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精密电子表面贴装生产优化问题研究

陈铁梅  
【摘要】:表面贴装技术是将电子元器件组装在印刷电路板(PCB)上的一种精密组装制造技术。元器件贴装是表面贴装技术中工作量大且耗时的工序。完成该工序的核心设备是贴片机,其技术难度大,精度要求高,价格昂贵,是整条生产线的瓶颈。因此本论文对拱架式贴片机优化运行的理论和方法进行研究,从而缩短贴装时间,降低能耗和成本,提高电子制造生产效率。 贴片机的运行优化问题主要涉及两个优化子问题:喂料器分配优化和元器件贴装顺序优化。这两个问题高度关联,都属于NP难的组合优化问题,求解难度大。因此本论文依据从简单到复杂的研究思路,在研究各子问题的基础上再进行贴装过程的整体优化研究。针对这些问题,论文从建立优化模型和构建有效的求解算法出发,进行了如下几个方面的研究: 1、针对在元器件贴装顺序已知的前提下,研究贴片机的喂料器在喂料槽上分配优化问题。建立了以贴片头在喂料槽移动距离最小化为优化目标的喂料器分配优化模型。设计了一种基于蚁群算法与遗传算法的混合算法对贴片机的喂料器分配问题进行求解。混合算法在每次迭代中首先进行蚁群搜索,再引入遗传算法的交叉和变异算子产生多个不同的新解,并用于更新蚂蚁搜索得到的结果。混合算法利用了遗传算法的全局搜索能力来弥补蚁群算法容易收敛到局部最优解的弱点。实验数据表明该种算法能有效求解出贴片机喂料器分配问题的近优解,与单一的遗传算法相比,平均效率提高了4.48%。 2、针对喂料器的位置确定的条件下,研究贴片机的元器件贴装顺序优化问题。建立了新的元器件贴装顺序的优化模型。针对该问题的路径寻优特点,把混合蛙跳算法与蚁群算法相融合对问题进行求解。在蚂蚁搜索结果的基础上,再利用混合蛙跳算法的局部深度搜索和全局信息交换策略对解进行进一步改进,从而有助于克服蚁群算法容易陷入局部最优的弱点。此外,在算法中提出了适应于贴片机实际贴装情况的分段启发函数、分段信息素以及信息素的组更新策略等多种改进方法。实验结果表明,算法具有较好的求解精度和全局搜索能力,与单一的混合蛙跳算法和蚁群算法相比,平均效率分别提高了7.89%和3.79%。 3、研究了贴装过程的整体优化问题。分析了该问题的难度及其必要性,建立了符合实际贴装过程的集成优化模型。在问题求解过程中,基于分解与协调的思想,在算法每次迭代中采用禁忌算法和改进的混合蛙跳算法分别对喂料器分配优化和元器件贴装顺序进行优化,在求解一个子问题时,均采用另一个子问题的当前最好解作为优化前提,从而实现两个子问题的协调求解。实验结果表明,该算法能获得较好的贴片机贴装优化解,与混合遗传算法相比,平均效率提高了11.99%。 4、为在更快速的时间内获得比上面算法更好的贴片机贴装过程优化解,进一步基于禁忌搜索算法研究贴片过程的整体优化。提出了一种带扰动和变异因子的改进禁忌搜索算法求解贴片机的整体优化。算法在传统的禁忌搜索算法的基础上,以长期记忆为基础的多元化扰动策略和块变异算子来扩大贴片机贴装顺序优化搜索空间,并结合局部下降搜索策略优化喂料器分配,最终实现贴片机贴装整体优化。实验数据表明,带扰动和变异因子的禁忌算法能快速有效的获得较好的贴片机贴装优化解。与之前所提出的整体优化算法相比,在求解质量和求解速度上有较大的优越性。 最后,本文在总结现有研究成果的基础上,对表面贴装生产优化问题的未来研究作了展望。 本课题来源于国家自然科学基金重点项目“面向精密电子贴装生产线的关键视觉检测与优化控制问题”(资助号:60835001)、国家自然科学青年基金项目“表面贴装中的生产优化与调度方法研究”(资助号:60804053)、广东省教育部产学研重大专项“高端全自动表面贴装成套装备研发及产业化”(资助号:2009A090100027)以及教育部博士点基金项目“电子贴装中的优化方法研究”(资助号:200805611065)资助。


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