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申请/专利权人：武汉纺织大学

摘要：本发明提出了一种BGA焊点参数优化方法，包括以下步骤：构建有限元模型；焊点参数设计，并建立实验样本数据表单；将实验样本数据输入至有限元模型中，获得各实验样本数据对应的等效应力值，并将对应的等效应力值添加至实验样本数据表单中，获得数据集；基于改进灰狼优化支持向量机回归，构建焊点参数与等效应力值之间的预测模型；基于改进灰狼优化算法对预测模型进行寻优，获得BGA焊点参数最优组合以及对应的等效应力值；通过该方法构建的预测模型精准度高，可以很好地反应出焊点参数与等效应力之间的关系，提高预测的焊点等效应力值的精度，减小预测值与仿真值之间的误差，使得优化后的焊点参数更加的精确。

主权项：1.一种BGA焊点参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构建有限元模型；S2，焊点参数设计，并建立实验样本数据表单；S3，将实验样本数据输入至有限元模型中，获得各实验样本数据对应的等效应力值，并将对应的等效应力值添加至实验样本数据表单中，获得数据集；S4，基于改进灰狼优化支持向量机回归，构建焊点参数与等效应力值之间的预测模型；S5，基于改进灰狼优化算法对预测模型进行寻优，获得BGA焊点参数最优组合以及对应的等效应力值；所述改进灰狼优化算法，包括以下步骤：S51，利用Circle混沌映射种群初始化，Circle混沌映射表达式为： ；式中，xn和xn+1分别表示第n个和第n+1个混沌数，取值范围均为[0，1]；S52，根据变量的上下界来随机初始化灰狼的位置X；S53，计算每一头狼的适应度值，并将种群中适应度值最优的狼的位置信息保存为Xσ，将种群中适应度值次优的狼的位置信息保存为Xβ，将种群中适应度第三优的灰狼的位置信息保存为Xδ，表达式为： ； ； ； ； ； ； ； ； ；式中，表示Hadamard乘积；A和C表示协同系数向量；a表示收敛因子，由2线性减小到0；r1和r2是在[0，1]之间的随机向量；Xα、Xβ、Xδ分别表示当前种群中α、β、δ的位置向量；X表示灰狼的位置向量；Dα、Dβ、Dδ分别表示当前候选灰狼与最优三条狼之间的距离；t表示迭代次数；S54，更新灰狼X的位置；S55，计算每一头狼的适应度值，并更新三匹头狼的最优位置；所述步骤S55中表达式为：对于δ狼： ； ；式中，ρ是分布在[0，1]中的随机数；对于β狼： ；式中，b为对数螺旋形状常数，l为-1~1之间的随机数；对于α狼： ； ；式中，Levyλ为随机搜索路径，µ为步长控制因子，取0.01；f为个体适应度值；rand4表示[0,1]之间的随机变量；p为优胜劣汰选择概率；S56，若改进灰狼算法在最大迭代次数没有满足收敛条件，则返回步骤55进行参数的重新优化，直至达到收敛条件，得到最优的灰狼位置；S57，保存最优参数组合和最优适应度值。

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