Введение 7
1 Аналитическая часть 9
1.1 Изготовление печатных плат и автоматизация их производства 9
1.2 Проблемы сокращения времени операции сверления на станках с
числовым программным управлением 10
1.4 Постановка задачи 23
1.5 Выводы по главе 23
2 Методика построения маршрута сверления 25
2.1 Постановка задачи сверления в терминах генетических алгоритмов 25
2.2 Поиск наилучших маршрутов 27
2.3 Методика планирования траектории перемещения сверлильной головки29
2.4 Выводы по главе 31
3 Экспериментальная отработка методики 32
3.1 Исходные данные для эксперимента 32
3.1.1 Характеристика печатной платы 32
3.1.2 Экспериментальное оборудование 33
3.1.3 Программное обеспечение эксперимента 34
3.2 Экспериментальная отработка методики 37
3.3 Сравнительный анализ 42
3.4 Выводы по главе 43
Заключение 45
Список использованных источников 47
Печатные платы применяются во многих областях приборостроения, аппаратуре средств связи, вычислительной технике, в системах автоматизации, контрольно-измерительной аппаратуре, в медицинском приборостроении, в автомобильной промышленности, в других областях промышленной электронике, в авиационной и космической промышленности и потребность в них постоянно возрастает. Опережающие темпы развития микроэлектроники требуют непрерывного повышения их технического уровня, который определяется ростом плотности монтажа электрорадиоизделий, повышением требований к надежности, увеличением частоты следования импульсов, обеспечением помехозащищенности и др. [1].
Сверление печатных плат представляет значительную долю проблем в обеспечении экономичности и серийно способности производства печатных плат и, что самое главное, в обеспечении плотности межсоединений, их качества и надежности. Эти отверстия можно выполнять сверлением в ручную, но ограниченная производительность механического сверления заставляет переходить к сверлению на станках с числовым программным управлением (ЧПУ).
Целью магистерской диссертации является повышение скорости сверления печатных плат на станках с ЧПУ за счет разработки методики планирования маршрута сверлильной головки на базе генетических алгоритмов.
Для достижения цели магистерской диссертации были определены следующие задачи:
- рассмотрение существующих методов оптимизации движения сверлильной головки с помощью станков с числовым программным управлением и выявление их недостатков;
- составить параметрическую модель маршрута сверления пригодной для решения задачи оптимизации;
- разработать методику планирования оптимизированной траектории движения головки на базе генетических алгоритмов;
- экспериментально проверить методику при планировании работы сверлильного станка с ЧПУ.
Результатом данной диссертационной работы стало повышение скорости сверления печатных плат на станках с ЧПУ за счет разработки методики планирования маршрута сверлильной головки на базе генетических алгоритмов. В ходе работы были решены следующие задачи:
1 Проведен обзор методик оптимизации маршрутов и выявлено, что для задачи сверления подходит метод генетических алгоритмов. Для задачи оптимизации формируется генетический алгоритм, где не известна сама функция оптимизации, но известен метод оценки конкретного решения. Генетический алгоритм служит главным образом для поиска решения в очень больших пространствах поиска;
2 Составлена параметрическая модель маршрута сверления пригодной для решения задач оптимизации в терминах генетических алгоритмов. Рассмотрены основные понятия генетических алгоритмов для задачи оптимизации сверления печатных плат с помощью станков с ЧПУ;
3 Разработана методика для проведения эксперимента, оптимизации маршрута для сверлильной головки станка ЧПУ, на базе генетических алгоритмов. Экспериментальная проверка методики была проведена на плате для преобразования интерфейсов USB-RS485 и выявлено, что наилучший результат дал метод генетического алгоритма относительно метода кластеризации на 9,7%, метода ближайшей точки на 17%, и метода последовательного сверления на 313%. Но наибольшую результативность дала комбинация методов кластеризации с последующим улучшением решения с помощью генетического алгоритма на 3,4% по сравнению с методом генетического алгоритма;
4 Проведена экспериментальная проверка методики при планировании работы сверлильного станка с ЧПУ. Выявлено, что выбор алгоритма для сверления будет зависеть от того, какой из критериев для конкретного производства будет более критичен. Если важно время сверления, то можно использовать метод генетического алгоритма или комбинацию методов кластеризации и генетического алгоритма (например, для массового производства). А если более важна оперативность переналадки оборудования с ЧПУ, то рационально применить метод ближайшей точки (например, при мелкосерийном производстве печатных плат).
Методика на базе генетических алгоритмов была экспериментально проверена, а сам эксперимент доказал эффективность применения методики для сокращения времени этапа сверления печатных плат. Перспективным направлением совершенствования методики может являться повышение скорости определения оптимальной траектории сверления за счет использования методов распределенных вычислений.
По теме работы было опубликовано 2 статьи в сборниках трудов научных конференций.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
