CN109190223A - 一种车联网lccc芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，通过建立LCCC焊点有限元分析模型仿真模型，分别进行了焊点热循环加载和随机振动加载应力应变有限元分析仿真分析，计算出了焊点热疲劳寿命和随机振动寿命值值；选取焊盘宽度、焊盘长度、间隙高度、钢网厚度作为设计变量，以焊点的热疲劳寿命和随机振动寿命最大为目标，利用正交试验和灰色关联分析相结合的方法对LCCC焊点进行可靠性多目标优化设计，最终设计出使得焊点热循环和随机振动寿命同时最优的参数组合。该方法计算过程简单、能为后期参数优化设计带来方便且优化后的计算结果较为理想，为LCCC焊点结构参数设计提供科学指导。
Description
技术领域
本发明涉及车联网微电子封装可靠性技术领域，具体是一种基于正交设计和灰关联的车联网陶瓷无引线封装载体(Leadless Ceramic Chip Carrier，LCCC)芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法。
背景技术
车联网(Internet of Vehicles)是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。汽车的OBD接口直接连接汽车电瓶正负极，故采用OBD口取电(24小时长电)成为车联网应用中的一个亮点，但如何控制好休眠管理，不使耗电导致汽车电瓶亏电打不着车，也是一个技术难点。首先，EST527-miniS模块自带熄火休眠功能，且休眠电流低于0.5mA，完全满足低功耗设计需求。其次，当汽车点火启动时，EST527-miniS模块会随车唤醒，立即进入工作模式。而且，在EST527-miniS模块被唤醒时,还会通过RUN_INT引脚对外输出一个时长为200ms的低电平脉冲信号，以通知外部设备或上位机该汽车启动讯号。目前新出的高配车，都带有发动机自动启停功能，在等红灯时会自动关闭发动机达到节能环保目的。针对这一功能，ESTS27-miniS做了特别设计，自动智能识别带发送机自动启停功能的车辆，达到启停状态下不会中断本次行程这一目的。这一技术的发展与LCCC密切相关，且LTCC焊点的寿命直接影响着器件的寿命。LCCC芯片的封装特点是没有引线，在封装的四周有若干个城堡状的镀金凹槽，作为与外电路连接的端点可以直接将它焊到PCB上的金属电极上。这种封装因无引线，故寄生电感和寄生电容都较小。另外由于LCCC采用陶瓷基扳作为封装，故密封性和抗热应力都较好。但LCCC成本高，安装精度高，不适合规模生产，仅在军事及高可靠领域用的表面组装集成电路中采用，如微处理器单元，门阵列和存储器等。陶瓷封装器件的生产历史比塑封器件要长，做成表面组装形式时，通常将端子的电极用印刷烧结的方法做在载体的侧面或者底面。当与电路板组装连接时，因载体电路板与基板焊盘间不存在缓冲作用，故连接部位易受到组装应力的影响。另外，陶瓷封装器件的生产工艺要求高，价格也比塑封装高得多。因此20世纪80年代前后，塑封器件以其优越的性能/价格比在SMT市场上占有绝对优势，得到广泛的应用，但是陶瓷封装器件也有优越性，它属于密封性器件，具有良好的导热性能和耐腐蚀性，能在恶劣的环境条件下可靠地工作，它地环境工作温度可达－55℃～+125℃。因此它在军事通讯设备，航空，航天，船舶等尖端和恶劣环境的设备中得到广泛的应用。
近年来有学者对LCCC焊点进行了相关研究如文献
一、任凭,王宁宁.大尺寸LCCC封装器件装联研究[J].电子工艺技术，2017，38(4)：215-218.
二、李雪，王泽锡.某LCCC器件焊点开裂原因分析及工艺改进[J].电子工艺技术，2013,33(4):348-352.
三、LCCC器件高可靠性焊接工艺研究[J]山西电子技术，2017，(1):78-80.
在上述三篇文献中针对LCCC焊点的焊接工艺进行了研究，但已有研究成果反映出目前国内外学者只局限于对焊点进行单方面热循环或单方面振动分析研究，没有兼顾焊点热循环和振动分析，而实际应用条件下，焊点则是必须同时具备热循环和振动可靠性，因此，有必要针对焊点展开热循环和振动可靠性分析相结合的研究，以确保焊点具备更高的可靠性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，而提供一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，该方法改善了单方面进行热循环分析研究或振动分析研究的问题，得到可用于指导兼顾LCCC焊点热循环和随机振动可靠性的结构参数设计。
实现本发明目的的技术方案是：
一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，具体包括如下步骤：
1)建立LCCC焊点有限元分析模型；
2)获取LCCC焊点的热循环应力：对步骤1)建好的模型施加约束，进行温度循环加载条件下分析，然后采用ANSYS软件对模型进行仿真分析而获取LCCC焊点的应力分布；
3)获取LCCC焊点的随机振动应力：对步骤1)建好的模型施加约束，进行随机振动加载条件下分析，然后采用ANSYS软件对模型进行仿真分析而获取LCCC焊点的应力分布；
4)确定影响LCCC焊点热循环和随机振动的影响因素：具体包括LCCC焊盘宽度W、焊盘长度L、间隙高度H、钢网厚度T，从而获得可优化的工艺参数集合为Y＝{W,L,H,T}；
5)确立LCCC焊点随机振动应力和随机振动应力的影响因素的参数水平值；
6)计算焊点热疲劳寿命：由Coffin-Manson方程经验公式计算焊点热疲劳寿命：
Δεp·Mm＝C (1)
公式(1)中，Δep为塑性应变范围；M为热疲劳寿命；C为疲劳韧系数，；m为疲劳韧性指数；
7)计算焊点随机振动寿命：
N＝0.002197H-0.12 (2)
公式(2)中，N为热疲劳寿命；H为循环次数；
8)确定出热循环寿命、随机振动寿命集合：评价指标的集合为B＝{M，N}；其中M为热循环寿命，N为随机振动寿命；
9)根据各工艺参数因素水平按正交法设计出正交试验方案集：即C＝{Y1，Y2，Y3，Y4......Ym}，其中Y1，Y2，Y3，Y4表示各个点的工艺参数集合，m表示实验组合数；
10)按各正交试验方案进行建模仿真并测量获得每次试验的评价指标值：
试验方案Y1：X1＝{X11,X12,X13，X14}＝{M1，N1} (3)
试验方案Y2：X2＝{X21,X22,X23，X24}＝{M2，N2} (4)
试验方案Y3：X3＝{X31,X32,X33，X34}＝{M3，N3} (5)
......
试验方案Ym：Xm＝{Xm1,Xm2,Xm3，Xm4}＝{Mm，Nm} (6)
公式(3)-(6)式中，X1，X2，...，Xm分别为正交试验方案Y1，Y2，...，Ym下的评价指标值向量；m为实验组数；
11)将测量获得的各评价指标值建立如下公式(7)所示的初始分析矩：
公式(7)中，m为焊点的试验组数；
12)对仿真结果进行无量纲规范化处理：采用极差变换法对热疲劳寿命和随机振动寿命进行无量纲规范化处理，处理方法如下：
公式(8)中：Xi，j表示对仿真结果量纲化处理后的值，i＝1、2、…、m，j＝1、2、…、m，m为焊点的试验组数；
13)构建参考方案：
公式(9)中,表示试验方案中仿真结果的最大值；
14)计算灰色关联系数：即参考序列与比较序列之间的值，计算方法如下：
公式(10)中，ξ表示关联系数，i＝1、2,、…、m，j＝1、2、3，ρ∈[0,1],一般取ρ＝0.5，通过公式(10)计算得到25组实验方案中的实验方案中的热循环寿命、随机振动寿命的关联系数，将关联系数列成矩阵：
公式(11)中，B表示灰色关联系数矩阵，m为焊点的试验组数；
15)计算各实验方案的灰关联度：设LCCC焊点的热循环寿命、随机振动寿命的权重系数依次为λσ、λδ，则仿真试验方案相对于理想方案的关联度为：
ηi＝λσξi1+λδξi2 (12)
16)计算各水平的平均关联度：在确定LCCC焊点的最优参数水平组合时，根据灰色关联分析法的原理，平均关联度越大，它所对应的优化目标越接近最优值；
17)寻找出最优参数组合：根据平均关联度值找出LCCC焊点热循环寿命、随机振动寿命同时最优的参数水平组合，实现LCCC焊点机械互连为最优的目标；
18)最优组合验证：将最优参数组合重新建模分析，验证优化结果。
步骤1)中，所述的模型为自上而下顺序叠置的有机基板、焊点和印制电路板；模型中LCCC焊球间距为0.3mm，焊盘宽度0.65mm，焊盘长度2.2mm，间隙高度0.05mm，钢网厚度0.175mm，钎料体积0.1332mm3，芯片为2mm×4mm×0.37mm，PCB尺寸为10mm×10mm×0.8mm。
步骤2)中，所述的约束,约束方式为底部PCB脚点施加全约束。
步骤5)中，参数水平值的水平数为5，具体是选取LCCC焊盘宽度、焊盘长度、间隙高度、钢网厚度的5组水平值。
步骤6)中，C的取值为4.6，m的取值为0.9。
步骤15)中，所述的热循环寿命和随机振动寿命的权重系数分别为0.5、0.5。
本发明的有益效果是：本发明提供的一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，为了减少实验分析次数，且又能全面的获取影响因素的所有信息，本文采用正交试验法寻找实验的优化方案，其优点是能够以相当少的试验次数和非常短的时间内得到满意的实验结果，以所确定的LCCC焊点的4个设计变量作为正交试验设计的因素，每个因素均选取为5个水平(因素是指影响试验结果的原因，水平是指试验中因素所设定的不同量或质的级别)，分别进行焊点热应力和随机振动应力分析，得到的热循环寿命、随机振动寿命值。然后对热循环寿命、随机振动寿命值进行基于正交试验设计的极差分析即可确定出LCCC焊点参数的最优水平组合，再通过灰色关联分析法来进行分析，该方法是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度，该方法通过对动态过程发展态势的量化分析，可以对系统内统计数据进行几何关系的比较，求出参考方案与各比较方案之间的灰色关联度，关联度数值越大，表明贴合程度越高。利用灰色关联分析法解决多目标优化设计问题可以弥补极差分析法只能进行单目标分析的缺陷。
因此本发明所述的提高LCCC焊点热循环寿命、随机振动寿命的方法结合正交设计和灰色关联算法优化LCCC焊点热循环寿命、随机振动寿命，具有计算过程简单、能为后期参数优化设计带来方便且优化后的计算结果较为理想，为LCCC焊点结构参数设计提供科学指导。
附图说明
图1为实施例的方法流程示意图；
图2为实施例的有限元仿真网格划分示意图；
图3为实施例的模型仿真所得热应力分布结果示意图；
图4为实施例的模型仿真所得随机振动应力分布结果示意图；
图5为实施例最优组合重新建模分析后热应力分布结果示意图；
图6为实施例最优组合重新建模分析后随机振动应力分布结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明内容做进一步的阐述，但不是对本发明的限定。
实施例：
如图1所示，1)建立LCCC焊点有限元分析模型；
2)获取LCCC焊点的热循环应力：对步骤1)建好的模型施加约束，进行温度循环加载条件下分析，然后采用ANSYS软件对模型进行仿真分析而获取LCCC焊点的应力分布；
3)获取LCCC焊点的随机振动应力：对步骤1)建好的模型施加约束，进行随机振动加载条件下分析，然后采用ANSYS软件对模型进行仿真分析而获取LCCC焊点的应力分布；
4)确定影响LCCC焊点热循环和随机振动的影响因素：具体包括LCCC焊盘宽度W、焊盘长度L、间隙高度H、钢网厚度T，从而获得可优化的工艺参数集合为Y＝{W,L,H,T}；
5)确立LCCC焊点随机振动应力和随机振动应力的影响因素的参数水平值；
6)计算焊点热疲劳寿命：由Coffin-Manson方程经验公式计算焊点热疲劳寿命：
Δep·Mm＝C (1)
公式(1)中，Δεp为塑性应变范围；M为热疲劳寿命；C为疲劳韧系数，；m为疲劳韧性指数；
7)计算焊点随机振动寿命：
N＝0.002197H-0.12 (2)
公式(2)中，N为热疲劳寿命；H为循环次数；
8)确定出热循环寿命、随机振动寿命集合：评价指标的集合为B＝{M，N}；其中M为热循环寿命，N为随机振动寿命；
9)根据各工艺参数因素水平按正交法设计出正交试验方案集：即C＝{Y1，Y2，Y3，Y4......Ym}，其中Y1，Y2，Y3，Y4表示各个点的工艺参数集合，m表示实验组合数；
10)按各正交试验方案进行建模仿真并测量获得每次试验的评价指标值：
试验方案Y1：X1＝{X11,X12,X13，X14}＝{M1，N1} (3)
试验方案Y2：X2＝{X21,X22,X23，X24}＝{M2，N2} (4)
试验方案Y3：X3＝{X31,X32,X33，X34}＝{M3，N3} (5)
......
试验方案Ym：Xm＝{Xm1,Xm2,Xm3，Xm4}＝{Mm，Nm} (6)
公式(3)-(6)式中，X1，X2，...，Xm分别为正交试验方案Y1，Y2，...，Ym下的评价指标值向量；m为实验组数；
11)将测量获得的各评价指标值建立如下公式(7)所示的初始分析矩：
公式(7)中，m为焊点的试验组数；
12)对仿真结果进行无量纲规范化处理：采用极差变换法对热疲劳寿命和随机振动寿命进行无量纲规范化处理，处理方法如下：
公式(8)中：Xi，j表示对仿真结果量纲化处理后的值，i＝1、2、…、m，j＝1、2、…、m，m为焊点的试验组数；
13)构建参考方案：
公式(9)中,表示试验方案中仿真结果的最大值；
14)计算灰色关联系数：即参考序列与比较序列之间的值，计算方法如下：
公式(10)中，ξ表示关联系数，i＝1、2,、…、m，j＝1、2、3，ρ∈[0,1],一般取ρ＝0.5，通过公式(10)计算得到25组实验方案中的实验方案中的热循环寿命、随机振动寿命的关联系数，将关联系数列成矩阵：
公式(11)中，B表示灰色关联系数矩阵，m为焊点的试验组数；
15)计算各实验方案的灰关联度：设LCCC焊点的热循环寿命、随机振动寿命的权重系数依次为λσ、λδ，则仿真试验方案相对于理想方案的关联度为：
ηi＝λσξi1+λδξi2 (12)
16)计算各水平的平均关联度：在确定LCCC焊点的最优参数水平组合时，根据灰色关联分析法的原理，平均关联度越大，它所对应的优化目标越接近最优值；
17)寻找出最优参数组合：根据平均关联度值找出LCCC焊点热循环寿命、随机振动寿命同时最优的参数水平组合，实现LCCC焊点机械互连为最优的目标；
18)最优组合验证：将最优参数组合重新建模分析，验证优化结果。
步骤1)中，所述的模型为自上而下顺序叠置的有机基板、焊点和印制电路板；模型中LCCC焊球间距为0.3mm，焊盘宽度0.65mm，焊盘长度2.2mm，间隙高度0.05mm，钢网厚度0.175mm，钎料体积0.1332mm3，芯片为2mm×4mm×0.37mm，PCB尺寸为10mm×10mm×0.8mm。
步骤2)中，所述的约束,约束方式为底部PCB脚点施加全约束。
步骤5)中，参数水平值的水平数为5，具体是选取LCCC焊盘宽度、焊盘长度、间隙高度、钢网厚度的5组水平值。
步骤6)中，C的取值为4.6，m的取值为0.9。
步骤15)中，所述的热循环寿命和随机振动寿命的权重系数分别为0.5、0.5。具体过程如下：
(1)建立有限元仿真分析模型，模型示意图如图2所示，基本尺寸为：模型中LCCC焊球间距为0.3mm，焊盘宽度0.65mm，焊盘长度2.2mm，间隙高度0.05mm，钢网厚度0.175mm，钎料体积0.1332mm3，芯片为4mm×4mm×0.37mm，PCB尺寸为10mm×10mm×0.8mm。考虑到模型的对称性及计算的方便性，此处只进行二分之一模型建模。
(2)获得热循环加载条件下的焊点应力分布，如图3所示；
(3)获得随机振动加载条件下的焊点应力分布，如图4所示；
(4)确定影响LCCC焊点热循环加载随机振动的影响因素：具体包括LCCC焊盘宽度(W)、焊盘长度(L)、间隙高度(H)、钢网厚度(T),从而获得可优化的工艺参数集合为Y＝{W,L,H,T}；分别对各个因素选取5个水平值(因素是指影响试验结果的原因，水平是指试验中因素所设定的不同量或质的级别)，其因素水平表如表1所示；
(5)采用正交试验法寻找实验的优化方案，其优点是能够以相当少的试验次数和非常短的时间内得到满意的实验结果。利用L25(55)正交表设计出正交试验方案集C＝{Y1，Y2，Y3，Y4......Ym}，如表2所示；
(6)将测量获得的各评价指标值建立如下所示的初始分析矩阵
(8)进行灰色关联分析时为了防止小数值序列的作用被大数值序列掩盖，对序列进行规范化处理，常用的处理方法有初值法、均值法和极差变换法等，本文采用极差变换法对热疲劳寿命值和随机振动进行无量纲规范化处理，使它具有可比性
(9)从而得到极差处理后的分析矩阵，如表3第2～3列所示。
(10)计算灰色关联系数，即参考序列与比较序列之间的值
(11)计算得到灰色关联系数如表3第4～5列所示；
(12)在确定LCCC焊点的最优参数水平组合时，需要分析LCCC焊点各设计变量各参数水平的平均关联度。根据灰色关联分析法的原理，平均关联度越大，它所对应的优化目标越接近最优值。通过计算得到LCCC焊点各因素平均关联度，如表3最后一列所示。
(13)计算各影响因素的平均关联度，如表4所示，由表可知各影响因素的最佳设计尺寸为：焊盘宽度0.6mm，焊盘长度2.9mm，间隙高度0.10mm，钢网厚度0.15mm。
(14)仿真验证，为了考察经灰关联分析所得到的LCCC焊点最优参数水平组合热疲劳和随机振动寿命是否最优，对步骤12)分析出的参数重新建模分析，得到焊点的热循环和随机振动应力分布，如图5、图6所示，计算后得出热循环和随机振动寿命，分别为4357.2cycle，6452.cycle8分析可知该组合为兼顾了热循环寿命和随机振动寿命(如第21组方案虽然热循环寿命最大但随机振动寿命较小；第22组实验方案随机振动寿命最大但热循环寿命较小)，与仅考虑热疲劳寿命最大或随机振动寿命最大的参数水平组合相比，优化后的水平组合兼顾了焊点的热、振动可靠性，由此可知本发明采用正交设计和灰色关联相结合的方法优化LCCC焊点是有效的。
表1因素水平表
| 水平因素 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 焊盘宽度W(<sub>mm</sub>) | 0.60 | 0.63 | 0.65 | 0.70 | 0.80 |
| 焊盘长度L(<sub>mm</sub>) | 1.9 | 2.2 | 2.4 | 2.6 | 2.9 |
| 间隙高度H(<sub>mm</sub>) | 0.03 | 0.05 | 0.07 | 0.09 | 0.10 |
| 钢网厚度T(<sub>mm</sub>) | 0.1 | 0.125 | 0.15 | 0.175 | 0.2 |
表2正交试验设计与仿真结果表
表3目标函数的灰色关联系数和关联度
表4设计变量对目标函数的平均关联度
Claims (6)
1.一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
1)建立LCCC焊点有限元分析模型；
2)获取LCCC焊点的热循环应力：对步骤1)建好的模型施加约束，进行温度循环加载条件下分析，然后采用ANSYS软件对模型进行仿真分析而获取LCCC焊点的应力分布；
3)获取LCCC焊点的随机振动应力：对步骤1)建好的模型施加约束，进行随机振动加载条件下分析，然后采用ANSYS软件对模型进行仿真分析而获取LCCC焊点的应力分布；
4)确定影响LCCC焊点热循环和随机振动的影响因素：具体包括LCCC焊盘宽度W、焊盘长度L、间隙高度H、钢网厚度T，从而获得可优化的工艺参数集合为Y＝{W,L,H,T}；
5)确立LCCC焊点随机振动应力和随机振动应力的影响因素的参数水平值；
6)计算焊点热疲劳寿命：由Coffin-Manson方程经验公式计算焊点热疲劳寿命：
Δep·Mm＝C (1)
公式(1)中，Δεp为塑性应变范围；M为热疲劳寿命；C为疲劳韧系数，；m为疲劳韧性指数；
7)计算焊点随机振动寿命：
N＝0.002197H-0.12 (2)
公式(2)中，N为热疲劳寿命；H为循环次数；
8)确定出热循环寿命、随机振动寿命集合：评价指标的集合为B＝{M，N}；其中M为热循环寿命，N为随机振动寿命；
9)根据各工艺参数因素水平按正交法设计出正交试验方案集：即C＝{Y1，Y2，Y3，Y4......Ym}，其中Y1，Y2，Y3，Y4表示各个点的工艺参数集合，m表示实验组合数；
10)按各正交试验方案进行建模仿真并测量获得每次试验的评价指标值：
试验方案Y1：X1＝{X11,X12,X13，X14}＝{M1，N1} (3)
试验方案Y2：X2＝{X21,X22,X23，X24}＝{M2，N2} (4)
试验方案Y3：X3＝{X31,X32,X33，X34}＝{M3，N3} (5)
......
试验方案Ym：Xm＝{Xm1,Xm2,Xm3，Xm4}＝{Mm，Nm} (6)
公式(3)-(6)式中，X1，X2，...，Xm分别为正交试验方案Y1，Y2，...，Ym下的评价指标值向量；m为实验组数；
11)将测量获得的各评价指标值建立如下公式(7)所示的初始分析矩：
公式(7)中，m为焊点的试验组数；
12)对仿真结果进行无量纲规范化处理：采用极差变换法对热疲劳寿命和随机振动寿命进行无量纲规范化处理，处理方法如下：
公式(8)中：Xi，j表示对仿真结果量纲化处理后的值，i＝1、2、…、m，j＝1、2、…、m，m为焊点的试验组数；
13)构建参考方案：
公式(9)中,表示试验方案中仿真结果的最大值；
14)计算灰色关联系数：即参考序列与比较序列之间的值，计算方法如下：
公式(10)中，ξ表示关联系数，i＝1、2,、…、m，j＝1、2、3，ρ∈[0,1],一般取ρ＝0.5，通过公式(10)计算得到25组实验方案中的实验方案中的热循环寿命、随机振动寿命的关联系数，将关联系数列成矩阵：
公式(11)中，B表示灰色关联系数矩阵，m为焊点的试验组数；
15)计算各实验方案的灰关联度：设LCCC焊点的热循环寿命、随机振动寿命的权重系数依次为λs、λδ，则仿真试验方案相对于理想方案的关联度为：
ηi＝λσξi1+λδξi2 (12)
16)计算各水平的平均关联度：在确定LCCC焊点的最优参数水平组合时，根据灰色关联分析法的原理，平均关联度越大，它所对应的优化目标越接近最优值；
17)寻找出最优参数组合：根据平均关联度值找出LCCC焊点热循环寿命、随机振动寿命同时最优的参数水平组合，实现LCCC焊点机械互连为最优的目标；
18)最优组合验证：将最优参数组合重新建模分析，验证优化结果。
2.根据权利要求1所述的一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，其特征在于，步骤1)中，所述的模型为自上而下顺序叠置的有机基板、焊点和印制电路板；模型中LCCC焊球间距为0.3mm，焊盘宽度0.65mm，焊盘长度2.2mm，间隙高度0.05mm，钢网厚度0.175mm，钎料体积0.1332mm3，芯片为2mm×4mm×0.37mm，PCB尺寸为10mm×10mm×0.8mm。
3.根据权利要求1所述的一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，其特征在于，步骤2)中，所述的约束,约束方式为底部PCB脚点施加全约束。
4.根据权利要求1所述的一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，其特征在于，步骤5)中，参数水平值的水平数为5，具体是选取LCCC焊盘宽度、焊盘长度、间隙高度、钢网厚度的5组水平值。
5.根据权利要求1所述的一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，其特征在于，步骤6)中，C的取值为4.6，m的取值为0.9。
6.根据权利要求1所述的一种车联网LCCC芯片焊点热循环与随机振动寿命优化方法，其特征在于，步骤15)中，所述的热循环寿命和随机振动寿命的权重系数分别为0.5、0.5。
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