一种微电子封装热膨胀系数可靠性匹配优化方法

摘要

本发明公开了一种微电子封装热膨胀系数可靠性匹配优化方法，是把人工智能理论、可靠性理论和健壮设计理论引入到微电子封装的热设计中，基于自适应高斯基智能神经网络、三水准健壮实验设计和非线性有限元相融合的微电子封装热膨胀系数可靠性匹配和健壮优化，把封装主要热失效部件的热疲劳应变作为目标函数对热循环载荷作用下的微电子封装器件材料的热膨胀系数进行最优匹配，在设计范围内获得最佳匹配的热膨胀系数参数集，使主要热失效部件的内部最大等效热疲劳应变减到最小。此方法既能减小微电子封装在循环热负载作用下的热机械失效率，还能保证了材料热膨胀系数在循环热负载的扰动下，仍能使封装维持高可靠性。

主权项

一种微电子封装热膨胀系数可靠性匹配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)根据微电子封装结构和热传递的特征，确定待匹配和优化的器件材料的热膨胀系数，并把它们作为优化设计参数，把封装主要热失效部件的热疲劳应变作为优化目标函数；(2)根据确定的匹配和优化的设计变量和优化目标，进行三水准健壮实验设计；(3)对三水准健壮实验设计点分别进行热疲劳应变的有限元分析和计算，形成完整的三水准健壮实验设计表；(4)构建自适应高斯基智能网络的决策判别函数和学习规则，运用完整的三水准健壮实验设计点和对应的热疲劳应变值对自适应高斯基智能神经网络进行学习，基于决策判别函数和学习规则建立微电子封装目标函数的自适应高斯基智能神经网络模型；(5)对微电子封装目标函数的自适应高斯基智能神经网络模型进行精度验证；若在符合设计要求的精度范围内，则可利用此模型进行匹配和优化；反之须重新设计，构建新的网络模型；(6)利用满足精度和要求的自适应高斯基智能神经网络模型，代替真实的有限元模型，建立多约束的微电子封装热膨胀系数可靠性匹配和健壮优化模型，并进行求解，获得最优匹配的封装器件热膨胀系数集，并验证优化结果。