[发明专利]一种回流焊的仿真优化方法及管理系统在审
申请号: | 202210931105.3 | 申请日: | 2022-08-03 |
公开(公告)号: | CN115859761A | 公开(公告)日: | 2023-03-28 |
发明(设计)人: | 邱志国;朱广慧;尹相仕 | 申请(专利权)人: | 深圳市贝思科尔软件技术有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F30/28;G06F115/12;G06F119/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 回流 仿真 优化 方法 管理 系统 | ||
1.一种回流焊的仿真优化方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1、使用人工神经网络模型对CFD回流焊仿真模型进行优化,在前期的三维EDA工作基础上,建立符合PCB工艺焊接模拟所需及信息管理要求的仿真元件库;
S2、利用分析平台自动化技术,实现仿真元件库调用,分析模型自动装配、网格设置、监控点设置;
S3、利用分析平台核心算法功能,将分析模型自动送入经过测试板标定后的数字化焊接炉;
S4、通过工艺人员设定初设的炉温曲线进行分析加载,获得焊点的温升曲线,替代传统测试;
S5、通过平台数据解析功能,生成关键技术参数,并与工艺标准库进行数据比对,获得对初始工艺加载曲线的工艺判定,对于不符合项,进行参数指定,实现对PCB元件的位置自动优化及炉温曲线的直接优化,最终满足工艺要求;
S6、将优化参数和结果存储于相应数据库。
2.根据权利要求1所述的回流焊的仿真优化方法,其特征在于:所述人工神经网络模型的前馈网络(Multilayer Feedforward Network),由三部分组成:
输入层(Input layer),众多神经元(Neuron)接受大量非线形输入消息。输入的消息称为输入向量;
输出层(Output layer),消息在神经元链接中传输、分析、权衡,形成输出结果,输出的消息称为输出向量;
隐藏层(Hidden layer),简称“隐层”,是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。
3.一种回流焊的管理系统,其特征在于:包括仿真分析平台、单板模型自动装配模块、工艺焊接炉数字化模块、温度曲线加载设置模块、分析模型求解管理模块、分析优化功能模块以及分析数据自动提取模块;
所述单板模型自动装配模块、工艺焊接炉数字化模块和分析数据自动提取模块均与仿真分析平台连接,温度曲线加载设置模块与仿真分析平台连接互连,且仿真分析平台输出信号至报告输出工艺卡输出单元;所述仿真分析平台与功能应用模块互连,分析优化功能模块与功能应用模块互连;所述功能应用模块互连有设计可焊性评审优化模块,且设计可焊性评审优化模块与分析优化功能模块内的焊接缺陷经验库连接,工艺数据回溯模块连接功能应用模块;所述温度曲线加载设置模块连接分析模型求解管理模块,分析模型求解管理模块连接分析数据自动提取模块。
4.根据权利要求3所述的回流焊的仿真优化方法及管理系统,其特征在于:所述单板模型自动装配模块包括元件封装模型模块、物料信息模块、PCB设计模块、PCB 3D模型、封装名映射关系管理模块以及仿真任务提交模块;
所述元件封装模型模块、物料信息模块、封装名映射关系管理模块与PCB设计模块连接,PCB 3D模型与仿真任务提交模块连接;所述仿真任务提交模块连接仿真分析平台;
所述元件封装模型模块包括材料库管理模块、封装材料数据库、3D数据、元件热封装库管理模块以及元件热封装库,材料库管理模块连接封装材料数据库,封装材料数据库和3D数据连接元件热封装库管理模块;所述元件热封装库管理模块连接元件热封装库,且元件热封装库连接PCB 3D模型。
5.根据权利要求3所述的回流焊的仿真优化方法及管理系统,其特征在于:所述工艺焊接炉数字化模块包括标定测试结果管理模块、标定库管理模块、回流炉设备信息管理模块、标定初始参数管理模块、焊炉设备数据库、焊炉特性模块、工艺标准数据库、工艺标准数据管理模块、锡膏管理模块以及标定任务提交模块;
所述标定测试结果管理模块、标定库管理模块、回流炉设备信息管理模块、标定初始参数管理模块均与焊炉设备数据库连接,焊炉设备数据库和工艺标准数据库连接焊炉特性模块;所述工艺标准数据管理模块连接焊炉特性模块,锡膏管理模块连接工艺标准数据管理模块;所述焊炉特性模块连接标定任务提交模块以及单板模型自动装配模块的仿真任务提交模块,标定任务提交模块连接仿真分析平台。
6.根据权利要求3所述的回流焊的仿真优化方法及管理系统,其特征在于:所述温度曲线加载设置模块为PCB焊接模拟设置模块,仿真分析平台与PCB焊接模拟设置模块互连。
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