Оптимизация параметров конструкций и техпроцессов производства электронных средств. Талицкий Е.Н. - 3 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВлГУ | Владимир

Составители: 

Рубрика: 

3
ВВЕДЕНИЕ
Важная, часто главная, задача при проектировании конструкций
или технологических процессов производства РЭС – нахождение оп-
тимальных параметров, при которых выходной параметр (точность
детали, длина электрических соединений и т.д.) имел бы максималь-
ное или минимальное, т.е. экстремальное, значение. Этот процесс по-
лучил название оптимизации. Известен ряд методов оптимизации –
Гаусса – Зайделя, градиентные методы, Бокса – Уилсона, симплекс-
ный и другие [1]. В одних случаях, как например при методе произ-
водных, требуется аналитическое выражение для выходного парамет-
ра (целевой функции), в других, если отсутствует математическая мо-
дель, необходимо проводить экспериментальный поиск.
В качестве примера математических моделей можно привести
модели в виде полиномов, полученные на основе проведения актив-
ного факторного эксперимента [2; с. 81 – 84].
Квадратичная модель
22
12121 2
23,98 0,48 0,91 1,75 2,73 3,06yxxxxxx=+ − − + + ,
где y – вязкость пропиточного лака,
x
1
– температура пропитки изоляции,
x
2
– процентное содержание основы лака (позволяет найти такие
величины x
1
и x
2
, при которых вязкость лака минимальна и обеспечи-
вает наилучшую пропитку изоляции).
Другим примером может быть математическая модель техноло-
гического процесса травления печатных плат, полученная методом
полного факторного эксперимента [4]:
123 12 12 123
17,04 1,81 2,09 1,71 0,338 0,563 0,288 ,y x x x xx xx xx x=+− + − − +
где y – концентрация меди в растворе после регенерации,
x
1
– концентрация меди в растворе после травления,
x
2
– время охлаждения раствора,
x
3
– температура охлаждения раствора. 
                                  ВВЕДЕНИЕ

      Важная, часто главная, задача при проектировании конструкций
или технологических процессов производства РЭС – нахождение оп-
тимальных параметров, при которых выходной параметр (точность
детали, длина электрических соединений и т.д.) имел бы максималь-
ное или минимальное, т.е. экстремальное, значение. Этот процесс по-
лучил название оптимизации. Известен ряд методов оптимизации –
Гаусса – Зайделя, градиентные методы, Бокса – Уилсона, симплекс-
ный и другие [1]. В одних случаях, как например при методе произ-
водных, требуется аналитическое выражение для выходного парамет-
ра (целевой функции), в других, если отсутствует математическая мо-
дель, необходимо проводить экспериментальный поиск.
      В качестве примера математических моделей можно привести
модели в виде полиномов, полученные на основе проведения актив-
ного факторного эксперимента [2; с. 81 – 84].
      Квадратичная модель
            y = 23,98 + 0,48 x1 − 0,91x2 − 1,75 x1x2 + 2,73 x12 + 3,06 x22 ,
где y – вязкость пропиточного лака,
    x1 – температура пропитки изоляции,
    x2 – процентное содержание основы лака (позволяет найти такие
величины x1 и x2, при которых вязкость лака минимальна и обеспечи-
вает наилучшую пропитку изоляции).
       Другим примером может быть математическая модель техноло-
гического процесса травления печатных плат, полученная методом
полного факторного эксперимента [4]:
  y = 17,04 + 1,81x1 − 2,09 x2 + 1,71x3 − 0,338 x1x2 − 0,563 x1x2 + 0,288 x1x2 x3 ,
где y – концентрация меди в растворе после регенерации,
    x1 – концентрация меди в растворе после травления,
    x2 – время охлаждения раствора,
    x3 – температура охлаждения раствора.

                                                                                      3

Страницы