[发明专利]基于实测温度数据的再流焊接工艺仿真模型修正方法有效

专利信息
申请号: 201911101338.5 申请日: 2019-11-12
公开(公告)号: CN110866358B 公开(公告)日: 2023-06-06
发明(设计)人: 龚雨兵;周红达;陈蔡;尹钰田;潘开林;郑毅;车飞 申请(专利权)人: 桂林电子科技大学
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23
代理公司: 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 代理人: 覃永峰
地址: 541004 广西*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 基于 实测 温度 数据 焊接 工艺 仿真 模型 修正 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于实测温度数据的再流焊接工艺仿真模型修正方法,通过分析实测温度曲线数据与相应仿真的温度曲线数据的标准差,建立以实测曲线和仿真曲线对应节点温度的标准差最小化为优化目标、以温区温度及对流换热系数为优化变量的数值仿真修正模型。采用响应面法和多目标遗传优化算法方法优化上述模型,使得数值仿真模型结果与实测温度相符,从而得到修正后的数值仿真模型,通过一次实物试验的反馈调整就能提高后续仿真预测的准确性。本发明将有限元仿真和试验相结合的方法对再流焊工艺仿真模型进行修正,有效提高仿真的效率和精度。

技术领域

本发明属于再流焊工艺仿真有限元模型修正技术领域,具体涉及一种基于实测温度数据的再流焊接工艺仿真模型修正方法。

背景技术

随着集成电路产业的飞速发展,高集成度、高可靠性已经成为行业的新潮流。在这种潮流趋势的推动下,电子电路表面组装技术(Surface Mounted Technology,简称SMT)为电子产品尤其是航空航天和军用电子装备的进一步微型化、薄型化和轻量化开辟了广阔的前景。再流(回流)焊接是表面组装技术(SMT)生产过程中的关键工序。再流焊接工艺过程直接影响电子产品的焊接质量和可靠性。目前普遍采用多次“测温板试验-工艺参数调整”的方法来确定,需要耗费大量人力、物力及时间成本,一般不具某种最优性,而且对于不能进行多次试验的PCBA(Printed Circuit Board Assembly,简称PCBA)产品不能应用。有限元仿真因周期短、成本低等优势已成为再流焊PCBA温度场分析的重要方法。

有限元模型的准确性是分析模型特性的关键所在。一些文献表明材料属性和PCBA边界条件对PCB(Printed Circuit Board,印制电路板,简称PCB)板仿真影响较大,对PCB结构动力学有限元模型进行修正,但尚未涉及到对PCBA再流焊接温度场仿真有限元模型进行修正。

发明内容

为了提高再流焊工艺仿真模型的准确性,本发明提出一种基于温度曲线的再流焊接工艺仿真模型修正方法。根据试验所得的印制板上焊点温度数据对再流焊接工艺温度场仿真模型进行修正,从而获得较为准确的工艺温度场仿真模型,解决了再流焊接工艺温度场模型仿真不精确的问题。

为实现上述目的,本发明所采用的技术方案:

一种基于实测温度数据的再流焊接工艺仿真模型修正方法,包括以下步骤:

步骤1,建立再流焊工艺温度场仿真模型,利用瞬态热仿真分析获得焊点仿真温度曲线,以实测温度曲线为标准,仿真曲线为输入量进行对应节点温度的标准差(S)计算;

步骤2,确定设计参数、约束条件、目标函数,建立PCBA温度场仿真修正模型;

步骤3,设计实验,获取目标参数响应值;对修正设计参数进行抽样,然后将抽样的样本点带入修正前的工艺仿真模型,计算工艺参数的目标参数响应值-仿真与实测对应节点温度的标准差(S);

步骤4,构建Kriging响应面模型;根据设计参数和仿真与实测对应节点温度标准差值响应构建满足精度要求Kriging响应面模型;

步骤5,多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm,简称MOGA)寻优;通过多目标遗传算法(MOGA)对目标函数进行迭代计算,获得优化修正参数并代入有限元模型中获得修正后的再流焊接工艺仿真模型模型。

本发明可适用于各种印制板组件的再流焊接工艺温度场仿真模型修正,模型修正后的工艺仿真结果为再流焊工艺设计、印制板组件设计、焊点可靠性分析提供参考和依据。

本发明具有以下有益效果和优点:

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