Abstract:The fuzz buton connector represents anovel type ofverticalinterconnection electromechanical component, which mainlyconsistsofafuzzbuttoncontact,an insulating mounting plate,anda printed circuit board(PCB).The fuzz buttoncontactisthecorecomponentofthistypeofelectricalconnectorthatisresponsibleforconductingandbreakingloads. Byconstructinga digital prototype model ofthe fuzz buton contact,andbasedonexperimentsand tests,theresearch was conductedontheperformancedegradationpaternofthefuzzuttoncontact,andadegradationmodelwasestablishedbased on the Wiener stochastic processes.On this basis,anLSTMdeep learning neural network model was apliedto achieve rapid calculationofthedegradation of pressng force,rebound,andresistanceof thefuzzbutton contactover time.The optimal design of the median life of the wool button contact at was carried out,and the optimal material characteristic parameters,processmanufacturing parameters andreliabilitymodel were finallyobtained.Afterreliabilityoptimization,the median life of the button contact at 125C was 77.5h ,which could meet the service life requirements.
Keywords: fuzz button contact; neural network;reliability optimization;median lifespan
0 引言
進人21世紀以來,我國對裝備智能化、體系化、協(xié)同化要求越來越高,需要高質(zhì)量、高效益和快迭代的發(fā)展。大規(guī)模集成電路(LSI)和超大規(guī)模集成電路(VLSI的廣泛應(yīng)用顯著提升了電路的性能。隨著彈載、星載、機載及信息化單兵系統(tǒng)等武器裝備的有效載荷性能提升和結(jié)構(gòu)變化,電氣互連技術(shù)需要相應(yīng)地提高信息傳輸?shù)牡脱舆t、可靠性和實時性。
電連接器作為連接器的重要類別,是電氣互連技術(shù)的功能承載基礎(chǔ)單元之一,主要用以實現(xiàn)在失真和損耗允許的范圍內(nèi)有源器件之間的功率傳輸和信號傳遞,具有導(dǎo)通狀態(tài)下低電阻、開斷狀態(tài)下真正物理絕緣的優(yōu)點,是完成信號傳遞、執(zhí)行控制、系統(tǒng)配電等功能的關(guān)鍵元器件。
1 毛紐扣接觸件簡介
毛紐扣連接器21是一種新型的垂直互連機電元器件,一般由毛紐扣接觸件、絕緣安裝板以及印制板等組成,具有體積小、微波性能好、工作瀕段寬、易拆卸和低延遲等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于汽車電子、航空航天以及軍事等領(lǐng)域。毛紐扣連接器的互連原理為:機械壓合后產(chǎn)生一定的彈性形變,同時提供一定的軸向正應(yīng)力,進而實現(xiàn)印制板間的垂直連接。毛紐扣接觸件作為該類電連接器承擔(dān)導(dǎo)通和分斷負載的核心零件,其工藝過程是將極細的金屬合金絲進行編織、任意纏繞和壓縮,進而形成結(jié)構(gòu)隨機性,如圖1所示。
壓合力、回彈以及電阻是衡量毛紐扣接觸件力[4學(xué)性能和電學(xué)性能[5的主要外在性能特征參數(shù),兩類參數(shù)隨壓縮量的變化反映的是毛紐扣接觸件的抗壓性能和接觸機制。性能特征參數(shù)在使用過程中的表現(xiàn)變化直接決定了毛紐扣接觸件的可靠性及壽命水平。
對毛紐扣接觸件可靠性存在影響的因素歸納為3類:(1)材料性能;(2)工藝過程;(3)使用條件,如圖2所示。這些因素之間相互影響,彼此之間相互不獨立,呈現(xiàn)出相互耦合共同影響毛紐扣接觸件可靠性。
為了使毛紐扣接觸件滿足使用壽命要求,可以通過可靠性設(shè)計優(yōu)化實現(xiàn),通過構(gòu)造概率目標(biāo)或者概率約束考慮影響產(chǎn)品性能(性能特征參數(shù))的多方面不確定因素。本文將以毛紐扣 125°C 使用環(huán)境下中位壽命72h為目標(biāo),通過研究毛紐扣接觸件數(shù)字樣機模型及退化規(guī)律,構(gòu)建毛紐扣包含圖2主要材料、設(shè)計及工藝制造過程關(guān)鍵因素的可靠性模型,應(yīng)用LSTM深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)目標(biāo)的可靠性優(yōu)化,得到關(guān)鍵因素的最優(yōu)集合。
2 毛紐扣接觸件數(shù)字模型及退化規(guī)律研究
2.1毛紐扣數(shù)字樣機建立
毛紐扣接觸件的制造過程主要包括繞制和纏繞工藝,用于形成毛壞,然后將毛壞放入特定模具中進行模壓成型。纏繞工藝是其中的關(guān)鍵步驟,主要是按照一定的工藝過程參數(shù)將螺旋彈簧繞制在模具的芯軸上,從而形成螺旋卷。本文以毛坯的纏繞工藝為基礎(chǔ),在考慮原材料及工藝過程的基礎(chǔ)上,運用數(shù)字工藝技術(shù)與數(shù)值動態(tài)重構(gòu)等方法,構(gòu)建具有復(fù)雜螺旋網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)特征的毛紐扣接觸件數(shù)字樣機模型,最大程度還原其多孔無序隨機互穿的結(jié)構(gòu)特征。若假設(shè)單根彎曲螺旋彈簧的旋轉(zhuǎn)軸線是一條圓柱螺旋線,給定螺旋彈簧的纏繞參數(shù)時,得到旋轉(zhuǎn)軸線如圖3所示。
參數(shù)方程可以表示為:
式中:
0一角度參數(shù),單位為度;
N—螺旋卷的圈數(shù);
Z0 一軸的起始坐標(biāo)點。
在起始坐標(biāo)點建立局部坐標(biāo)系OiXiYiZi,在螺旋線的起始坐標(biāo)點位置 (R,0,Z0 )處建立局部坐標(biāo)系OiXiYiZi,其X1軸方向始終延螺旋線切線方向,使用正弦函數(shù)對在OiXiYiZi和OiXiYiZi平面內(nèi)的折絲形狀進行等效,得到其上折絲形狀的方程可以表示為:
在式(2)中,Xi表示旋轉(zhuǎn)軸線表示從起始坐標(biāo)點Zo開始的長度,計算公式為:
綜合式(1)、(2)和(3),可以得到在全局坐標(biāo)系下螺旋彈簧的參數(shù)方程可以表示為:
根據(jù)式(4),通過螺旋彈簧的持續(xù)自傳,局部坐標(biāo)系隨著旋轉(zhuǎn)軸線的移動而不斷更新迭代,從而計算出單根毛紐扣接觸件螺旋彈簧的全局坐標(biāo)參數(shù),如圖4(a)所示?;谏鲜龇椒ǎ鶕?jù)前文給出的參數(shù)值,按照毛紐扣接觸件工藝過程中的螺旋彈簧纏繞規(guī)則在三維建模軟件中生成螺旋卷,如圖4(b)所示。再將其導(dǎo)入至有限元軟件中,進而完成從毛壞工藝到模壓成型為毛紐扣接觸件的工藝流程,如圖4(c)所示。通過數(shù)字模擬工藝技術(shù)構(gòu)建的毛紐扣接觸件有限元模型,能夠準(zhǔn)確再現(xiàn)其內(nèi)部的真實結(jié)構(gòu)形態(tài)。這使得整個纏繞工藝流程得以數(shù)字化模擬,從而成功構(gòu)建了具有幾何復(fù)雜網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的毛紐扣接觸件有限元模型。
圖5展示了毛壞成型為毛紐扣接觸件的演化過程。毛壞通過3個典型的模壓階段逐步成型為毛紐扣接觸件:在模壓階段I,毛壞在芯軸施加的壓力作用下長度縮短,且鈹銅絲在不同方向上發(fā)生微小的相對位移。這一相對位移導(dǎo)致鈹銅絲之間的相互擠壓,促使毛壞更好地適應(yīng)模具形狀,并且有助于鈹銅絲之間的交織與交互,進而提升毛坯的整體穩(wěn)定性,如圖5(b)所示;在模壓階段II,隨著接觸滑移和擠壓的深入,鈹銅絲之間相互勾連,形成初步的定型結(jié)構(gòu),毛坯內(nèi)部的鈹銅絲緊密連接,增強了整體的強度與穩(wěn)定性,同時毛壞開始呈現(xiàn)毛紐扣接觸件的雛形,如圖5(c)所示;在模壓階段III,毛壞完成定型,鈹銅絲之間的緊密結(jié)合與結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性確保了毛坯形狀與功能的完整性,毛紐扣接觸件的整體性能和質(zhì)量得到保障,具備了毛紐扣接觸件的最終特征,如圖5(d)所示。經(jīng)過進一步的擠壓,毛壞最終達到所需的長度,完成毛紐扣接觸件的成型,如圖5(e)所示。因此,鈹銅絲之間的相互勾連是形成毛紐扣接觸件定型能力的關(guān)鍵因素,它有效防正了散絲和漲絲等不良現(xiàn)象,確保了毛紐扣接觸件的形態(tài)穩(wěn)定性。
2.2毛紐扣接觸件退化失效分析
根據(jù)相關(guān)工程經(jīng)驗,毛紐扣連接器的主要退化失效模式為:連接器斷路、壓合力大于閾值、壓合力小于閾值、毛紐扣接觸件的露出高度小于閾值、接觸電阻大于閥值。研究高溫工作環(huán)境下毛紐扣接觸件性能的退化失效規(guī)律。結(jié)果如圖6所示。
毛紐扣接觸件受溫度[8,]影響顯著,高溫下壓力隨時間退化。不同溫度下毛紐扣接觸件壓合力、尺寸退化程度、接觸電阻增加程度分別見圖6(a)、6(b)、6(c),壓合力、尺寸和接觸電阻增加程度均隨時間退化,變化趨勢相同,均表現(xiàn)為前100h變化快, 100~900h 趨于穩(wěn)定。此外還有毛紐扣接觸件回彈性能的退化,表現(xiàn)的現(xiàn)象是毛紐扣接觸件經(jīng)過一段時間溫度環(huán)境,尺寸明顯變短,如圖7所示。其原因是毛紐扣接觸件在溫度環(huán)境下,應(yīng)力松弛和蠕變同時[10,1] 發(fā)生。
3基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的可靠性優(yōu)化方法
本節(jié)在前述所建立的材料屬性參數(shù)退化模型以及毛紐扣接觸件性能退化結(jié)果的基礎(chǔ)上,采用LSTM(LongShort-TermMemory)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)對退化過程的準(zhǔn)確預(yù)測,進而建立起壓合力、回彈和電阻隨時間退化的快速計算方法,以提高優(yōu)化效率。
LSTM是一種改進的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),其結(jié)構(gòu)通常包含輸入層、兩個隱含層以及輸出層。一個標(biāo)準(zhǔn)的LSTM單元由3個門控單元構(gòu)成:遺忘門、輸入門和輸出門,如圖10所示。這些門控機制可以幫助LSTM在處理數(shù)據(jù)時精確控制應(yīng)該被保留和遺忘的信息。與傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)的RNN相比,LSTM引入了更為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)來維護和更新內(nèi)部狀態(tài),即細胞狀態(tài)(Cellstate)。LSTM有效緩解了長序列訓(xùn)練中梯度消失或梯度爆炸的問題,能夠更好地捕捉長期依賴關(guān)系,特別適合用于處理復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)。
根據(jù)LSTM具有處理時間序列數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,并能夠有效捕捉毛紐扣接觸件性能退化過程中潛在的長期依賴關(guān)系。通過訓(xùn)練歷史性能數(shù)據(jù),LSTM能夠迅速學(xué)習(xí)毛紐扣接觸件在不同時間點的退化規(guī)律,進而準(zhǔn)確預(yù)測毛紐扣接觸件的性能退化過程,顯著提高預(yù)測的精度和可靠性。
遺忘門決定h-i和x中應(yīng)該被遺忘的信息,輸入門的計算向量決定被更新到細胞狀態(tài)中 Ct-1 進一步,根據(jù)遺忘門和輸入門的計算結(jié)果更新得到當(dāng)前時刻的細胞狀態(tài) G1 由更新后的細胞狀態(tài)計算輸出門,以獲取當(dāng)前時間步的隱藏狀態(tài)h和最終輸出yt。
遺忘門實現(xiàn)有條件的信息舍棄,計算公式為:
ft=sigmoid(Wf[ht-1,xt]+bf)
輸入門的作用是控制信息的輸入,由兩部分組成:一個sigmoid層決定需要被更新的值,一個tanh層創(chuàng)建新的候選值向量,計算公式為:
i1=sigmoid(Wf[ht-1,xt]+bi)
gt=tanh(Wg[ht-1,xt]+bg)
結(jié)合遺忘門和輸入門的信息更新單元狀態(tài),計算公式為:
Ct=ft*Ct-1+it*gt
輸出門的作用是決定輸出的滿足需要信息,同時輸出的預(yù)測值會經(jīng)過tanh函數(shù)進行縮放,計算公式為:
o1=sigmoid(W0[ht-1,xt]+bo)
hl=Ot*tanh(Ct)
yt=g(Wyht+by)
式中:
fr、it、g C1, ot、h、yi—遺忘門、輸入門、輸入節(jié)點、細胞節(jié)點、輸出門、短時狀態(tài)、輸出;
Wf、Wi、 Wg 、 W0 ! Wy 一遺忘門、輸入門、輸出門、輸出的權(quán)重矩陣;Sigmoid,tanh—激活函數(shù);
[]—矩陣拼接;
*一逐元素相乘。
Adam優(yōu)化算法(AdaptiveMomentEstimation)是一種結(jié)合了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和動量方法的優(yōu)化算法,它在深度學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用。使用Adam優(yōu)化算法在傳統(tǒng)梯度下降的基礎(chǔ)上融合自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和動量概念,從而可以有效加速深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練收斂過程。每次訓(xùn)練迭代中,Adam算法會計算梯度的一階矩估計(即梯度的指數(shù)加權(quán)移動平均)和二階矩估計(即梯度平方的指數(shù)加權(quán)移動平均),并基于這些估計值來調(diào)整參數(shù)更新。這種方式不僅提升了參數(shù)更新的效率和準(zhǔn)確性,還解決了傳統(tǒng)梯度下降中需要手動設(shè)置學(xué)習(xí)率以及訓(xùn)練過程較慢等問題。Adam算法的更新規(guī)則如下:
每一輪迭代中,計算梯度:
式中:
一損失函數(shù);
一模型的參數(shù)。
一階矩估計值 更新計算公式為:
mt=βs1mt-1+(1-βs1)gt
二階矩估計值V更新計算公式為:
vt=βs2vt-1+(1-βs2)gt2
式中, βsl 和 βs2 是超參數(shù),一般取值為0.9和0.999,分別控制一階和二階矩的衰減速率。
由于 mtn 和 utn 在初期值會偏小,需進行偏差修正,偏差修正公式分別為:
式中, tn 表示當(dāng)前的迭代次數(shù)。
模型參數(shù)g更新計算公式為:
∝ e一學(xué)習(xí)率; Δk 一常數(shù),用以避免除零錯誤,通常設(shè)置為 10-8
根據(jù)LSTM構(gòu)建毛紐扣接觸件性能退化預(yù)測模型,模型由輸入層、兩個隱含層和輸出層組成,其超參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、隱含層層數(shù)、迭代次數(shù)等,流程如圖11所示。
主要包括:
(1)整理毛紐扣接觸件在不同高溫工作環(huán)境下的性能退化數(shù)據(jù),包括毛紐扣接觸件在一定時間間隔內(nèi)的性能退化數(shù)據(jù)(壓合力、回彈和電阻)以及相關(guān)的特征參數(shù)(溫度、材料屬性參數(shù)、工藝過程參數(shù)等)。對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗,去除異常值和缺失值,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量;
(2)對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,保證不同特征參數(shù)處于相同的尺度,以避免某些特征參數(shù)因量綱不同對模型訓(xùn)練產(chǎn)生異常影響。根據(jù)退化數(shù)據(jù)的時間戳,將數(shù)據(jù)按照時間順序排列,形成連續(xù)的時間序列。每個時間步的數(shù)據(jù)點包含接觸件的性能參數(shù)和特征參數(shù)。再使用滑動窗口技術(shù),將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集;
(3)通過LSTM捕捉數(shù)據(jù)中的時間依賴關(guān)系,學(xué)習(xí)輸入序列與毛紐扣接觸件性能退化之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。通過進行多次迭代,以尋找最優(yōu)參數(shù)。在完成模型的訓(xùn)練和測試后,對數(shù)據(jù)進行逆歸一化操作,以獲得預(yù)測結(jié)果。隨后,將預(yù)測值與測試集的實際值進行對比分析,通過反復(fù)調(diào)整參數(shù),不斷優(yōu)化模型,以提升預(yù)測精度;
(4)最終,輸出毛紐扣接觸件性能的退化預(yù)測數(shù)據(jù)。
4毛紐扣接觸件可靠性優(yōu)化結(jié)果
以毛紐扣接觸件在 125°C 下的中位壽命提升進行單目標(biāo)優(yōu)化,構(gòu)造的目標(biāo)函數(shù)為:
式中,T125℃.0.5表示毛紐扣接觸件在 125°C 下的中位壽命。在前期研究中已經(jīng)明確材料、工藝過程等參數(shù)的邊界條件為:
優(yōu)化設(shè)計流程如圖12所示。確定優(yōu)化目標(biāo)和邊界條件,構(gòu)建材料屬性參數(shù)和工藝過程參數(shù)隨機組合下的毛紐扣接觸件數(shù)字樣本模型,并進行450h的性能退化仿真。再根據(jù)前述建立的毛紐扣接觸件性能退化LSTM預(yù)測方法,快速計算得到毛紐扣接觸件的性能退化數(shù)據(jù),并進行可靠性評估,進而得到中位壽命。
評估目標(biāo)函數(shù)值是否滿足,在沒有達到收斂條件時,更新設(shè)計變量并重復(fù)上述循環(huán),直到達到收斂條件,獲得可靠性優(yōu)化設(shè)計最優(yōu)解如表2所示。
據(jù)此最優(yōu)參數(shù)域,生成毛紐扣接觸件數(shù)字樣機模型,并進行退化仿真和可靠性評估,結(jié)果如圖13所示,可以看出可靠性優(yōu)化后毛紐扣接觸件在125°C 的中位壽命為 77.5h ,從而滿足了的中位壽命的要求。
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