基于强化学习的SMT回流焊过程工艺参数优化方法及系统

本发明公开了一种基于强化学习的SMT回流焊过程工艺参数优化方法及系统，所述方法包括：构建耦合物理场传热机理与动态温区等效算法的高精度回流焊有限元仿真模型，作为强化学习优化环境；设计温度‑风速双智能体协同控制架构，建立回流焊场景马尔科夫决策模型，实现工艺参数与装焊质量的非线性关系建模；采用改进的PPO算法搭建Actor‑Critic双网络结构，引入剪切函数约束策略更新幅度，引入优势函数量化焊接缺陷与参数调整的关联度；智能体执行动作后，环境反馈温度曲线结果，PPO算法基于双网络计算奖励并调整动作，循环迭代至奖励值收敛或达到最大迭代次数。本发明实现SMT回流焊工艺参数的自动化优化，显著提高焊接质量和生产效率。