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Modellbasierte Optimierung des Selektivwellenlötprozesses

THT-Bauteile sind entscheidende Komponenten zur Realisierung globaler technologischer Trends speziell im Bereich Automatisierung, E-Mobilität und Digitalisierung. Ein Großteil der leistungselektronischen Flachbaugruppen wird dabei mit SMT- und THT-Bauteilen bestückt. Der industrielle Standard zur Lö...

Бүрэн тодорхойлолт

-д хадгалсан:
Үндсэн зохиолч: Seidel, Reinhardt
Формат: Online
Хэл сонгох:герман
Хэвлэсэн: FAU University Press 2025
Нөхцлүүд:
Maschinenbau
Produktionstechnik
Elektronik
Löten
Fertigung
Ingenieurswissenschaft
Optimierung
Simulation
Maschinelles Lernen
thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TG Mechanical engineering and materials::TGH Precision engineering and manufacturing
thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UX Applied computing::UXT Computer applications in industry and technology
Онлайн хандалт:ONIX_20251120T103930_9783961476527_20
Шошгууд: Шошго нэмэх
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Тойм:THT-Bauteile sind entscheidende Komponenten zur Realisierung globaler technologischer Trends speziell im Bereich Automatisierung, E-Mobilität und Digitalisierung. Ein Großteil der leistungselektronischen Flachbaugruppen wird dabei mit SMT- und THT-Bauteilen bestückt. Der industrielle Standard zur Lötung der THT-Bauteile ist der Selektivwellenlötprozess. Der Lotdurchstieg als Maß für die Prozessqualität wird dabei besonders durch das Design der THT-Lötstelle beeinflusst. Auf Grund der multivarianten Einflussparameter des physikalisch komplexen Prozesses mit Material- und Wärmetransport ist weder die Vorhersage noch die zuverlässige Absicherung der Lötqualität mit aktuellen Designrichtlinien möglich. Die Absicherung der Fertigbarkeit verlangt daher einen Modellierungsansatz, der alle Einflussparameter und den Selektivwellenlötprozess vollständig abbildet. Ziel dieser Arbeit ist es, den THT-Lotdurchstieg als Kriterium der Fertigbarkeit mit einem datenbasierten Prozessmodell vorherzusagen und zu optimieren. Dafür werden die Einflussparameter des Lötprozesses mit Hilfe statistischer Versuchsplanung, multiphysikalischer Simulationsmodelle sowie einem analytischen Berechnungsansatz eingehend untersucht. Auf dieser Grundlage werden maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, um den Prozess mit Lötexperimentdaten zu modellieren. Mit Hilfe des ML-Modells und heuristischen Optimierungsroutinen wird zudem ein Vorgehen entwickelt, mit dem der Flussmittelauftrag und der Lötprozessablauf optimiert und geeignete Lötparameter empfohlen werden können.

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