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飞针测试机测试路径生成与优化
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飞针测试机测试路径生成与优化
论文目录
中文摘要
第1-4页
英文摘要
第4-8页
1 绪论
第8-12页
1.1 PCB飞针测试简介
第8-11页
1.1.1 PCB飞针测试发展现状
第8-9页
1.1.2 飞针测试系统的特点
第9-10页
1.1.3 飞针测试的优点
第10-11页
1.2 本文的主要研究内容及文章结构
第11-12页
2 PCB飞针测试路径与TSP问题
第12-18页
2.1 飞针测试方法简介
第12-14页
2.2 飞针测试路径生成预备知识
第14-15页
2.2.1 飞针测试机作业方式简介
第14页
2.2.2 PCB网络基础知识
第14-15页
2.2.3 *.lst文件格式
第15页
2.3 TSP问题介绍
第15-18页
2.3.1 TSP问题描述
第15-16页
2.3.2 TSP问题的数学模型
第16-17页
2.3.3 TSP问题研究状况
第17-18页
3 基本蚁群算法模型概述
第18-28页
3.1 蚂蚁的生物学特性
第18-20页
3.1.1 蚂蚁的社会形态
第18-19页
3.1.2 蚂蚁的群体行为
第19-20页
3.2 蚁群算法原理分析
第20-22页
3.3 人工蚁群算法解决TSP问题
第22-28页
3.3.1 人工蚂蚁与真实蚂蚁的相同点与不同点
第22-23页
3.3.2 人工蚁群算法解决TSP问题数学模型
第23-25页
3.3.3 求解TSP问题蚁群算法基本步骤
第25-26页
3.3.4 求解TSP问题蚁群算法复杂度分析
第26-28页
4 飞针测试测试点配对算法
第28-45页
4.1 引言
第28页
4.2 开路测试路径生成
第28-35页
4.2.1 开路测试路径生成问题描述
第28-31页
4.2.2 开路测试配对算法
第31-35页
4.3 电容法测试路径生成
第35-44页
4.3.1 电容法测试路径生成问题描述
第35-37页
4.3.2 电容法测试配对算法
第37-44页
4.4 本章小结
第44-45页
5 路径优化算法
第45-61页
5.1 引言
第45页
5.2 基本蚁群算法缺陷
第45-46页
5.3 改进的基本蚁群算法
第46-51页
5.3.1 基本蚁群算法的改进
第46-49页
5.3.2 信息素更新规则
第49-50页
5.3.3 改进蚁群算法的流程
第50-51页
5.4 参数的确定
第51-58页
5.4.1 启发式因子α对迭代次数和最优路径长度的影响
第52-54页
5.4.2 期望启发因子α对迭代次数和最优路径长度的影响
第54-56页
5.4.3 信息素挥发因子α对迭代次数和最优路径长度的影响
第56-58页
5.5 实验结果及其分析
第58-59页
5.6 本章小结
第59-61页
6 总结与展望
第61-63页
6.1 全文总结
第61页
6.2 展望
第61-63页
致谢
第63-64页
参考文献
第64-68页
附录
第68页
A. 作者在攻读学位期间取得的科研成果
第68页
B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目
第68页
本篇论文共
68
页,
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。
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