Study on furnace temperature curve model based on least square method
Notice bibliographique
Résumé
Data fitting based on the least square method was adopted. Through the analysis of relevant data, the data were divided into five sections: small temperature region 1-5, small temperature region 6, small temperature region 7, small temperature region 8-9, and small temperature region 10-11. Then the least square method can be used to fit the five formulas, and then find out their corresponding derivative function, because the heat conduction effect of the back weld furnace on the circuit board is basically fixed, so it is assumed that the heat conduction effect of different temperatures and transmission speeds is consistent. Finally, according to the derivative function, the furnace temperature curves of the five sections can be calculated. Thus, the temperature of the midpoint 3, midpoint 6, midpoint 7 and edge 8 of the small temperature zone are 109.3℃, 155.6℃, 166.8℃ and 190.4℃, respectively. Nonlinear programming is used to solve the problem. First, constraint conditions are established according to the process boundary, and the objective function can be obtained by combining the obtained temperature acceleration. The problem is transformed into a nonlinear programming problem, and the final solution can be obtained: 182°C (small temperature range 1~5), 203°C (small temperature range 6), 237°C (small temperature range 7), 254°C (small temperature range 8~9), and the maximum speed of the conveyor belt passing through the furnace is 83cm/min.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».