基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法技术

本发明专利技术公开了一种基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法，通过分析实测温度数据与相应数值仿真温度数据的在加热因子与超液相线时间上的差异，建立以加热因子、超液相线时间差异最小化为优化目标，以温区温度及对流换热系数为优化变量的数值仿真修正模型；采用响应面法和多目标遗传优化算法方法优化上述模型，使得数值仿真模型结果与实测温度相符，从而得到修正后的数值仿真模型，通过一次实物试验的反馈调整就能提高后续仿真预测的准确性。本发明专利技术将有限元仿真和试验相结合的方法对再流焊工艺仿真模型进行修正，有效提高仿真的效率和精度。

Modification method of simulation model of reflow welding process based on heating factor

【技术实现步骤摘要】
基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法
本专利技术属于再流焊工艺仿真有限元模型修正
，具体涉及了一种基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法。
技术介绍
随着集成电路产业的飞速发展，高集成度、高可靠性已经成为行业的新潮流。在这种潮流趋势的推动下，电子电路表面组装技术(SurfaceMountedTechnology，简称SMT)为电子产品尤其是航空航天和军用电子装备的进一步微型化、薄型化和轻量化开辟了广阔的前景。再流(回流)焊接是表面组装技术(SMT)生产过程中的关键工序。再流焊接工艺过程直接影响电子产品的焊接质量和可靠性。目前普遍采用多次“测温板试验-工艺参数调整”的方法来确定，需要耗费大量人力、物力及时间成本，一般不具某种最优性，而且对于不能进行多次试验的PCBA(PrintedCircuitBoardAssembly)产品不能应用。有限元仿真因周期短、成本低等优势已成为再流焊PCBA温度场分析的重要方法。有限元模型的准确性是分析模型特性的关键所在。一些文献表明材料属性和PCBA边界条件对PCB(PrintedCircuitBoard，印制电路板，简称PCB)板仿真影响较大，对PCB结构动力学有限元模型进行修正，但尚未涉及到对PCBA再流焊接温度场仿真有限元模型进行修正。
技术实现思路
为了提高再流焊工艺仿真模型的准确性，本专利技术提出一种基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法。根据试验所得的印制板上焊点温度数据对再流焊接工艺温度场仿真模型进行修正，从而获得较为准确的工艺温度场仿真模型，解决了再流焊接工艺温度场模型仿真不精确的问题。为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案：一种基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法，包括以下步骤：步骤1，建立再流焊工艺温度场仿真模型，利用瞬态热仿真分析获得焊点仿真温度曲线，计算仿真焊点加热因子与实测焊点加热因子，对比分析实测温度数据与相应数值仿真温度数据的在加热因子上的差异；步骤2，确定设计参数、约束条件、目标函数，建立PCBA温度场仿真修正模型；步骤3，设计实验，获取目标参数响应值；对修正设计参数进行抽样，然后将抽样的样本点带入修正前的工艺仿真模型，计算工艺参数的目标参数响应值-加热因子和超液相线时间；步骤4，构建Kriging响应面模型；根据设计参数和加热因子、超液相线时间值差值响应构建满足精度要求Kriging响应面模型；步骤5，多目标遗传算法(Multi-ObjectiveGeneticAlgorithm，简称MOGA)寻优；通过多目标遗传算法(MOGA)对目标函数进行迭代计算寻优，获得修正后工艺参数，判断优化结果是否收敛，若不收敛，则更新设计变量，重新设计实验，获取目标参数差值响应，迭代计算，直到收敛为止；若收敛，则输出修正后的工艺仿真模型；并将修正后的工艺参数代入有限元模型进行结果验证。步骤1中，所述的再流焊工艺温度场仿真模型包括印制板基板、BGA(BallGridArray，焊球阵列封装，简称BGA)本体、QFP(PlasticQuadFlatPackage，方型扁平式封装，简称QFP)本体、Chip元件等效热模型以及BGA、QFP高密度组装焊点的等效热模型；PCBA组件仿真模型，PCBA瞬态温度场数值仿真模型建立；所述的仿真焊点不仅计算其加热因子值，而且还计算仿真焊点的超液相线时间值，并且分析实测数据与相应数值仿真数据的在超液相线时间值上的差异，仿真焊点的加热因子、超液相线时间的计算方法：首先，提取与实测焊点相对应的节点位置；然后，找到该节点最高温度值；最后，节点加热因子、超液相线时间值由下列方法计算：heatfactor＝0.5*t_183*(max_tem_node-183)t_183＝t2_183-t1_183语句中：heatfactor为加热因子；t_183为超液相线时间；t1_183为焊点温度第一次达到183℃时的时间；t2_183为焊点温度第二次达到183℃时的时间，max_tem_node为焊点最高温度值。步骤2中，所述的PCBA温度场仿真修正模型是通过分析实测数据与相应数值仿真数据的在加热因子与超液相线时间上的差异而建立的，具体方法为：建立以实测焊点加热因子、超液相线时间与仿真焊点加热因子、超液相线时间差值最小化为优化目标，以各温区温度、对流换热系数为设计变量，以下条件作为约束条件的优化模型：①电路板组件的峰值温度小于245℃，保证PCB的可靠性；②焊膏的峰值温度小于225℃，保证焊点温度不致过高；③优化目标是使得实测焊点与仿真焊点的加热因子、超液相线时间差值最小化，其数学模型为：式中：x为设计变量——温区温度和对流换热系数；为仿真预测加热因子和超液相线时间值，y为实测的加热因子和超液相线时间值；xl，xu为设计变量x变化的上下限；n为设计变量个数，m为目标差值响应的个数。步骤3中，所述的抽样方法采用拉丁超立方抽样，根据设计参数数目进行100-150次的正交试验设计，并且使整个实验设计点均匀分布在空间中；该抽样方法可提高响应面的拟合精度。步骤4中，所述的Kriging响应面模型的构建，构建方法为：根据拉丁超立方抽样试验设计结果，用最小二乘法来构建Kriging响应面模型，并使用相对误差对其拟合度进行检验，其中Kriging数学模型为：y＝f(x)+z(x)(2)式中，f(x)为以x为变量的多项式函数；k为设计变量的个数；βo为常数项待定系数，βi为一次项待定系数，βii为二次项待定系数，βij为交叉项待定系数；z(x)为服从正态随机分布函数，xi为变量x的第i项，xj为变量x的第j项；在设计空间中f(x)提供全局的模拟近似及y的数学期望；而z(x)提供模拟局部偏差的近似，z(x)具有无偏性和估计方差最小的特征，其协方差矩阵为：Cov[z(xi)，z(xj)]＝σ2R([r(xi，xj)])(4)式中，σ2为z(x)的方差；R为待测点和样本点之间的相关矩阵；r(xi，xj)为待测点和样本的之间相关函数，其高斯相关函数为：式中，k为设计变量的个数；θl为未知的相关参数；为采样点xi、xj的第l个分量；基于z(x)的无偏性和估计方差最小得出相关参数θl，由最大可能估计给出，即在θ＞0时使式(6)最大：式中，ns为响应值的个数；σ2为方差估计值；|R|为待测点和样本的之间的相关值。步骤5中，所述的目标函数是实测焊点加热因子和超液相线时间与仿真对应SnPb焊膏节点的加热因子和超液相线时间差值最小化(0)，采用多目标遗传算法(MOGA)对实测焊点加热因子和超液相线时间与仿真对应SnPb焊膏节点的加热因子和超液相线时间差值进行迭代计算；所述的更新设计变量是指重新调整各温区温度和各温区对流换热系数的取值范围。本专利技术可适用于各种印制板组件的再流焊接工艺温度场仿真模型修正，模型修正后的工艺仿真结果为再流焊工艺设计、印制本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，建立再流焊工艺温度场仿真模型，利用瞬态热仿真分析获得焊点仿真温度曲线，计算仿真焊点加热因子与实测焊点加热因子，对比分析实测温度数据与相应数值仿真温度数据的在加热因子上的差异；/n步骤2，确定设计参数、约束条件、目标函数，建立PCBA温度场仿真修正模型；/n步骤3，设计实验，获取目标参数响应值；对修正设计参数进行抽样，然后将抽样的样本点带入修正前的工艺仿真模型，计算工艺参数的目标参数响应值-加热因子、超液相线时间；/n步骤4，构建Kriging响应面模型；根据设计参数和加热因子、超液相线时间差值响应构建满足精度要求Kriging响应面模型；/n步骤5，多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic Algorithm，简称MOGA)寻优；通过多目标遗传算法(MOGA)对目标函数进行迭代计算寻优，获得修正后工艺参数，判断优化结果是否收敛，若不收敛，则更新设计变量，重新设计实验，获取目标参数差值响应，迭代计算，直到收敛为止；若收敛，则输出修正后的工艺仿真模型；并将修正后的工艺参数代入有限元模型进行结果验证。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，建立再流焊工艺温度场仿真模型，利用瞬态热仿真分析获得焊点仿真温度曲线，计算仿真焊点加热因子与实测焊点加热因子，对比分析实测温度数据与相应数值仿真温度数据的在加热因子上的差异；
步骤2，确定设计参数、约束条件、目标函数，建立PCBA温度场仿真修正模型；
步骤3，设计实验，获取目标参数响应值；对修正设计参数进行抽样，然后将抽样的样本点带入修正前的工艺仿真模型，计算工艺参数的目标参数响应值-加热因子、超液相线时间；
步骤4，构建Kriging响应面模型；根据设计参数和加热因子、超液相线时间差值响应构建满足精度要求Kriging响应面模型；
步骤5，多目标遗传算法(Multi-ObjectiveGeneticAlgorithm，简称MOGA)寻优；通过多目标遗传算法(MOGA)对目标函数进行迭代计算寻优，获得修正后工艺参数，判断优化结果是否收敛，若不收敛，则更新设计变量，重新设计实验，获取目标参数差值响应，迭代计算，直到收敛为止；若收敛，则输出修正后的工艺仿真模型；并将修正后的工艺参数代入有限元模型进行结果验证。


2.根据权利要求1所述的基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法，其特征在于，步骤1中，所述的再流焊工艺温度场仿真模型包括印制板基板、BGA本体、QFP本体、Chip元件等效热模型以及BGA、QFP高密度组装焊点的等效热模型；PCBA组件仿真模型、PCBA瞬态温度场数值仿真模型建立；所述的仿真焊点不仅计算其加热因子值，而且还计算仿真焊点的超液相线时间值，并且分析实测数据与相应数值仿真数据的在超液相线时间值上的差异，仿真焊点的加热因子、超液相线时间的计算方法：首先，提取与实测焊点相对应的节点位置；然后，找到该节点最高温度值；最后，节点加热因子、超液相线时间值由下列方法计算：
heatfactor＝0.5*t_183*(max_tem_node-183)
t_183＝t2_183-t1_183
语句中：heatfactor为加热因子；t_183为超液相线时间；t1_183为焊点温度第一次达到183℃时的时间；t2_183焊点温度第二次达到183℃时的时间，max_tem_node为焊点最高温度值。


3.根据权利要求1所述的基于加热因子的再流焊接工艺仿真模型修正方法，其特征在于，步骤2中，所述的PCBA温度场仿真修正模型是通过分析实测数据与相应数值仿真数据的在加热因子与超液相线时间上差异而建立的，具体方法为：建立以实测焊点的加热因子、超液相线时间与仿真焊点的加热因子、超液相线时间差值最小化为优化目标、以各温区温度、对流换热系数为设...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚雨兵，尹钰田，郑毅，沈鸿桥，周红达，陈蔡，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45