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摘要：进行实验，以获取有关模板打印转移效率的数据，并培训了基于机器学习的技术（人工神经网络）来预测该参数。实验中的输入参数空间包括五个不同级别的打印速度（在20至1120 mm/s之间）以及从0.34到1.69的模板孔的面积比。还研究了三种类型的无铅焊料糊，如下：3型（粒径范围为20-45 µm），4型4（20–38 µm），型5（10-25 µm）。输出参数空间包括打印沉积物的高度和面积以及相应的转移效率，这是沉积物粘贴体积与光圈体积的比率。最后，使用Levenberg -Marquardt培训算法对人工神经网络进行了经验数据。发现网络大小微调的最佳调整因子约为9，导致隐藏的神经元数为160。训练有素的网络能够以平均平均百分比误差（MAPE）低于3％的平均百分比误差（MAPE）来预测输出参数。但是，预测错误取决于输入参数的值，该值在本文中详细列出了。研究证明了机器学习技术在模具印刷过程的产量预测中的适用性。
通过机器预测模板打印的转移效率
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