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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：本发明涉及用于训练尤其是人工神经网络形式的基于数据的工艺参数模型11用于在压制之后根据导热膏4在涂敷面上的分布图V提供生产工艺的工艺参数P的计算机实现的方法，尤其是用于在根据权利要求1至5中任一项所述的方法中使用，其中分布图V说明在压制之后导热膏4在涂敷面上的分布，其中对于一个或多个预定给定的分布图执行以下步骤：‑通过预先给定对应的预先给定的分布图V来评估S12工艺参数模型11，以便获得工艺参数P，‑根据对应的预先给定的分布图V借助于质量模型12、13确定S14工艺参数P的质量G，其中质量模型12、13说明通过所获得的工艺参数P根据对应的预先给定的分布图V对导热膏4的分布的实现；‑借助于质量模型12、13训练S15基于数据的工艺参数模型11，使得质量G被最大化。
主权项：1.一种用于规划生产工艺的方法，其中导热膏4在涂敷工艺中被施加到涂敷面上，并且随后被压制，以便将器件2的冷却表面21与散热表面31连接，所述方法具有以下步骤：-对于器件2的要用导热膏4覆盖的冷却表面21预先给定S1分布图；-借助于工艺参数模型11确定S2用于导热膏4到所述涂敷面上的涂敷工艺的工艺参数P。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗伯特·博世有限公司 用于借助于机器学习方法规划和执行用于涂敷导热膏的工艺的方法和装置
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