基于机器学习的回流焊焊点形貌预测

来源：机械与电子杂志2023年第01期北京时间：

作者：范子铭;田富君;胡子翔;魏李

单位：1. 中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽 合肥 230088 ;

摘要：提出一种基于机器学习预测回流焊焊点形貌的方法,通过该方法建立一个针对钽电容回流焊焊点形貌的预测模型,该模型为现有实验方式提供了新的思路。通过峰值温度、降温速率和焊膏厚度 3 种影响因素以及焊点厚度、焊点宽度和焊料爬高 3 种评价焊点形貌的评价标准,分别基于 BPNN 和 LightGBM算法建立钽电容回流焊焊点形貌预测模型。对比实验证明,通过 LightGBM 算法建立的预测模型优于通过 BPNN 建立的预测模型,并通过实际测试帮助实验人员减少实验次数,节约大量时间成本。

关键词：机器学习;回流焊;焊点形貌; BP 神经网络; LightGBM 算法;数据挖掘

基金资助：国防基础科研项目( JCKY2020210B007 )