CN108287976B - 一种igbt基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法，包括以下步骤：S1、根据IGBT结构、功能及服役工况，确定IGBT高加速应力筛选剖面的方案设计，建立初始筛选剖面；S2、基于故障物理确定加速模型，建立初始筛选剖面的加速因子模型，计算筛选剖面的加速因子；S3、对步骤S2完成有效性验证的筛选剖面，建立基于故障物理的IGBT疲劳损伤计算模型，采用有限元仿真计算筛选剖面下IGBT器件的寿命损伤，计算筛选剖面累积损伤，完成剖面的安全性验证。本发明基于故障物理及有限元仿真，克服了传统通过试验进行的筛选验证方法的验证周期长的缺点；由于验证过程借助仿真软件完成，不需要破坏相应的实际器件及实验设备，因此对人力物力的消耗很小。
Description
技术领域
本发明属于功率电子元器件可靠性试验技术领域，具体涉及一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法。
背景技术
在工业应用中，虽然功率电子元器件的固有可靠性在材料、制造和封装工艺上得到了一定的保证，但是在实际工业应用中却故障频发。因此，在工业应用背景下，针对提高功率电子元器件可靠性的研究十分迫切。此外，筛选技术，作为影响元器件使用可靠性的重要因素之一，对于提高电子元器件的整体可靠性具有重要意义。
近年来随着我国载人登月、空间站建设等重大航天活动和大规模进入空间的需求，这为运载火箭高可靠性和高任务成功率的保证提出了更高、更紧迫的要求。这其中最为关键的环节之一为保证和提高运载火箭中关键元器件的质量水平。目前，组成运载火箭控制系统的基础元器件种类繁多，且其中的关键功率电子器件如绝缘栅双极型晶体管(IGBT)，尚未在国产化上取得突破。因此该类功率电子器件多为国外进口工业级成品，但是工业级成品的质量水平往往难以达到航天级器件的要求。为了保证工业级电子器件用于航天级任务的高可靠性要求，往往要对其进行更严苛的筛选试验，剔除不满足航天任务环境下使用的有缺陷产品。在筛选试验剖面设计中，初始剖面需经反复验证修改，才能确定为合格的筛选剖面。此外，筛选剖面的验证由剖面有效性验证和剖面安全性验证两方面组成。目前常用的传统剖面验证方法主要是通过破坏性实验完成。由于传统的剖面验证方法要经过反复多次验证，因此主要存在两方面的缺陷，一方面实验周期长，另一方面对人力物力的消耗较大。
因此为了解决传统通过实验进行IGBT筛选剖面验证方法试验周期长及对人力物力要求较高的诸多弊端，有必要研究一种更实用的IGBT筛选剖面验证方法，从而完成IGBT筛选剖面的验证，确定出合适的筛选剖面，对工业级IGBT进行相应筛选，达到提高IGBT器件使用可靠性的目的，保障我国航天事业的持续发展。
发明内容
本发明的目的在于克服现有IGBT筛选剖面验证方法试验周期长及对人力物力要求高的不足，提供一种基于故障物理及有限元仿真的方法，验证过程借助仿真软件完成，不需要破坏相应的实际器件及实验设备，从而对人力物力的消耗很小。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法，包括以下步骤：
S1、根据IGBT结构、功能及服役工况，确定IGBT高加速应力筛选剖面的方案设计，建立初始筛选剖面；
S2、根据步骤S1确定的初始筛选剖面的组成形式，基于故障物理确定加速模型，建立初始筛选剖面的加速因子模型，计算筛选剖面的加速因子，从加速因子的角度完成量化的筛选剖面有效性验证；
S3、对步骤S2完成有效性验证的筛选剖面，建立基于故障物理的IGBT疲劳损伤计算模型，采用有限元仿真计算筛选剖面下IGBT器件的寿命损伤，计算筛选剖面累积损伤，完成剖面的安全性验证。
进一步地，所述步骤S1具体包括以下子步骤：
S11、由IGBT结构、功能及服役工况确定器件基本失效模式、高加速应力筛选的敏感应力及筛选应力施加方式；
S12、在步骤S11的基础上，对器件设计相应的高加速应力筛选试验方案实施框架，确定初始筛选剖面。
进一步地，所述高加速应力筛选的敏感应力包括温度循环和随机振动，其施加方式为由一种循环周期组成的两应力共同施加的标准剖面组成形式。
进一步地，所述步骤S2包括以下子步骤：
S21、建立恒定温度应力下的加速模型，在此基础上推导温度循环应力下的加速因子模型。
采用Arrhenius方程来描述温度对电子元器件的影响关系，得到温度循环下的等效加速因子的数学表达式如下：
化简后得：
其中，
g1＝exp{(EA/K)[(1/T0)-(1/T(t))]}；η为预设的常数；EA为激活能；K为波尔兹曼常数，8.623×105eV/K；T(t)为温度循环参数，表示为：
加热发生在(0，t1)和(t5，t6)；冷却发生在(t2，t4)；(t1，t2)为高温驻留时间；(t4，t5)为低温驻留时间；Tu和Tl分别代表温度曲线中的高、低温极限；T0代表温度循环的起始正常工作温度；βh为温度升高时曲线的形参；βc为温度下降时曲线的形参；
S22、建立随机振动下的加速模型，确定相应的加速因子模型；使用逆幂率模型来表示随机振动下的加速因子模型，得到随机振动下的加速因子为：
式中，Ts是加速试验条件下的疲劳寿命；Tr是实际环境条件下的疲劳寿命；gr和gs分别表示实际条件下和实验室条件下的加速度均方根值；α是材料的S-N曲线在双对数坐标下的斜率。
S23、在步骤S21、S22的基础上，建立综合应力下的加速模型，得到筛选剖面下的加速因子为：
AF＝AF1·AF2
其中，AF1为温度循环下的等效加速因子，AF2为随机振动下的加速因子。
进一步地，所述步骤S3包括以下子步骤：
S31、基于故障物理，建立相应的IGBT筛选剖面下的疲劳损伤计算模型及筛选应力单独作用下的疲劳损伤计算模型，表示为：
Dtotal＝DTC+DRV
式中，DTC表示温度循环造成的疲劳累积损伤值；DRV表示随机振动造成的疲劳累积损伤值；
S32、针对S31建立的温度循环筛选应力单独作用下的疲劳损伤计算模型，计算温度循环应力下的疲劳损伤；
S33、针对S31建立的随机振动筛选应力单独作用的疲劳损伤计算模型，计算随机振动应力下的疲劳损伤；
S34、在S32、S33的基础上，基于筛选剖面下的疲劳损伤计算模型，求得筛选剖面下IGBT器件的总疲劳损伤，从而确定筛选剖面不会过度损伤器件的有效寿命，完成筛选剖面的有效性验证。
进一步地，所述步骤S31中，温度循环造成的疲劳累积损伤值的计算方法为：
式中，n为温度剖面作用次数，Nf为疲劳寿命。
进一步地，所述步骤S31中，随机振动造成的疲劳累积损伤值计算方法为：
其中，n1σ＝0.6831f0t，n2σ＝0.271f0t，n3σ＝0.0433f0t；
得到：
式中，n1σ、n2σ、n3σ分别对应为1σ、2σ、3σ应力下的循环作用次数；N1σ、N2σ、N3σ分别为1σ、2σ、3σ应力下的疲劳寿命，σ为随机振动应力；t为振动时间；σ'f为疲劳强度系数；b为疲劳强度指数；f0是振动试验中的统计平均频率。
本发明的有益效果是：本发明针对传统通过实验进行IGBT筛选剖面验证方法试验周期长及对人力物力要求高的问题，确定IGBT高加速应力筛选剖面的方案设计，建立初始筛选剖面。在上述基础上，克服传统的通过试验进行的剖面验证方法，基于故障物理及有限元仿真技术进行筛选剖面验证。根据给定初始筛选剖面的组成形式，基于故障物理，确定加速模型，建立相应筛选剖面下的加速因子模型，通过计算筛选剖面的加速因子，从加速因子的角度完成量化的筛选剖面有效性验证。针对完成有效性验证的剖面，建立基于故障物理的IGBT疲劳损伤计算模型，采用有限元仿真计算筛选剖面下IGBT器件的寿命损伤，确保设计的筛选剖面不过度损伤器件的有限寿命，从而从计算累积损伤的角度完成了剖面的安全性验证，最终完成了IGBT筛选剖面的验证。基于故障物理及有限元仿真的方法，克服了传统通过试验进行的筛选验证方法的验证周期长的缺点，同时由于验证过程借助仿真软件完成，不需要破坏相应的实际器件及实验设备，因此对人力物力的消耗很小。
附图说明
图1为本发明的一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法流程图；
图2为本发明实施例提供的IGBT高加速多应力筛选试验实施方案图；
图3为本发明实施例提供的某型IGBT的初始筛选剖面图；
图4为本发明实施例提供的典型简化的温度循环剖面图；
图5为本发明实施例提供的IGBT组成结构的三维模型图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例进一步说明本发明的技术方案。
如图1所示，一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法，包括以下步骤：
S1、根据IGBT结构、功能及服役工况，确定IGBT高加速应力筛选剖面的方案设计，建立初始筛选剖面；具体包括以下子步骤：
S11、由IGBT结构、功能及服役工况确定器件基本失效模式、高加速应力筛选的敏感应力及筛选应力施加方式；
绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor，简称IGBT)作为功率开关器件，具有载流密度大、饱和压降低等许多优点。尽管IGBT模块品牌种类繁多，但是IGBT模块的基本结构大致相同，主要包括：硅芯片、焊料层、DBC板、铝键合线、封装外壳、散热基板，因此模块的失效模式失效机理都很相近。本发明实例中的IGBT主要用于运载火箭的伺服控制系统，由于火箭发射升空等过程，IGBT主要承受严酷的温度变化及随机振动应力，在这样的工况环境下，IGBT模块主要的失效模式有铝键合线脱落或断裂，焊料层疲劳，芯片过应力损伤等，其中根据文献分析与实际失效样本统计分析可知，与铝键合线有关的故障模式占绝大多数。经研究知，铝键合线失效主要由于器件经受温度循环应力与随机振动，由于IGBT器件各层结构材料差异大，热膨胀系数各不相同，导致温度循环应力下热变形的发生，IGBT功率模块的多层结构之间产生剪切应力，反复的热应力作用于各层结构的表面，从而导致铝键合线的疲劳、损伤，甚至失效，而工作过程中所受的随机振动应力加速了这种疲劳失效的发生，因此IGBT器件的薄弱环节为铝键合线。
通常用于高加速应力筛选的筛选应力主要为温度、随机振动、电应力、湿度等，一方面从IGBT失效情况得到，IGBT对温度应力及振动应力最为敏感，失效原因统计中，温度因素导致的失效占总数的55％，振动因素占20％，温度应力及随机振动和应力造成的失效合计达到75％；另一方面，从IGBT的工况环境来看，用于运载火箭的IGBT主要承受火箭升空过程的高强度振动及高温低温循环应力同时作用；因此确定筛选应力为温度循环及随机振动两种应力，其施加方式为选取筛选试验中常用的由一种循环周期组成的两应力共同施加的标准剖面组成形式。
S12、在步骤S11的基础上，对器件设计相应的高加速应力筛选试验方案实施框架，确定初始筛选剖面；本发明实施例中，在上述确定了筛选应力及应力组合方式的基础上，结合GJB1032A及专家经验，确定出图2所示筛选实施方案，依据筛选方案，确定各应力取值，进而建立初始筛选剖面，用于后续的筛选剖面验证方法研究。如图2所示，本步骤具体包括以下子步骤：
S121、对器件进行高加速寿命试验(HALT)，确定器件的各应力工作情况和破坏极限；在此基础上，根据专家经验，结合GJB1032A等行业相关标准规定的应力量级确定方法确定器件进行筛选试验的各应力量级；所述HALT包括低温步进试验、高温步进试验、快速温变试验和随机振动试验四个试验步骤；
S122、对器件进行失效分析，分析器件物理特征与失效情况，分析工况环境及任务载荷，找出敏感载荷；
S123、根据应力工作情况、破坏极限和敏感载荷建立IGBT的初始混合多应力筛选剖面；
S124、在建立了初始筛选剖面后，为了确保所设计的筛选剖面技能高效的将有缺陷的产品筛选出来，又不过度影响器件的有效寿命，需对筛选剖面进行筛选剖面的理论验证，具体包括剖面有效性验证及剖面安全性验证两部分；剖面有效性验证的具体实现方法为：建立在多应力筛选剖面下的加速模型，然后求解多应力筛选剖面下的加速因子；剖面安全性验证具体实现方法为：建立筛选剖面各应力作用下的失效物理模型，然后采用worbench仿真计算筛选剖面下的寿命损伤；通过验证加速因子和寿命损伤两个参数，实现对筛选剖面的验证。
本步骤给出了IGBT器件筛选试验设计时关于初始筛选剖面建立的方法框架，在此基础上确定出筛选剖面的验证在一个筛选方案中所处的位置及其意义所在，进而由此引出以下详细的基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面的验证方法开展实施步骤。
S2、根据步骤S1确定的初始筛选剖面的组成形式，基于故障物理确定加速模型，建立初始筛选剖面的加速因子模型，计算筛选剖面的加速因子，从加速因子的角度完成量化的筛选剖面有效性验证。
本发明实施例中，根据筛选方案确定的用于航天运载火箭的某型IGBT初始筛选剖面如图3所示，筛选剖面由温度循环及随机振动两种筛选应力组合而成，剖面中温度循环有两个，温度上下限分别为125，-45℃，上下限驻留时间为15min，温变率为40℃/min，循环次数为2，考虑到器件在火箭中的实际工况环境，只考虑火箭升空过程时振动载荷的作用影响，振动载荷剖面初始量级为5G，最终作用量级为9G，整个筛选剖面的作用时间为76.5min。为了确保筛选剖面能快速将有缺陷的产品筛选出来，需要对其进行有效性验证。本发明实例中通过计算筛选剖面的加速因子完成筛选剖面的量化有效性验证。
所述步骤S2具体包括以下子步骤：
S21、建立恒定温度应力下的加速模型，在此基础上推导温度循环应力下的加速因子模型。
工程实际中一般采用Arrhenius方程来描述温度对电子元器件的影响关系。该方程为：
式中，V为反应率，单位为mol/(L·s)；A为比例常数，或称“频率因子”；EA为激活能，单位为eV；T为绝对温度，单位为K；K为波尔兹曼常数，8.623×105eV/K。
加速因子AF为加速温度对工作温度的反应率之比，即：
式中，Va为加速温度Ta时的反应率；Ta为加速温度；V0为工作温度T0时的反应率；T0为温度循环的起始正常工作温度。
上式加速因子计算模型仅适用于温度为恒定值时，针对加速应力为温度循环时，式中加速因子模型中的Ta为与时间有关的温度函数，结合上式可以得到，一个温度循环作用下的平均等效加速因子可由下式求得：
此式只考虑恒定温度部分对器件造成的加速影响，并没有考虑在加热和制冷阶段可能发生的故障。因此，上式(3)并未考虑整个周期温度循环应力的影响作用。为了描述这种现象，加热和冷却被当作独立于反应率应力的另一种应力。因此，温度循环的老化加速是2个独立应力的联合影响，即由Arrhenius模型得出的反应率应力和加热、冷却过程中的温变率应力的共同作用。
由温变率部分作用产生的加速因子可由下式进行表示：
式中，η为预设的常数。
设：g1＝exp{(EA/K)[(1/T0)-(1/T(t))]} (5)
一个典型的温度循环下的等效加速因子为这2种独立应力下所得加速因子的平均值，其数学表达式如下：
化简后得：
由于采用温度曲线函数T(t)(如式(8)所示)可对任意形状的温度剖面进行数学式表示，典型的热循环如图4所示。在时间轴上，加热发生在(0，t1)和(t5，t6)；冷却发生在(t2，t4)；(t1，t2)为高温驻留时间；(t4，t5)为低温驻留时间；Tu和Tl分别代表温度曲线中的高、低温极限。本发明实例中假设加热和冷却过程是均匀的，即图中加热及冷却过程所代表的斜率是线性的。
通常情况下，温循曲线的斜率都是单调的，但曲线的形式各不相同。可用下式来表示一个典型的温度循环：
式中，βh为温度升高时曲线的形参；βc为温度下降时曲线的形参；当加热冷却阶段为均匀时，两个形参取值都为1。
本发明实例中，将温度循环剖面曲线图转化为数学表达式，如式(9)所示：
对于电子器件而言，当温度应力小于500K时，激活能为不随温度变化的常数，本项目中IGBT薄弱环节经失效分析确定为铝键合线，失效机理为温度循环应力作用下由于材料间热膨胀系数不同，继而导致铝键合线键合点处发生疲劳失效，根据经验，得到其相应的激活能为Ea＝1.02eV，常数η＝-0.094，K为玻尔兹曼常数，将得到的温度循环剖面数学表达式及相应参数信息代入式(7)中，由MATLAB软件求解可得温度循环剖面单独作用下的加速因子为AF＝9.98。
S22、建立随机振动下的加速模型，确定相应的加速因子模型。
随机振动试验和疲劳试验中通常采用逆幂率模型计算加速因子。目前广泛使用的逆幂率模型为如下形式：
式中，Ts是加速试验条件下的疲劳寿命，Tr是实际环境条件下的疲劳寿命；gr和gs分别表示实际条件下和实验室条件下的加速度均方根值；α是材料的S-N曲线在双对数坐标下的斜率。
根据逆幂律加速模型，进行推导可以得到随机振动应力下的加速因子模型，表示为：
本发明实施例中IGBT筛选剖面中随机振动剖面数据为gr＝5G，gs＝9G，由前期的失效分析可知IGBT的薄弱环节为铝键合线，查材料手册得到铝键合线在双对数坐标系下的S-N斜率α＝-3.25，将上述参数信息代入式(11)，求得随机振动剖面单独作用的加速因子为AF＝6.8。
S23、在步骤S21、S22的基础上，建立综合应力下的加速模型，得到筛选剖面下的加速因子。
筛选剖面主要由温度循环及随机振动应力综合构成，针对温度与振动综合应力对电子器件的影响，采用广义Eyring模型作为加速模型：
η＝Aσ-αexp[E/k(T+273.15)] (12)
式中，E表示激活能；k表示玻尔兹曼常数(8.623×105eV/K)；T表示环境温度，σ表示随机振动应力；A、α表示待定系数。
根据广义Eyring加速模型，可以推导出综合应力筛选剖面的加速因子为：
由于IGBT器件结构本身相对简单，所以最简单也最常用的一种方法就是忽略应力间的相互影响，将单应力加速模型相乘，直接得到温度-振动应力的加速模型。
结合式(5)温度应力作用下的阿伦尼斯加速模型及式(11)振动应力下的逆幂律加速模型，忽略应力之间的影响，可以直接相乘得到多应力模型：
式(14)中各参数的定义参见式(5)及式(11)。
根据定义，得到该模型的加速因子为：
比较式(14)和式(15)可见，不考虑应力间相互作用条件下推导所得多应力加速系数模型与基于失效物理的广义Eyring模型所推导的多应力加速系数模型在形式上是相同的，从而证明了多应力模型(16)是可行的。
AF＝AF1·AF2 (16)
本发明实施例中IGBT筛选剖面下，由步骤S21、S22分别求得温度循环下的等效加速因子AF1及随机振动下的加速因子AF2，代入式(16)中，得到本发明实施例中IGBT筛选剖面作用下的加速因子为：
AF＝AF1·AF2＝6.8×9.98＝67.9 (17)
根据步骤S23求得的筛选剖面下的加速因子可以看出，本发明实施例中的IGBT初始筛选剖面具有很强的加速性，从而从加速因子量化的角度完成了IGBT筛选剖面的有效性验证。
S3、对步骤S2完成有效性验证的筛选剖面，建立基于故障物理的IGBT疲劳损伤计算模型，采用有限元仿真计算筛选剖面下IGBT器件的寿命损伤，计算筛选剖面累积损伤，完成剖面的安全性验证。
本发明实施例中IGBT器件疲劳损伤的求解采用的是线性疲劳累积损伤法，线性累积损伤理论假设各应力间是互相独立且互不相关的。根据Miner线性累加法，IGBT筛选剖面下温度循环与随机振动综合作用下的总损伤率可以表达为：
Dtotal＝DTC+DRV (18)
式中，DTC表示温度循环造成的疲劳累积损伤值；DRV表示随机振动造成的疲劳累积损伤值。
分别计算温度循环及随机振动对器件造成的累积损伤，代入上述公式，即可求得综合应力作用下器件造成的疲劳累积损伤量，其方法步骤如下：
A1、建立温度循环应力单独作用下的疲劳损伤计算模型。
IGBT由于温度的快速变化引起的材料失效为热疲劳损伤，通常把热疲劳归为低周疲劳。温度循环载荷下疲劳损伤度的计算，可以通过Manson和Coffin提出的分析低周疲劳的计算公式得出。关系式如下：
式中，ε'f表示疲劳延性系数；c表示疲劳延性指数；Δεp表示塑性应变幅值。
为了便于根据塑性应变幅来计算疲劳寿命，上式可转化为：
式中C1、C2为材料本身性能相关的材料参数。
结合Miner线性累积损伤定理，可以得到温度循环剖面下的损伤值为：
式中，n为温度剖面作用次数，Nf为疲劳寿命。
A2、建立随机振动应力单独作用下的疲劳损伤计算模型。
IGBT在随机振动作用下的失效属于疲劳失效，针对随机振动作用下的器件疲劳损伤的计算，常用的物理模型为Steinberg模型，结合Miner定理，如下式所示：
n1σ＝0.6831f0t (23)
n2σ＝0.271f0t (24)
n3σ＝0.0433f0t (25)
化简为下式(26)：
式中，n1σ、n2σ、n3σ分别对应为1σ、2σ、3σ应力下的循环作用次数；N1σ、N2σ、N3σ分别为1σ、2σ、3σ应力下的疲劳寿命，σ为随机振动应力；t为振动时间；σ'f为疲劳强度系数；b为疲劳强度指数；f0是振动试验中的统计平均频率，可由下式求得；
f0＝(fmax+fmin)/2 (30)
fmax和fmin分别表示振动试验中的最大和最小频率。
S32、针对S31建立的温度循环筛选应力单独作用下的疲劳损伤计算模型，基于WORKBENCH有限元软件仿真温度循环应力作用环境，计算温度循环应力下的疲劳损伤。
本发明实施例中IGBT的三维模型建立如图5所示，用于有限元建模的几何参数及材料属性情况如表1和表2所示。
表1 IGBT结构几何参数
| 尺寸 | 宽度(mm) | 长度(mm) | 高度(mm) |
| Si芯片 | 3 | 3 | 0.1 |
| Al键合线 | 1 | 6 | 1 |
| Sn-Ag-Cu焊料层1 | 3 | 3 | 0.05 |
| Cu层1 | 4 | 8 | 0.2 |
| Cu层2 | 2 | 8 | 0.2 |
| 下Cu层3 | 11 | 11 | 0.2 |
| AlN陶瓷衬板 | 11 | 11 | 0.3 |
| Sn-Ag-Cu焊料层2 | 11 | 11 | 0.1 |
| Al基板 | 15 | 15 | 1.5 |
表2 IGBT各部分材料属性
| Al | Si | Solder | Cu | AlN | |
| 导热系数[W/mm·K] | 0.237 | 0.148 | 0.055 | 0.401 | 0.15 |
| 密度[10<sup>-6</sup>kg/mm<sup>3</sup>] | 2.69 | 233 | 7.4 | 8.96 | 3.4 |
| 比热容[J/kg·K] | 900 | 700 | 234 | 380 | 710 |
| 弹性模量[MPa] | 35000 | 35000 | 40000 | 120000 | 320000 |
| 泊松比 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.24 |
| 热膨胀系数[10<sup>-6</sup>kg/℃] | 3 | 21.5 | 23 | 17 | 4.6 |
用WORKBENCH有限元分析软件，对IGBT三维模型施加筛选剖面中的温度循环载荷，模拟器件受温度循环应力单独作用下的筛选环境，得到器件应力应变情况。
通过仿真得到IGBT最大应力应变位于铝键合线键合点处，此处为器件最容易失效的位置，根据有限元可得出铝键合线键合点处等效应力最大值为37.2MPa，塑性应变幅值为0.063。查得针对IGBT铝键合线疲劳寿命模型中的参数值分别为C1＝16.55，C2＝1.83，结合上述有限元分析结果，代入式(20)所列IGBT疲劳寿命计算公式，算得在此温度循环剖面下的IGBT疲劳寿命Nf＝2606，将所得疲劳寿命代入式(21)，得到HASS剖面中温度循环应力作用对IGBT造成的寿命损伤DTC＝7.7e-04。
S33、针对S31建立的随机振动筛选应力单独作用的疲劳损伤计算模型，基于WORKBENCH有限元软件仿真随机振动应力作用环境，计算随机振动应力下的疲劳损伤。
本发明实施例中，IGBT随机振动所施加的振动谱采用国军标功率谱密度曲线(PSD)，频率范围20～2000HZ，谱图斜率：20Hz～80Hz区间为+3dB/oct，80Hz～350Hz为平直段，350Hz～2000Hz区间为-3dB/oct。通过式(31)计算可得到各随机振动量级下的功率谱密度值。
加速度总均方根：
在有限元分析中，为了能更好的模拟机电组件在试验过程中受到各个方向的振动，本发明实施例中将所要施加的振动量级分别沿X、Y、Z三个方向分解，通过式(31)可算得振动量级为9G时，施加在X、Y、Z方向的功率谱密度值如表3所示。
表3振动量级下功率谱密度曲线值
对上述IGBT模型首先进行模态分析，在模态分析的基础上，施加上述表3所述随机振动量级为9G时的功率谱密度载荷，进行有限元求解分析，得到应力分布云图。由应力分布图可知，IGBT应力应变最大部分均位于铝键合线键合点处，与前期失效分析结果吻合，表明所进行的随机振动分析合理，随机振动分析所得的应力值如表4所示。
表4 IGBT随机振动载荷下应力值
由金属材料手册查得铝键合线的抗拉强度为80MPa，根据中值法得到针对铝键合线的各模型参数为，σ'f＝1.9σb＝1.9×80＝152MPa,b＝-0.11。结合上述有限元分析所得随机振动应力作用下的应力结果，分别代入式(27)、(28)、(29)疲劳寿命计算公式，算得1σ、2σ、3σ对应的IGBT随机振动疲劳寿命循环次数分别为Nf1＝1.49e+13，Nf2＝2.75e+10，Nf3＝6.95e+08。本项目所施加的HASS剖面时间周期为t＝76.5min，剖面中施加的随机振动频率范围为20～2000HZ，代入式(30)，算得f0＝1010HZ。将参数t与f0代入式(23)、(24)、(25)，求得1σ、2σ、3σ下的随机振动循环数为n1σ＝3.1e+06、n2σ＝1.26e+06、n3σ＝2.0e+05。将上述所得所有结果同时代入式(26)，继而求得HASS剖面中随机振动应力对IGBT造成的寿命损伤为DRV＝3.4e-04。
S34、在S32、S33的基础上，基于筛选剖面下的疲劳损伤计算模型，求得筛选剖面下IGBT器件的总疲劳损伤，从而确定筛选剖面不会过度损伤器件的有效寿命，完成筛选剖面的有效性验证。
上述步骤S32完成了HASS剖面的有效性验证，由上述步骤S33及步骤S34有限元分析分别算得IGBT在HASS剖面中温度循环载荷及随机振动载荷单独作用下的寿命损伤，假设两种应力之间互不影响，损伤可线性叠加，将所得各应力寿命损伤代入式(18)，从而算得一个HASS剖面作用下IGBT的寿命损伤Dtotal＝1.11e-03。根据所得HASS剖面下的寿命损伤可知，此HASS剖面对IGBT造成的损伤量很小，从而验证了此HASS剖面的安全性。
本发明针对传统通过实验进行IGBT筛选剖面验证方法试验周期长及对人力物力要求高的问题，确定IGBT高加速应力筛选剖面的方案设计，建立初始筛选剖面。在上述基础上，克服传统的通过试验进行的剖面验证方法，基于故障物理及有限元仿真技术进行筛选剖面验证。根据给定初始筛选剖面的组成形式，基于故障物理，确定加速模型，建立相应筛选剖面下的加速因子模型，通过计算筛选剖面的加速因子，从加速因子的角度完成量化的筛选剖面有效性验证。针对完成有效性验证的剖面，建立基于故障物理的IGBT疲劳损伤计算模型，采用有限元仿真计算筛选剖面下IGBT器件的寿命损伤，确保设计的筛选剖面不过度损伤器件的有限寿命，从而从计算累积损伤的角度完成了剖面的安全性验证，最终完成了IGBT筛选剖面的验证。基于故障物理及有限元仿真的方法，克服了传统通过试验进行的筛选验证方法的验证周期长的缺点，同时由于验证过程借助仿真软件完成，不需要破坏相应的实际器件及实验设备，因此对人力物力的消耗很小。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据IGBT结构、功能及服役工况，确定IGBT高加速应力筛选剖面的方案设计，建立初始筛选剖面；具体包括以下子步骤：
S11、由IGBT结构、功能及服役工况确定器件基本失效模式、高加速应力筛选的敏感应力及筛选应力施加方式；高加速应力筛选的敏感应力包括温度循环和随机振动，其施加方式为由一种循环周期组成的两应力共同施加的标准剖面组成形式；
S12、在步骤S11的基础上，对器件设计相应的高加速应力筛选试验方案实施框架，确定初始筛选剖面；具体包括以下子步骤：
S121、对器件进行高加速寿命试验，确定器件的各应力工作情况和破坏极限；
S122、对器件进行失效分析，分析器件物理特征与失效情况，分析工况环境及任务载荷，找出敏感载荷；
S123、根据应力工作情况、破坏极限和敏感载荷建立IGBT的初始混合多应力筛选剖面；
S124、对筛选剖面进行筛选剖面的理论验证，具体包括剖面有效性验证及剖面安全性验证两部分；剖面有效性验证的具体实现方法为：建立在多应力筛选剖面下的加速模型，然后求解多应力筛选剖面下的加速因子；剖面安全性验证具体实现方法为：建立筛选剖面各应力作用下的失效物理模型，然后采用worbench仿真计算筛选剖面下的寿命损伤；通过验证加速因子和寿命损伤两个参数，实现对筛选剖面的验证；
S2、根据步骤S1确定的初始筛选剖面的组成形式，基于故障物理确定加速模型，建立初始筛选剖面的加速因子模型，计算筛选剖面的加速因子，从加速因子的角度完成量化的筛选剖面有效性验证；
S3、对步骤S2完成有效性验证的筛选剖面，建立基于故障物理的IGBT疲劳损伤计算模型，采用有限元仿真计算筛选剖面下IGBT器件的寿命损伤，计算筛选剖面累积损伤，完成剖面的安全性验证。
2.根据权利要求1所述的一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：
S21、建立恒定温度应力下的加速模型，在此基础上推导温度循环应力下的加速因子模型；
采用Arrhenius方程来描述温度对电子元器件的影响关系，得到温度循环下的等效加速因子的数学表达式如下：
化简后得：
其中，
g1＝exp{(EA/K)[(1/T0)-(1/T(t))]}；η为预设的常数；EA为激活能；K为波尔兹曼常数，8.623×105eV/K；T(t)为温度循环参数，表示为：
加热发生在(0，t1)和(t5，t6)；冷却发生在(t2，t4)；(t1，t2)为高温驻留时间；(t4，t5)为低温驻留时间；Tu和Tl分别代表温度曲线中的高、低温极限；T0代表温度循环的起始正常工作温度；βh为温度升高时曲线的形参；βc为温度下降时曲线的形参；
S22、建立随机振动下的加速模型，确定相应的加速因子模型；使用逆幂率模型来表示随机振动下的加速因子模型，得到随机振动下的加速因子为：
式中，Ts是加速试验条件下的疲劳寿命；Tr是实际环境条件下的疲劳寿命；gr和gs分别表示实际条件下和实验室条件下的加速度均方根值；α是材料的S-N曲线在双对数坐标下的斜率；
S23、在步骤S21、S22的基础上，建立综合应力下的加速模型，得到筛选剖面下的加速因子为：
AF＝AF1·AF2
其中，AF1为温度循环下的等效加速因子，AF2为随机振动下的加速因子。
3.根据权利要求1所述的一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
S31、基于故障物理，建立相应的IGBT筛选剖面下的疲劳损伤计算模型及筛选应力单独作用下的疲劳损伤计算模型，表示为：
Dtotal＝DTC+DRV
式中，DTC表示温度循环造成的疲劳累积损伤值；DRV表示随机振动造成的疲劳累积损伤值；
S32、针对S31建立的温度循环筛选应力单独作用下的疲劳损伤计算模型，计算温度循环应力下的疲劳损伤；
S33、针对S31建立的随机振动筛选应力单独作用的疲劳损伤计算模型，计算随机振动应力下的疲劳损伤；
S34、在S32、S33的基础上，基于筛选剖面下的疲劳损伤计算模型，求得筛选剖面下IGBT器件的总疲劳损伤，从而确定筛选剖面不会过度损伤器件的有效寿命，完成筛选剖面的有效性验证。
4.根据权利要求3所述的一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法，其特征在于，所述步骤S31中，温度循环造成的疲劳累积损伤值的计算方法为：
式中，n为温度剖面作用次数，Nf为疲劳寿命。
5.根据权利要求3所述的一种IGBT基于故障物理及有限元仿真的筛选剖面验证方法，其特征在于，所述步骤S31中，随机振动造成的疲劳累积损伤值计算方法为：
其中，n1σ＝0.6831f0t，n2σ＝0.271f0t，n3σ＝0.0433f0t；
得到：
式中，n1σ、n2σ、n3σ分别对应为1σ、2σ、3σ应力下的循环作用次数；N1σ、N2σ、N3σ分别为1σ、2σ、3σ应力下的疲劳寿命，σ为随机振动应力；t为振动时间；σf'为疲劳强度系数；b为疲劳强度指数；f0是振动试验中的统计平均频率。
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