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基于遗传算法-v支持向量回归的船舶轨迹预测 被引量:1
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作者 姜立超 尚晓兵 +2 位作者 金豹 张雯 张智 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2001-2006,共6页
为了提高船舶轨迹预测精度,避免船舶海上航行事故的发生,本文采用遗传算法对v-支持向量回归进行参数寻优,以此来分别构建关于经纬度的船舶轨迹预测模型。选取水上移动业务标识码为356772000的货船在2022年6月的船舶自动识别系统数据作... 为了提高船舶轨迹预测精度,避免船舶海上航行事故的发生,本文采用遗传算法对v-支持向量回归进行参数寻优,以此来分别构建关于经纬度的船舶轨迹预测模型。选取水上移动业务标识码为356772000的货船在2022年6月的船舶自动识别系统数据作为研究对象。将该模型的预测结果分别与粒子群优化算法和网格搜索算法优化的v-支持向量回归模型、遗传算法-支持向量回归模型进行比较。实验结果表明:遗传算法v-支持向量回归模型关于航迹经、纬度预测结果的均方误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差相比于其他模型最低,关于经度分别为4.29×10^(-7)(°)、4.50×10^(-4)和5.47×10^(-7)(°)2,关于纬度的分别为1.82×10^(-6)(°)、4.02×10^(-3)和1.08×10^(-3)(°)2。基于遗传算法-v支持向量回归模型的预测效果最好,预测误差波动最小。本文将遗传算法与v-支持向量回归相结合,为船舶轨迹预测模型的优化提供参考,也为海上智能交通提供思路。 展开更多
关键词 船舶轨迹预测 v-支持向量回归 遗传算法 水上移动业务标识码 船舶自动识别系统 交叉验证 智能交通 机器学习
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采用遗传算法和符号执行的软件可靠性测试用例集生成方法
2
作者 马普博 夏惠军 +4 位作者 杨天志 邓万涛 杨欢 李曼 高伟翔 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期303-310,共8页
针对软件可靠性测试中存在的测试用例集的代码覆盖率不高,提出一种多方法融合的策略,结合符号执行的路径探测能力和遗传算法的高效优化的能力,进行基于符号执行和遗传算法融合的研究,通过分治使遗传算法快速迭代产生初代测试用例集合,... 针对软件可靠性测试中存在的测试用例集的代码覆盖率不高,提出一种多方法融合的策略,结合符号执行的路径探测能力和遗传算法的高效优化的能力,进行基于符号执行和遗传算法融合的研究,通过分治使遗传算法快速迭代产生初代测试用例集合,符号执行通过状态收集和约束求解产生新的测试用例并反馈给遗传算法,反复迭代实现了较高代码覆盖率的测试用例集合的快速生成。在6个程序上进行测试生成的测试用例集的代码行覆盖率均得到了有效提升。 展开更多
关键词 软件可靠性 遗传算法 符号执行 约束求解 测试用例生成
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基于遗传算法优化支持向量回归的电池SOH预测
3
作者 何山 郝雄博 +2 位作者 赵宇明 姜颖 李昊巍 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第5期31-36,共6页
针对实车运行过程中电池当前可用容量难获取、电池健康状态评估不准确的问题,提出利用车辆的停车充电片段数据,通过箱型图及卡尔曼滤波算法对安时积分法计算所得的电池容量进行修正,构建支持向量回归模型用于电池衰减预测,通过皮尔森相... 针对实车运行过程中电池当前可用容量难获取、电池健康状态评估不准确的问题,提出利用车辆的停车充电片段数据,通过箱型图及卡尔曼滤波算法对安时积分法计算所得的电池容量进行修正,构建支持向量回归模型用于电池衰减预测,通过皮尔森相关性分析确定有效的模型输入参数,结合遗传算法优化模型参数。结果表明:优化后模型的拟合优度可达88%,相较于优化前提高了12%,可以实现电池健康状态的准确预测。 展开更多
关键词 实车数据 动力电池 容量衰减 卡尔曼滤波 遗传算法 支持向量回归
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基于广义回归神经网络与遗传算法的煤灰熔点优化 被引量:9
4
作者 石喜光 郑立刚 +3 位作者 周昊 陈习珍 邱坤赞 岑可法 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1189-1192,1242,共5页
考虑固态和液态排渣锅炉对煤灰熔点的不同要求,采用广义回归神经网络建立了煤灰软化温度模型.神经网络的输入变量为7个,即煤灰中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、Na2O&K2O的质量分数.以煤灰软化温度作为目标函数,采用遗传算法... 考虑固态和液态排渣锅炉对煤灰熔点的不同要求,采用广义回归神经网络建立了煤灰软化温度模型.神经网络的输入变量为7个,即煤灰中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、Na2O&K2O的质量分数.以煤灰软化温度作为目标函数,采用遗传算法寻优计算获得当煤灰软化温度最高和最低时煤灰中氧化物的组成.广义回归神经网络仅需30个训练样本,最大和平均相对误差分别为21.8%和1.55%.优化结果表明,掺烧高钙煤或者向燃煤中添加石灰石等富含Ca的原料可以降低煤灰熔点;而增加Al2O3的质量分数可以提高煤灰熔点. 展开更多
关键词 灰熔点 灰组分 广义回归神经网络 遗传算法
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基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物滕发量预测中的应用 被引量:11
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作者 迟道才 曲霞 +3 位作者 崔磊 刘婷婷 王琦 沈亚西 《节水灌溉》 北大核心 2011年第2期5-7,共3页
根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量。用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶的正交... 根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量。用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶的正交Hermite多项式拟合岭函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,进而构建投影寻踪回归模型,用于该地区参考作物滕发量的预测。并将投影寻踪回归模型预测的ET0结果与Penman-Monteith公式计算ET0结果进行比较,结果表明该模型预测精度较高,为ET0的预测提供了新的方法。 展开更多
关键词 遗传算法 投影寻踪回归模型 参考作物腾发量 预测
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遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用 被引量:8
6
作者 郭朝有 贺国 陈国钧 《海军工程大学学报》 CAS 2003年第2期70-73,共4页
对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.
关键词 遗传算法 非线性回归模型 参数辨识 遗传算子
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基于遗传算法优化支持向量回归机参数的供热负荷预测 被引量:14
7
作者 张佼 田琦 王美萍 《暖通空调》 北大核心 2017年第2期104-108,25,共6页
为了进一步提高供热负荷的预测精度,通过分析影响支持向量回归机(SVR)性能表现的参数,提出了基于遗传算法优化的SVR供热负荷预测模型。该方法利用交叉验证思想在模型性能评估和选择方面的优势,结合遗传算法的全局寻优能力,实现了参数的... 为了进一步提高供热负荷的预测精度,通过分析影响支持向量回归机(SVR)性能表现的参数,提出了基于遗传算法优化的SVR供热负荷预测模型。该方法利用交叉验证思想在模型性能评估和选择方面的优势,结合遗传算法的全局寻优能力,实现了参数的自动优选,并用由此得到的最佳模型进行供热负荷预测。应用某热源的实测数据进行了仿真实验,与其他算法的比较表明,该方法相对误差绝对值的平均值为4.33%,比传统SVR降低了10.77%,比小波神经网络降低了5.28%。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量回归 供热负荷预测 参数优化 交叉验证
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基于遗传算法的参数投影寻踪回归径流预报模型及应用 被引量:8
8
作者 徐刚 余冲 《水电能源科学》 北大核心 2013年第9期20-23,共4页
为提高径流预报精度,采用单相关系数法挑选预报因子,建立了基于遗传算法的参数投影寻踪回归径流预报模型,利用该模型对雅砻江二滩水电站月平均流量进行了预报。结果表明,与BP神经网络模型预报结果相比,投影寻踪回归模型具有更好的预报... 为提高径流预报精度,采用单相关系数法挑选预报因子,建立了基于遗传算法的参数投影寻踪回归径流预报模型,利用该模型对雅砻江二滩水电站月平均流量进行了预报。结果表明,与BP神经网络模型预报结果相比,投影寻踪回归模型具有更好的预报结果和更高的预报精度。 展开更多
关键词 径流预报 投影寻踪回归 遗传算法 BP神经网络 因子挑选
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一种基于遗传算法优化小波支持向量回归机的实时寿命预测方法 被引量:4
9
作者 胡友涛 胡昌华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1216-1220,1225,共6页
针对现有实时寿命预测方法没有充分利用同类产品性能退化数据信息的问题,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波支持向量回归机(WSVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法.首先基于GA优化WSVR建立各同类产品... 针对现有实时寿命预测方法没有充分利用同类产品性能退化数据信息的问题,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波支持向量回归机(WSVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法.首先基于GA优化WSVR建立各同类产品的性能退化轨迹模型,然后以特定个体的历史测量时刻向量为基准,计算同类产品的相应退化测量值向量及其与特定个体退化测量值向量的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的退化轨迹模型,最后结合实时测量数据依次更新退化测量值向量、Euclid距离、隶属度权值和退化轨迹模型,实现实时寿命预测.实例分析验证了所提出的方法是有效的. 展开更多
关键词 实时寿命预测 性能退化 小波支持向量回归 遗传算法
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用广义回归神经网络和遗传算法分析产量递减 被引量:3
10
作者 王国昌 吕学菊 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期90-93,共4页
我国大多数油田开发已经进入到产量递减阶段,对这一阶段的相关理论有着迫切的需求。产量递减阶段的传统理论存在着不少缺点,使得它的应用受到了很大限制,应用效果也不是很好,主要的问题集中在对递减指数的求解上。广义回归神经网络(GRNN... 我国大多数油田开发已经进入到产量递减阶段,对这一阶段的相关理论有着迫切的需求。产量递减阶段的传统理论存在着不少缺点,使得它的应用受到了很大限制,应用效果也不是很好,主要的问题集中在对递减指数的求解上。广义回归神经网络(GRNN)和遗传算法(GA)都是在模拟人的生理活动进而提出的人工智能技术。GRNN对数据样本没有太多的要求,可以逼近任意类型的函数;GA可以进行全局搜优,也可以进行局部搜优。它们的联合应用可以克服传统理论的缺陷。首先建立GRNN神经网络,然后利用一种改进的GA搜索全局最优的平滑因子,最终建立模型,并把它们应用于孤岛油田产量递减期,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 产量递减 广义回归神经网络 遗传算法 孤岛油田
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基于小生境遗传算法的Hi-PLS回归模型优化 被引量:3
11
作者 王佳林 包腾飞 荆凯 《水电能源科学》 北大核心 2010年第3期54-56,共3页
在以递阶偏最小二乘法建立回归模型的基础上,利用小生境遗传算法的快速、全局搜索优化功能对模型中的回归系数进行重新评估,建立了基于小生境遗传算法的递阶偏最小二乘大坝安全监控模型。工程实例与模型对比分析结果表明,经小生境遗传... 在以递阶偏最小二乘法建立回归模型的基础上,利用小生境遗传算法的快速、全局搜索优化功能对模型中的回归系数进行重新评估,建立了基于小生境遗传算法的递阶偏最小二乘大坝安全监控模型。工程实例与模型对比分析结果表明,经小生境遗传算法优化的递阶偏最小二乘回归模型不仅比原模型提高了拟合精度,且增强了预测能力。 展开更多
关键词 大坝安全监控 小生境遗传算法 递阶偏最小二乘回归 优化 位移
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基于遗传算法模糊多元线性回归分析的瓦斯涌出量预测模型 被引量:18
12
作者 王江荣 《工矿自动化》 北大核心 2013年第12期34-38,共5页
针对经典线性回归模型不能完全反映变量间的耦合关系而不适宜于有模糊数的瓦斯涌出量预测的问题,提出了一种基于遗传算法模糊多元线性回归分析的瓦斯涌出量预测模型。采用灰关联分析法和SPSS软件线性回归分析法确定影响瓦斯涌出量的主... 针对经典线性回归模型不能完全反映变量间的耦合关系而不适宜于有模糊数的瓦斯涌出量预测的问题,提出了一种基于遗传算法模糊多元线性回归分析的瓦斯涌出量预测模型。采用灰关联分析法和SPSS软件线性回归分析法确定影响瓦斯涌出量的主要因素;把历史数据样本分为建模数据样本和检测数据样本,采用遗传算法求出模糊回归参数的中心值和模糊幅值。实验结果表明,该模型具有较高的精确度和可操作性。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 预测 模糊多元线性回归 遗传算法 三角模糊数 灰关联分析
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基于遗传算法的二次回归方程在沉降数据处理中的应用 被引量:1
13
作者 王江荣 赵睿 +1 位作者 袁维红 任泰明 《城市道桥与防洪》 2016年第10期149-151,18-19,共3页
软基路基沉降与其影响因素之间呈非线性关系。以某软基高速公路为例,以时段天数、时段载荷量及时段加载平均速率为解释变量,以时段沉降量为被解释变量,建立了非线性二次回归模型,并用遗传算法估算模型系数。工程实例表明,经遗传算法优... 软基路基沉降与其影响因素之间呈非线性关系。以某软基高速公路为例,以时段天数、时段载荷量及时段加载平均速率为解释变量,以时段沉降量为被解释变量,建立了非线性二次回归模型,并用遗传算法估算模型系数。工程实例表明,经遗传算法优化的非线性二次回归方程具有较高的预测精度,效果优于神经网络,用该模型进行软基高速公路沉降预测分析是可行的。 展开更多
关键词 路基沉降 二次回归方程 神经网络 遗传算法 预测分析
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基于遗传算法的偏最小二乘回归模型在大坝安全监测中的应用 被引量:4
14
作者 邓念武 陈正 叶泽荣 《大坝与安全》 2007年第4期33-35,共3页
偏最小二乘回归能较好地解决自变量之间严重的相关性问题,遗传算法作为一种新的全局优化搜索方法,具有智能性搜索、并行式计算、鲁棒性强等优点。本文在偏最小二乘回归分析的基础上引入遗传算法,依靠其有效的自适应全局搜索优化功能,对... 偏最小二乘回归能较好地解决自变量之间严重的相关性问题,遗传算法作为一种新的全局优化搜索方法,具有智能性搜索、并行式计算、鲁棒性强等优点。本文在偏最小二乘回归分析的基础上引入遗传算法,依靠其有效的自适应全局搜索优化功能,对偏回归模型中的回归系数进行重新评估,建立基于遗传算法的偏回归模型。实例分析表明:基于遗传算法的偏回归模型有良好的拟合效果和预测精度。 展开更多
关键词 大坝监测模型 遗传算法 偏最小二乘回归
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基于粗糙集和遗传算法的多元二次非线性回归分析模型及应用 被引量:3
15
作者 王江荣 罗资琴 文晖 《煤》 2014年第10期16-18,27,共4页
针对煤与瓦斯突出模式识别是一个非线性、高维数据处理问题,建立了多元二次非线性回归分析的模式识别模型。利用粗糙集属性约简算法对样本数据进行降维处理,再利用降维数据和遗传算法估算出模型系数,通过对测试样本的识别检验,表明基于... 针对煤与瓦斯突出模式识别是一个非线性、高维数据处理问题,建立了多元二次非线性回归分析的模式识别模型。利用粗糙集属性约简算法对样本数据进行降维处理,再利用降维数据和遗传算法估算出模型系数,通过对测试样本的识别检验,表明基于粗糙集和遗传算法的多元二次非线性回归分析模型具有很高的判别能力,取得和支持向量机回归模型一样的识别效果。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 粗糙集 遗传算法 多元二次非线性回归分析
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基于遗传编程的符号回归在化学和材料研究中的应用与展望 被引量:2
16
作者 田嘉欣 李浩源 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期268-274,共7页
化学和材料学科的理论进步可以促进化学反应设计、材料合成和工艺条件优化。目前,在许多前沿领域的复杂问题中,传统自底向上的推导理论面临诸多挑战,而基于遗传编程的符号回归方法在挖掘数据关系方面展示了独特的优势,为解决复杂问题提... 化学和材料学科的理论进步可以促进化学反应设计、材料合成和工艺条件优化。目前,在许多前沿领域的复杂问题中,传统自底向上的推导理论面临诸多挑战,而基于遗传编程的符号回归方法在挖掘数据关系方面展示了独特的优势,为解决复杂问题提供了新的思路。本文主要综述了基于遗传编程的符号回归方法的原理、优势及局限性,讨论了其近年来的发展趋势,整理了简单易用的遗传编程工具,进而阐述了该方法在化学与材料领域的代表性应用,最后对遗传编程在材料与化学领域的未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 可解释机器学习模型 符号回归 遗传编程 性质预测 工艺条件优化
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基于符号回归算法的结构性砂土损伤规律研究
17
作者 蒋明镜 张卢丰 +1 位作者 韩亮 姜朋明 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3768-3778,共11页
破损参数是用来描述岩土材料由胶结状态向无胶结状态转化的变量,合理地描述结构性土的破损演化规律是建立结构性土本构模型的关键。目前,大多损伤规律的研究先假设破损参数的表达式,随后通过拟合室内试验结果获取相关参数,从而确定损伤... 破损参数是用来描述岩土材料由胶结状态向无胶结状态转化的变量,合理地描述结构性土的破损演化规律是建立结构性土本构模型的关键。目前,大多损伤规律的研究先假设破损参数的表达式,随后通过拟合室内试验结果获取相关参数,从而确定损伤规律,这些损伤规律的合理性及适用性有待验证。为得到统一的具有微观意义的结构性砂土损伤规律显式数学表达式,提出了一种基于符号回归的损伤规律预测模型。首先,基于具有微观物理意义的破损参数定义式,建立不同离散元(distinct element method,DEM)损伤数据库。其次,采用组合输入变量的方法在等向压缩和等p真三轴压缩应力路径上进行参数筛选(p为平均有效应力),结合基于遗传编程的符号回归(genetic programming-based symbolic regression,GPSR)算法,得到不同复杂度的损伤表达式。最终对比不同表达式的预测误差和泛化误差,选择表现最好的表达式为结构性砂土损伤规律,即GPSR损伤规律。对比前人经典损伤规律表达式,在不同DEM损伤数据库上进行适用性分析。结果表明,GPSR损伤规律将破损参数表示为塑性偏应变εs、归一化的平均有效应力p/py以及中主应力系数b的函数,可以很好地反映结构性土向重塑土转变的过程;GPSR损伤规律在不同损伤数据库上良好的预测精度进一步证明了其在不同岩土材料上的适用性。研究成果对建立结构砂土本构模型具有一定参考价值。 展开更多
关键词 结构性砂土 离散单元法 机器学习 符号回归 损伤规律
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基于遗传算法的计算机配色优化模型 被引量:1
18
作者 查运卓 杨莉军 +1 位作者 刘涵弘 辛世纪 《北京印刷学院学报》 2024年第3期61-66,共6页
针对不透明制品配色外观美观度和市场竞争力问题,提出一种基于遗传算法的计算机配色优化模型,通过模拟自然界中基因进化过程来寻找最优颜色搭配。该模型将颜色搭配问题转化为一个遗传搜索问题,通过不断地迭代和优化,寻找出最佳的色彩组... 针对不透明制品配色外观美观度和市场竞争力问题,提出一种基于遗传算法的计算机配色优化模型,通过模拟自然界中基因进化过程来寻找最优颜色搭配。该模型将颜色搭配问题转化为一个遗传搜索问题,通过不断地迭代和优化,寻找出最佳的色彩组合。依据不同波长不同浓度下着色剂的K/S值、计算机配色理论K-M光学模型以及CIELAB色差计算公式,采用基于遗传算法的计算机配色优化模型,对样品的配方进行细致分析,充分发挥MATLAB对于不同数据处理的优劣,快速、准确地完成数据的处理且寻找配方时循环遍历的思想运用恰当,操作简便且易于推广。 展开更多
关键词 计算机配色理论 色料加和混合模型 K-M光学模型 多项式回归模型 整数规划模型 遗传算法
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应用遗传算法优化支持向量回归机的喷气涡流纺纱线质量预测 被引量:8
19
作者 谷有众 高卫东 +2 位作者 卢雨正 刘建立 杨瑞华 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期142-148,共7页
为探究熟条质量对喷气涡流纺纱线质量的影响,建立了遗传算法优化的支持向量回归机预测模型。模型的输入端参数为熟条的4项指标(条干CV值、回潮率、定量和定量不匀率),分别对19.7 tex和11.8 tex的涤纶/粘胶(67/33)喷气涡流纺纱线进行强... 为探究熟条质量对喷气涡流纺纱线质量的影响,建立了遗传算法优化的支持向量回归机预测模型。模型的输入端参数为熟条的4项指标(条干CV值、回潮率、定量和定量不匀率),分别对19.7 tex和11.8 tex的涤纶/粘胶(67/33)喷气涡流纺纱线进行强力和条干CV值预测试验,同时建立了BP神经网络模型作对比试验。2种模型预测对比分析的结果表明:遗传算法优化的支持向量回归机模型的稳定性和精度要比BP神经网络模型高得多,更适用于描述熟条质量与喷气涡流纺纱线质量(单纱强力和纱线条干CV值)间的非线性关系。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量回归 喷气涡流纺 纱线强力 条干CV值
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基于回归分析和遗传算法的BGA焊点功率载荷热应力分析与优化 被引量:11
20
作者 王建培 黄春跃 +1 位作者 梁颖 邵良滨 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期734-740,共7页
建立了球栅阵列BGA(Ball Grid Array)焊点有限元分析模型,选取焊点高度、焊点最大径向尺寸、上焊盘直径和下焊盘直径作为设计变量,以焊点应力作为目标值,采用响应曲面法设计了29组不同水平组合的焊点模型并建模进行仿真计算,建立了焊点... 建立了球栅阵列BGA(Ball Grid Array)焊点有限元分析模型,选取焊点高度、焊点最大径向尺寸、上焊盘直径和下焊盘直径作为设计变量,以焊点应力作为目标值,采用响应曲面法设计了29组不同水平组合的焊点模型并建模进行仿真计算,建立了焊点应力与结构参数的回归方程,基于回归方程结合遗传算法对焊点结构参数进行了优化,获得了焊点应力最小的结构参数最优水平组合.结果表明:对于无铅焊料SAC387,焊点应力随焊点的高度增加而减小,随最大径向尺寸的减小而减小;应力最小的焊点水平组合为:焊点高度0.38mm、最大径向尺寸0.42mm、上焊盘直径0.34mm和下焊盘直径0.35mm;对最优水平组合仿真验证表明优化后焊点最大应力下降了4.66MPa,实现了BGA焊点的结构优化. 展开更多
关键词 BGA焊点 热应力 回归分析 遗传算法 功率载荷
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