最小二乘法,利用Matlab对太阳黑子活动进行模型参数辨识和预测。通过分析过去288年的观测数据,研究其11年周期规律,实现对太阳黑子活动周期性的准确建模与未来趋势预测。适用于MATLAB2022a版本。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
10天前
|
算法
基于Kronig-Penney能带模型的MATLAB求解与仿真
基于Kronig-Penney能带模型的MATLAB求解与仿真,利用MATLAB的多种数学工具简化了模型分析计算过程。该模型通过一维周期势垒描述晶体中电子运动特性,揭示了能带结构的基本特征,对于半导体物理研究具有重要价值。示例代码展示了如何使用MATLAB进行模型求解和图形绘制。
|
21天前
|
算法 数据挖掘
基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真
该程序基于粒子群优化(PSO)算法实现图像聚类识别,能识别0~9的数字图片。在MATLAB2017B环境下运行,通过特征提取、PSO优化找到最佳聚类中心,提高识别准确性。PSO模拟鸟群捕食行为,通过粒子间的协作优化搜索过程。程序包括图片读取、特征提取、聚类分析及结果展示等步骤,实现了高效的图像识别。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用,包括优化过程、训练与识别效果对比,以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化,显著提升模型性能,适用于复杂数据分类任务。

热门文章

最新文章