基于矩阵编码遗传算法的PCB生产线元件分配优化

PCB组装生产线上元器件的分配是影响整条生产线组装时间的关键因素.在分析实际工程问题的基础上,建立了PCB组装连续生产线上元件分配优化模型,在改进遗传算法中,提出了基于矩阵编码的方式,针对提出的编码方式,结合表上作业的最小元素法实现了种群的初始化,并采用了双点交叉以及改进的局部变异和自适应变异概率操作.最终,通过工程实例求解,得到了较优的结果,提高了PCB组装生产线的效率,从而证明了此算法的有效性.

广义网络理论结合平面电路法优化功率分配元件

本文研究的一分为二功率分配元件是无耗偶对称互易网络 .采用网络理论研究了元件的最佳工作点 ;提出了广义网络理论结合平面电路法优化了功率分配元件 .文中还给出了计算实例 。

表面贴装系统数据准备软件的开发与设计

对于SMT工艺人员来说,一个重要的工作就是从CAD设计系统中获取必要的特征数据,经过相应的整理、转换,使之能成为符合要求的格式。在数据准备过程中我们发现了一些问题,例如,CAD设计系统和SMT设备定义的元件角度不一样、元件手工分配等。为解决这些问题,开发了数据准备系统DPS,它能自动检查并修正元件角度,此外,DPS能处理多种格式的CAD数据,大幅度提高生产效率,证明本解决方案的优越性和高效性。详细介绍了DPS软件的设计与开发中的思想、方法和经验。

表面贴装系统数据准备软件的开发与设计

对于SMT工艺技术人员来说,一个重要的工作就是从CAD设计系统中获取必要的特征数据,经过相应的整理、转换,使之能成为符合要求的格式。在数据准备过程中我们发现了一些问题,例如,CAD设计系统和SMT设备定义的元件角度不一样、元件手工分配等等。为解决这些问题,我开发了数据准备系统DPS,它能自动检查并修正元件角度,此外DPS能处理多种格式的CAD数据,大幅度提高生产效率,证明了本解决方案的优越性和高效性。文章详细介绍了DPS软件的设计与开发中的思想、方法和经验。

表面贴装系统数据准备软件的开发与设计

对于SMT工艺技术人员来说，一个重要的工作就是从CAD设计系统中获取必要的特征数据，经过相应的整理、转换，使之能成为符合要求的格式。在数据准备过程中我们发现了一些问题，例如，CAD设计系统和SMT设备定义的元件角度不一样、元件手工分配等等。为解决这些问题，我开发了数据准备系统DPS，它能自动检查并修正元件角度，此外，DPS能处理多种格式的CAD数据，大幅度提高生产效率，证明了本解决方案的优越性和高效性。本文详细介绍了DPS软件的设计与开发中的思想、方法和经验。

基于PLC的乒乓球自动分装控制系统的设计

本文运用PLC针对乒乓球在分装线上的三种不同数量的包装规格,根据控制过程中的若干步骤,采用顺序控制法设计出乒乓球自动分装控制系统程序,很好地解决了工业生产控制领域的方便、经济、灵活等问题。

Mapping relationship analysis of welding assembly properties for thin-walled parts with finite element and machine learning algorithm

The finite element(FE)-based simulation of welding characteristics was carried out to explore the relationship among welding assembly properties for the parallel T-shaped thin-walled parts of an antenna structure.The effects of welding direction,clamping,fixture release time,fixed constraints,and welding sequences on these properties were analyzed,and the mapping relationship among welding characteristics was thoroughly examined.Different machine learning algorithms,including the generalized regression neural network(GRNN),wavelet neural network(WNN),and fuzzy neural network(FNN),are used to predict the multiple welding properties of thin-walled parts to mirror their variation trend and verify the correctness of the mapping relationship.Compared with those from GRNN and WNN,the maximum mean relative errors for the predicted values of deformation,temperature,and residual stress with FNN were less than 4.8%,1.4%,and 4.4%,respectively.These results indicate that FNN generated the best predicted welding characteristics.Analysis under various welding conditions also shows a mapping relationship among welding deformation,temperature,and residual stress over a period of time.This finding further provides a paramount basis for the control of welding assembly errors of an antenna structure in the future.