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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107832526A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711095568.6
申请日：2017-11-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种优化BGA焊点回波损耗的方法，步骤为：1）建立BGA焊点信号完整性分析模型；2）获取BGA焊点的回波损耗；3）确立BGA焊点信号完整性的影响因素；4）确立BGA焊点信号完整性的影响因素的参数水平值；5）获取仿真实验样本；6）获得影响因素与回波损耗的函数关系式；7）进行方差分析；8）确立函数关系式的正确性；9）生成初始种群；10）获得当前进化代数gen和最优适应度值；11）对种群实施交叉操作；12）对种群实施变异操作；13）对种群实施进化逆转；14）选择最佳个体；15）种群更新后重新判断。这种方法结合响应曲面法和遗传算法优化BGA焊点回波损耗，具有优良的鲁棒性能、计算过程简单。
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公开(公告)号：CN107480404B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710823530.X
申请日：2017-09-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于带动量项神经网络的光互连模块耦合效率预测方法，包括建立光互连模块有限元模型，施加温度和振动载荷，基于单因子法分析影响光互连模块耦合效率的影响因素，对影响光耦合的主要因素进行正交实验组建多组不同水平的实验组，对其进行仿真实验得到其光互连模块耦合效率，将得到的多组合的数据作为训练样本来训练神经网络，训练好的网络可以较准确地预测光耦合效率。本发明避免了标准BP神经网络存在学习收敛慢，易陷入局部最小等缺点，实现高效和准确地预测温振复合载荷下的光互连模块耦合效率，为实际工程化应用中设计并制造高耦合效率的高速光互连模块提供一种科学而有效的快速手段。
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公开(公告)号：CN107832526B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201711095568.6
申请日：2017-11-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/39 , G06N3/12 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种优化BGA焊点回波损耗的方法，步骤为：1）建立BGA焊点信号完整性分析模型；2）获取BGA焊点的回波损耗；3）确立BGA焊点信号完整性的影响因素；4）确立BGA焊点信号完整性的影响因素的参数水平值；5）获取仿真实验样本；6）获得影响因素与回波损耗的函数关系式；7）进行方差分析；8）确立函数关系式的正确性；9）生成初始种群；10）获得当前进化代数gen和最优适应度值；11）对种群实施交叉操作；12）对种群实施变异操作；13）对种群实施进化逆转；14）选择最佳个体；15）种群更新后重新判断。这种方法结合响应曲面法和遗传算法优化BGA焊点回波损耗，具有优良的鲁棒性能、计算过程简单。
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公开(公告)号：CN107742621A
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201711121095.2
申请日：2017-11-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H01L23/473
CPC classification number: H01L23/4735
Abstract: 本发明公开了一种用于埋入式BGA封装芯片的散热装置，包括印制电路板，其特征是，所述印制电路板的内部设有顺序设置的模塑封体、导热薄膜和微喷腔体，所述模塑封体内设有阵列式焊球和与之连接的基板，基板内埋有芯片，所述微喷腔体上设有冷却介质入口和冷却介质出口，介质入口和冷却介质出口分别与印制电路板外部的冷却泵和热交换器连接。这种装置成本低、易于实现，能将芯片产生的热量传导至封装外、从而提高芯片封装的散热能力。
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公开(公告)号：CN107480404A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710823530.X
申请日：2017-09-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于带动量项神经网络的光互连模块耦合效率预测方法，包括建立光互连模块有限元模型，施加温度和振动载荷，基于单因子法分析影响光互连模块耦合效率的影响因素，对影响光耦合的主要因素进行正交实验组建多组不同水平的实验组，对其进行仿真实验得到其光互连模块耦合效率，将得到的多组合的数据作为训练样本来训练神经网络，训练好的网络可以较准确地预测光耦合效率。本发明避免了标准BP神经网络存在学习收敛慢，易陷入局部最小等缺点，实现高效和准确地预测温振复合载荷下的光互连模块耦合效率，为实际工程化应用中设计并制造高耦合效率的高速光互连模块提供一种科学而有效的快速手段。
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