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公开(公告)号：CN110866358A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911101338.5
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本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。
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公开(公告)号：CN110826282A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911102638.5
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法，通过分析实测温度数据与相应数值仿真温度数据的在加热因子与超液相线时间上的差异，建立以加热因子、超液相线时间差异最小化为优化目标，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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110866358B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201911101338.5
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本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。
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公开(公告)号：CN110826282B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201911102638.5
申请日：2019-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法，通过分析实测温度数据与相应数值仿真温度数据的在加热因子与超液相线时间上的差异，建立以加热因子、超液相线时间差异最小化为优化目标，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。
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公开(公告)号：CN111488714A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010276663.1
申请日：2020-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F115/12 , G06F119/18 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种热风再流焊喷嘴风速准确计算方法，获取铝合金板监测点的温度数据，理论或根据经验确定出各个温区理论风速值，利用数值仿真软件建立温度场数值仿真模型；继而分析实测温度数据与相应数值仿真温度数据的差异，获取设计参数、约束条件和目标函数，建立所述温度场仿真模型与多学科优化分析软件相结合的优化修正模型；采用试验设计抽样方法进行抽样，构建设计参数和仿真与实测温度差的欧式距离响应的响应面模型，并进行局部搜索，完成对响应面模型的修正，输出修正后的喷嘴风速。将数值仿真分析与和优化设计相结合，并根据实测温度数据对喷嘴速度进行修正，得到准确的热风再流焊喷嘴风速值，提高再流焊工艺仿真模型的准确性。
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公开(公告)号：CN112862164B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110087699.X
申请日：2021-01-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于动态神经网络时间序列预测的干式离合器温度预测法，利用离合器温度、时间历史样本数据，采用动态神经网络时间序列预测方法对离合器温度进行建模及预测。先是数据采集；继而训练数据，建立动态神经网络时间序列模型；进行将来时间序列上的离合器温度预测，分析预测结果误差，对预测数据进行反归一化处理；最终即得到离合器温度预测模型及时间序列上的预测值。相较于传统的采用试验测试方法以及有限元数值仿真方法来获得离合器温度，本方法具有实现简便、精度高、成本低等优点，另外，本方法具有记忆功能，非常适合于处理时间序列数据，能够预测离合器单次接合或者连续多次接合过程中的全部温度，包括最高温度。
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公开(公告)号：CN112862164A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110087699.X
申请日：2021-01-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于动态神经网络时间序列预测的干式离合器温度预测法，利用离合器温度、时间历史样本数据，采用动态神经网络时间序列预测方法对离合器温度进行建模及预测。先是数据采集；继而训练数据，建立动态神经网络时间序列模型；进行将来时间序列上的离合器温度预测，分析预测结果误差，对预测数据进行反归一化处理；最终即得到离合器温度预测模型及时间序列上的预测值。相较于传统的采用试验测试方法以及有限元数值仿真方法来获得离合器温度，本方法具有实现简便、精度高、成本低等优点，另外，本方法具有记忆功能，非常适合于处理时间序列数据，能够预测离合器单次接合或者连续多次接合过程中的全部温度，包括最高温度。
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