79、THT 组装工艺与铰接肋抛物柱面天线技术解析

THT 组装工艺与铰接肋抛物柱面天线技术解析

在电子制造和航天应用领域,THT 组装工艺和抛物柱面天线的设计优化至关重要。THT 组装工艺关乎电子元件焊接质量,而抛物柱面天线则在卫星通信等航天领域发挥着关键作用。下面将详细介绍这两方面的技术要点。

THT 组装工艺优化

在 THT 组装过程中,焊接质量受多个关键参数影响,其中焊接温度、焊接时间和焊料供给量对焊点焊接质量有显著影响。这些参数之间存在耦合关系,相互作用共同决定焊接质量。

  • 焊料体积与焊接时间的耦合机制 :焊料供给量与焊接时间存在耦合关系。当焊料供给量大时,需要较长的焊接时间,以确保熔化的焊料通过孔流入焊盘的初级侧。若焊接时间短,焊点的焊料渗透程度和润湿程度会降低。相反,当焊料体积小时,仅需较短的加热时间。过长的焊接时间不仅会导致焊盘次级侧的焊料减少,还会降低整体焊接效率。
  • 焊接过程的四维切片图 :基于多项式回归预测模型,通过模拟可得到工艺参数对焊接质量影响的四维切片图。该图中,X、Y 和 Z 轴分别代表焊接时间、焊接温度和焊料体积,颜色表示焊接质量综合得分。此切片图直观反映了主要工艺参数对焊接质量的耦合影响机制,在实际生产中,可利用该图选择合适的工艺参数设置,以控制 THT 组装过程。
  • THT 组装工艺优化 :在实际生产中,要求每个焊点的焊接质量达到最佳状态并不科学。根据电子组装标准 IPC - A - 610D 原则,结合实际焊接经验,将质量综合得分 90 分作为合格指标。基于焊接过程的 4D 切片图,可得到由蓝色表面包围的焊接质量 3D 工艺窗
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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