【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的电路板加热膜布局优化方法
[0001]本专利技术涉及电子设备热设计领域，涉及一种对电路板加热膜的布局方案进行优化的方法，尤其涉及一种基于遗传算法的电路板加热膜布局优化方法，实现了电路板加热膜布局方案的自动优化设计，提高了工作效率，保证了电路板在加热过程中的温度均匀性
。
技术介绍
[0002]低温环境对电子设备的使用具有很大影响
。
当温度过低时，电子元器件的性能会发生变化，导致电路参数偏离设计值，甚至出现故障
。
例如，电阻
、
电容
、
电感等无源元件的阻抗随温度变化而变化，影响电路的频率响应和滤波特性；晶体管
、
二极管
、
集成电路等有源元件的导通电压
、
漏电流
、
噪声等随温度变化而变化，影响电路的增益
、
失真和稳定性；液晶显示器在低温下会出现响应速度慢
、
显示不清晰等现象
。
特别是一些关键的模拟电路和时序电...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于遗传算法的电路板加热膜布局优化方法，其特征在于，所述方法在实施时至少包括如下步骤：
SS1.
对电路板及其电子元件进行网格划分并设置编码规则首先，将电路板以及设置在所述电路板正面的电子元件在平面上按照相互正交的两个维度划分为均匀网格节点；其次，按照如下规则对所划分的网格节点进行二进制编码：以电路板背面为加热膜布局区域，并以电路板背面的网格节点作为编码对象，一个网格节点对应一位编码值，若某一位编码值置为“1”，则代表对应网格节点的区域需要布置加热膜，反之，若编码值置为“0”，则代表对应网格节点的区域不需要布置加热膜；
SS2.
基于加热膜的初始布局生成遗传算法的初代遗传种群首先，定义初代遗传种群的规模，确定初代遗传种群中个体的数量；其次，按照如下方式生成初代遗传种群中每一个个体的加热膜初始布局：基于步骤
SS1
划分的网格节点，首先在加热膜布局区域中随机选定一个网格节点作为起始节点并布置加热膜，随后采用网格标记法生成剩余其他加热膜布置节点，其中，所述网格标记法是指对已确定的加热膜布置节点的相邻节点进行标记，从标记的网格节点中随机选取一个网格节点作为下一个加热膜布置节点，每布置一个新的加热膜布置节点就对相邻网格节点进行重新标记，如此循环，直到加热膜布置节点的数量达到一预设规定值；
SS3.
基于种群中个体的加热膜布局求解其所对应的电路板温度分布首先，基于步骤
SS1
所划分的网格节点，电路板和电子元件划分出的各网格节点之间通过如下式所示的线性导热方程建立联系：其中，
C
为网格节点的热容，
T
为节点温度，
t
为时间，
Δ
t
为时间步长，
i
，
j
，
k
为任一中心网格节点在空间上三个相互正交的方向上的坐标，
N
为中心网格节点的任一相邻网格节点的坐标，
G
N
为任一相邻网格节点与中心网格节点间的热导，
Q
i
，
j
，
k
为中心网格节点处的热源项；其次，针对遗传种群中每一个个体的加热膜布局，将其所有网格节点对应的导热方程联立为线性方程组，使用高斯
‑
赛戴尔迭代法求解得到整个电路板的温度分布；
SS4.
基于种群中每一个个体对应的电路板温度分布计算其个体适应度首先，针对遗传种群中每一个个体的加热膜布局，基于步骤
SS3
求解得到的电路板温度分布情况，基于如下函数关系式计算其个体适应度：其中，对于遗传种群中每个个体，
f
为个体适应度值，
T
max
为步骤
SS3
中求解出的电路板温度分布中的温度最大值，
T
min
为步骤
SS3
中求解出的电路板温度分布中的温度最小值；其次，基于计算求解得到的各个个体的适应度值
f
，评价遗传种群中每一个个体的质量及其优劣程度，并将其作为淘汰或进入下一代遗传的依据；
SS5.
执行遗传操作优化电路板的加热膜布局
首先，利用遗传算法迭代的方式逐代产生子代种群，子代种群中每一个个体对应一电路板加热膜布局；其次，针对子代种群中每一个个体所对应的电路板加热膜布局，基于步骤
SS3
求解得到其对应的电路板温度分布；之后，根据计算得到的子代种群中每一个个体所对应的电路板温度分布，基于步骤
SS4
中的个体适应度计算函数，求解得到子代种群中每一个个体的适应度值
f
；
SS6.
基于是否达到迭代次数设定值判断是否结束优化流程设置遗传优化过程的迭代次数，若未达到迭代次数设定值，则遗传种群继续执行步骤
SS5
所述的遗传优化操作，并进入下一个遗传优化操作循环；若达到迭代次数设定值，则选择出遗传种群中适应度值最高的个体作为最优个体，结束电路板加热膜布局优化过程
。2.
根据权利要求1所述的基于遗传算法的电路板加热膜布局优化方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡春艳，徐含灵，孙嘉娴，邓淼森，
申请(专利权)人：中国科学院工程热物理研究所，
类型：发明
国别省市：
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