CN110349127B - 颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法及装置，预测方法包括：对颗粒焊层进行无损检测，获得颗粒焊层的二维灰度图像；将二维灰度图像中像素大于或等于第一阈值的像素点设置为第一数值，将二维灰度图像中像素小于第一阈值的像素点设置为第二数值，获得与像素点矩阵对应的二值矩阵，计算二值矩阵中第一数值的占比；根据占比与颗粒的直径，在设定三维区域内排列颗粒，并构建排列有颗粒的设定三维区域所对应的三维矩阵；根据三维矩阵，构造颗粒焊层对应的三维结构，并对三维结构进行力学分析，获得颗粒焊层的等效弹性模量。由此，不仅可以省去大量的试验工作、实现对颗粒焊层的无损检测，还可以提高对颗粒焊层的等效弹性模量检测的精度。

Description

颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法及装置
技术领域
本发明涉及焊接技术领域，尤其涉及一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法及装置。
背景技术
目前大功率器件的芯片与基板的焊层互连工艺逐渐开始采用低温烧结互连方式，来取代传统高温合金烧结方式。低温烧结互连技术主要采用微米或纳米尺寸的颗粒，通过颗粒的原子扩散实现焊层烧结，烧结温度远低于材料的自身熔点。由于在烧结过程中颗粒熔化不完全，因此低温烧结焊层会存在天然的多孔结构。多孔结构使得颗粒低温烧结焊层对外显示的等效弹性模量与金属本身的弹性模量不同。大量研究成果证明，多孔结构与焊接工艺参数直接相关。因此颗粒低温烧结焊层的等效弹性模量随着工艺的变化也存在波动。
相关技术中，为了确定颗粒低温烧结焊层的等效弹性模量，主要采用大尺寸样件拉伸试验或者直接对焊层成品进行破坏性拉伸试验的方法。大尺寸焊层样件拉伸试验指制作等比例放大的焊层样件，并将样件固定在万能试验机上，通过使用万能试验机进行拉伸测量样件的拉力和变形关系，绘得应力应变曲线并计算得到等效弹性模量的方法。对成品焊层进行破坏性拉伸试验与大尺寸焊层样件拉伸试验相类似，区别是选取实际完成颗粒低温烧结焊层及其连接的芯片和基板，将基板固定在万能试验机上，通过使用万能试验机拉伸芯片，测量焊层所受拉力和变形关系，最终绘得应力应变曲线并计算等效弹性模量。
然而，上述两种等效弹性模量获得方法均存在问题。首先，大尺寸的颗粒低温烧结焊层样件不易制备，随着尺寸增加焊层内部会无法避免地产生内部裂纹，这将影响拉伸试验结果的准确性。其次，对烧结后焊层、芯片和基板进行的拉伸试验是一种破坏性试验，在测量完成时焊层即发生破坏，因此只能对同一批次焊层进行抽样检验，无法实现对所有焊层的等效弹性模量的测量。
发明内容
本发明实施例提供一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法及装置，用以解决现有技术中等效弹性模量测试方法所存在的成本高、测试不准确等问题。
本发明实施例提供一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法，包括：
对颗粒焊层进行无损检测，获得颗粒焊层的二维灰度图像；
将二维灰度图像中像素大于或等于第一阈值的像素点设置为第一数值，将二维灰度图像中像素小于第一阈值的像素点设置为第二数值，获得与像素点矩阵对应的二值矩阵，计算二值矩阵中第一数值的占比；
根据占比与颗粒的直径，在设定三维区域内排列颗粒，并构建排列有颗粒的设定三维区域所对应的三维矩阵；
根据三维矩阵，构造颗粒焊层对应的三维结构，并对三维结构进行力学分析，获得颗粒焊层的等效弹性模量。
根据本发明的一些实施例，无损检测为超声显微扫描检测。
根据本发明的一些实施例，根据占比与颗粒的直径，在设定三维区域内排列颗粒，并构建排列有颗粒的设定三维区域所对应的三维矩阵包括：
在仿真软件中建立三维区域(0，L；0，L；0，L)，其中，L为三维区域的边长；
在三维区域内排列颗粒，任意一个颗粒与其他颗粒之间的距离为第一距离，任意一个第一距离均大于颗粒直径的n倍，0.9≤n＜1，至少一个第一距离小于颗粒直径，且三维区域内所有颗粒的总体积大于第二阈值Vth；
建立所述三维区域所对应的三维离散方阵m×m×m，其中，m为三维离散方阵中每个维度上元素的个数，三维离散方阵中的元素均为0，计算三维离散方阵中每个元素与三维区域中所有颗粒的距离，当元素与任意一个颗粒的距离均大于颗粒的半径，将该元素设置为1，获得三维区域所对应三维矩阵。
在本发明的一些实施例中，根据占比与颗粒的直径，在设定三维区域内排列颗粒，并构建排列有颗粒的设定三维区域所对应的三维矩阵还包括：
对三维矩阵中值为1的所有元素进行闭运算。
在本发明的一些实施例中，第二阈值Vth根据公式1获得：
Vth＝pL3 公式1；
其中，p为占比。
在本发明的一些实施例中，m与L满足公式2：
m＝aL/d 公式2；
其中，a为常数，d为颗粒的直径。
进一步地，5≤a≤10。
根据本发明的一些实施例，根据三维矩阵，构造颗粒焊层对应的三维结构，并对三维结构进行力学分析，获得颗粒焊层的等效弹性模量包括：
将三维矩阵转换为CAD格式的三维结构；
将CAD格式的三维结构导入有限元分析软件，根据公式3计算颗粒焊层的等效弹性模量σ；
σ＝F/PL 公式3；
其中，F为施加于三维结构的第一面的拉应力，P为第一面上所有有限元的平均位移。
进一步地，将三维矩阵转换为CAD格式的三维结构包括：
利用MATLAB软件将三维矩阵转换为stl格式的中间文件；
利用Paint3D软件将中间文件转换为CAD格式的三维结构。
本发明实施例还提供一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的预测方法的步骤。
采用本发明实施例，不仅可以省去大尺寸样件拉伸试验的样件制备以及直接对焊层成品进行破坏性拉伸试验的试验工作、降低成本、实现对颗粒焊层的无损检测、缩短检测周期，还可以提高对颗粒焊层的等效弹性模量检测的精度。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是本发明实施例中颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法的流程图；
图2是本发明实施例中颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明实施例提供一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法，需要说明的是，这里所提到的“颗粒焊层”可以理解为颗粒材料(通常为微米或纳米尺寸的颗粒)采用低温烧结互连技术，通过颗粒的原子扩散实现焊层烧结。在烧结过程中颗粒熔化不完全，颗粒焊层会存在天然的多孔结构。多孔结构使得颗粒焊层对外显示的等效弹性模量与材料本身的弹性模量不同。弹性模量是指单向应力状态下应力除以该方向的应变。研究表明，颗粒焊层的等效弹性模量与焊接工艺有关，随着焊接工艺的变化，颗粒焊层的等效弹性模量也变化。
本发明实施例所提供的预测方法可以用于预测颗粒焊层的等效弹性模量，图1是本发明实施例中颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法的流程图，如图1所示，预测方法包括：
S101，对颗粒焊层进行无损检测，获得颗粒焊层的二维灰度图像。
需要说明的是，在该步骤中，“二维灰度图像”是指图像的维度为二维，图像的模式为灰度模式，例如，颗粒焊层中多孔结构的空洞部分设置为白色，颗粒部分设置为黑色。另外，这里的“无损检测”可以理解为在对颗粒焊层检测过程中不会对颗粒焊层造成破坏，例如，可以采用扫描器件对颗粒焊层进行全方位扫描以获得颗粒焊层对应的二维灰度图像。在本发明的一些实施例中，可以采用超声显微扫描技术对颗粒焊层进行检测，超声显微扫描可以直接输出二维灰度图像。例如，在实际检测过程中，超声显微扫描可以采用C扫模式，C扫模式是利用超声探伤原理提取垂直于声束指定截面(即横向截面像)的回波信息而形成二维图像的技术。
S102，将二维灰度图像中像素大于或等于第一阈值的像素点设置为第一数值，将二维灰度图像中像素小于第一阈值的像素点设置为第二数值，获得与像素点矩阵对应的二值矩阵，计算二值矩阵中第一数值的占比。
例如，可以将二维灰度图像中像素大于或等于第一阈值的像素点设置为1，将二维灰度图像中像素小于第一阈值的像素点设置为0，获得与像素点矩阵同尺寸的0-1二值矩阵。
S103，根据占比与颗粒的直径，在设定三维区域内排列颗粒，并构建排列有颗粒的设定三维区域所对应的三维矩阵。
可以理解的是，在设定三维区域内排放颗粒，以使得设定三维区域中颗粒之间的距离合理，即需要考虑颗粒的直径尺寸进行排列，当相邻两个颗粒之间无挤压，颗粒之间的距离为颗粒的直径，而颗粒焊层中的颗粒之间相互连接，因此，相邻两个颗粒之间的最远距离为颗粒的直径。另外，在排列颗粒的过程中，需要考虑步骤S102所计算的占比，使得排列有颗粒的设定三维区域中颗粒的占比符合步骤S102所计算的占比。
S104，根据三维矩阵，构造颗粒焊层对应的三维结构，并对三维结构进行力学分析，获得颗粒焊层的等效弹性模量。
采用本发明实施例，不仅可以省去大尺寸样件拉伸试验的样件制备以及直接对焊层成品进行破坏性拉伸试验的试验工作、降低成本、实现对颗粒焊层的无损检测、缩短检测周期，还可以提高对颗粒焊层的等效弹性模量检测的精度。
在上述实施例的基础上，进一步提出各变型实施例，在此需要说明的是，为了使描述简要，在各变型实施例中仅描述与上述实施例的不同之处。
根据本发明的一些实施例，步骤S103可以具体包括：
在仿真软件中建立三维区域(0，L；0，L；0，L)，其中，L为三维区域的边长；
在三维区域内排列颗粒，任意一个颗粒与其他颗粒之间的距离为第一距离，任意一个第一距离均大于颗粒直径的n倍，0.9≤n＜1，至少一个第一距离小于颗粒直径，且三维区域内所有颗粒的总体积大于第二阈值Vth；
建立三维区域所对应的三维离散方阵m×m×m，其中，m为三维离散方阵中每个维度上元素的个数，三维离散方阵中的元素均为0，计算三维离散方阵中每个元素与三维区域中所有颗粒的距离，当元素与任意一个颗粒的距离均大于颗粒的半径，将该元素设置为1，获得三维区域所对应三维矩阵。
这里需要说明的是，“计算三维离散方阵中每个元素与三维区域中所有颗粒的距离”可以理解为将三维区域放大a倍后与三维离散方阵重叠，三维区域中每个颗粒与三维离散方阵中每个元素在同一平面内，计算三维离散方阵中每个元素与三维区域中所有颗粒的距离。
进一步地，为了提高三维矩阵的可靠性，以准确反映颗粒焊层的结构，在本发明的一些实施例中，步骤S103还可以包括：
对三维矩阵中值为1的所有元素进行闭运算。例如，对三维矩阵中所有元素为1的元素执行闭运算，使得部分元素由0改写为1。其中，闭运算的采用直径为dclose的球，其中dclose为正整数。在满足1元素占三维矩阵中所有元素比例与占比的差值小于第三阈值的前提下，通过迭代法计算对应的dclose的数值。最终将确定的dclose数值和闭运算后的三维矩阵输出。
在本发明的一些实施例中，第二阈值Vth根据公式1获得：
Vth＝pL3 公式1；
其中，p为占比。
在本发明的一些实施例中，m与L满足公式2：
m＝aL/d 公式2；
其中，a为常数，d为颗粒的直径。
进一步地，5≤a≤10。
根据本发明的一些实施例，步骤S104具体包括：
将三维矩阵转换为CAD格式的三维结构；
将CAD格式的三维结构导入有限元分析软件，根据公式3计算颗粒焊层的等效弹性模量σ；
σ＝F/PL 公式3；
其中，F为施加于三维结构的第一面的拉应力，P为第一面上所有有限元的平均位移。
进一步地，步骤S401可以具体包括：
利用MATLAB软件将三维矩阵转换为stl格式的中间文件；
利用Paint3D软件将中间文件转换为CAD格式的三维结构。
下面参照图2以颗粒焊层为银颗粒低温烧结焊层作为一个具体的实施例详细描述根据本发明实施例的颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法。值得理解的是，下述描述仅是示例性说明，而不是对本发明的具体限制。凡是采用本发明的相似结构及其相似变化，均应列入本发明的保护范围。
图2是本发明实施例中颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法的流程图，如图2所示，颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法包括：
S1，采用超声显微扫描检测下的C扫模式对银颗粒低温烧结焊层进行扫描，获得其对应的二维灰度图像。
在实际操作过程中，可以选择与水平面平行的面作为扫描面，扫描面积尺寸可以为10～1000倍银颗粒直径。通过该步骤获取的二维灰度图像是超声显微扫描检测后输出的图像，输出图像采用灰度模式，输出图像中空洞为白色，银颗粒为黑色。
S2，对二维灰度图像采用像素点整数矩阵的方法进行储存，将像素点的整数数值进行归一化处理，获得二维灰度图像对应的、与像素点矩阵同尺寸的0-1二值矩阵，并计算0-1二值矩阵中1元素占矩阵元素中的百分占比p。
S3，建立一个(0，L；0，L；0，L)的连续三维区域，在连续三维区域内随机选择一个点(x1，y1，z1)作为银颗粒中心起始点。
S4，在连续三维区域内随机选择一个点(xn，yn，zn)，根据公式4分别计算点(xn，yn，zn)与其他已确定的n-1个可以作为银颗粒中心的点的距离序列Ln，
Figure BDA0002101548910000081
S5，判断序列Ln中所有数值是否均大于颗粒堆叠的最近距离dmin，dmin＝0.91*d，d为颗粒的直径，且是否存在至少1项小于颗粒堆叠的最远距离dmax，dmax＝d，当序列Ln中所有数值均大于颗粒堆叠的最近距离dmin，且存在至少1项小于颗粒堆叠的最远距离dmax，则跳转到步骤S6；否则，直接跳转到S8。
S6，确定点(xn，yn，zn)为新的一个银颗粒中心，将循环次数r清0，并根据公式5计算银颗粒总体积Vsum，根据公式6计算第二阈值Vth，
Figure BDA0002101548910000082
Vth＝PL3 公式6。
S7，判断Vsum是否大于Vth，当Vsum大于Vth时，跳转到步骤S11；否则，跳转到步骤S4。
S8，增加一次循环次数。
S9，判断循环次数r是否大于第四阈值，当循环次数r大于第四阈值时，跳转到步骤S10；否则，跳转到步骤S4。
S10，重新计算所有元素与其他元素的距离序列，删除连接项数最少的1个确定点，并重新跳转到步骤S4。
S11，建立一个m×m×m的三维离散方阵M，方阵中所有元素为0，方阵中相邻元素距离可代表银颗粒直径1/k的长度，其中k可以为5～10之间的整数，m与L之间的关系可以根据公式7获得：
Figure BDA0002101548910000091
根据公式8计算方阵M所有元素的行列数与所有已确定作为银颗粒中心的点的坐标放大k倍的距离序列Lu,v,w，以方阵中某一元素M(u，v，w)为例，
Figure BDA0002101548910000092
如果序列中任一项小于d/2，则将该元素由0改写为1，对方阵中所有元素1执行闭运算，使得部分元素由0改写为1。其中，闭运算的采用直径为dclose的球，其中dclose为正整数。在满足1元素占方阵元素比例接近Vth的前提下，通过迭代法计算对应的dclose数值。最终将确定的dclose数值和最终确定的三维矩阵输出。
S12，利用Matlab自带的stlwrite.m程序将三维矩阵转化为stl格式的中间文件，再利用Windows 10自带的Paint 3D软件将stl格式的中间文件进一步转化为CAD文件格式的三维结构。
S13，将CAD格式的三维结构导入有限元分析软件，进行静力学分析。
在静力学分析时将所有材料设置为纯银，针对导入力学分析的商业有限元分析软件后生成的三维立方体，根据公式3计算所述颗粒焊层的等效弹性模量σ；
σ＝F/PL公式3；
其中，F为施加于所述三维结构的第一面的拉应力，P为所述第一面上所有有限元的平均位移。
采用本发明实施例的，通过采用无损检测技术获得多孔结构影像，并采用Hardcore-Strauss过程方法进行多孔结构建模，最后利用有限元仿真对多孔结构进行银颗粒低温烧结焊层的等效弹性模量预测，可以实现对银颗粒低温烧结焊层的等效弹性模量预测，不仅免去了大尺寸样件制备和拉伸试验工作，可与焊层无损检测工作结合，降低了检测设备、试验成本和周期，还可以实现对所有银颗粒低温烧结焊层样品无损、全数的等效弹性模量测量。
下面通过一个具体的实施例详细描述根据本发明实施例的颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法。
颗粒焊层采用直径为0.5μm的银颗粒，对芯片和基板进行150℃、0.2MPa、1h的低温烧结互连形成的。下面采用本发明实施例的预测方法预测该颗粒焊层的等效弹性模量，具体包括：
步骤一，采用C-SAM对焊层进行X-Y向扫描，扫描面积尺寸为10*10μm，单一方向包括银颗粒约20个。输出的焊层的二维灰度图像文件格式为.jpg。
步骤二，采将二维灰度图像导入Matlab，数据转化为0-256的整数矩阵，通过Matlab自带的采用自适应方法确定阈值的im2bw.m函数，将整数矩阵转化为0-1二值矩阵。
步骤三，二值矩阵包含1元素共88940个，二值矩阵尺寸为360*347，计算得到空洞面积比例(即1元素的占比)为71.20％。
步骤四，采用Matlab软件生成焊层材料的边长为2.5μm的连续三维立方区域。银颗粒直径为0.5μm，空洞面积比例为71.20％，颗粒堆叠的最近距离为0.46μm和最远距离为0.5μm，最终生成颗粒数为118。建立三维离散方阵M尺寸为25*25*25，M中相邻元素距离可代表银颗粒直径1/5的长度。通过数值算法，闭运算采用的球直径为2，最终M转化得到的三维矩阵中1元素的数量为11118，对应比例约为71.16％。
步骤五，Matlab自带的stlwrite.m将三维矩阵转化为stl格式的中间文件，并利用利用Windows 10自带的Paint 3D软件，将stl文件转化为step格式的CAD文件。
步骤六，将生成的CAD文件导入到ANSYS Workbench，采用ANSYS Workbench的Static Structural模块进行分析。材料属性设置成纯银，弹性模量为83.00GPa。对生成的立方体一端施加固定约束，另一端施加100.00μN拉力，施加拉力端平均位移为1.27e-9mm，计算得到等效弹性模量数值为31.50GPa。
本发明实施例还提供一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
S101，对颗粒焊层进行无损检测，获得颗粒焊层的二维灰度图像。
需要说明的是，在该步骤中，“二维灰度图像”是指图像的维度为二维，图像的模式为灰度模式，例如，颗粒焊层中多孔结构的空洞部分设置为白色，颗粒部分设置为黑色。另外，这里的“无损检测”可以理解为在对颗粒焊层检测过程中不会对颗粒焊层造成破坏，例如，可以采用扫描器件对颗粒焊层进行全方位扫描以获得颗粒焊层对应的二维灰度图像。在本发明的一些实施例中，可以采用超声显微扫描技术对颗粒焊层进行检测，超声显微扫描可以直接输出二维灰度图像。例如，在实际检测过程中，超声显微扫描可以采用C扫模式，C扫模式是利用超声探伤原理提取垂直于声束指定截面(即横向截面像)的回波信息而形成二维图像的技术。
S102，将二维灰度图像中像素大于或等于第一阈值的像素点设置为第一数值，将二维灰度图像中像素小于第一阈值的像素点设置为第二数值，获得与像素点矩阵对应的二值矩阵，计算二值矩阵中第一数值的占比。
例如，可以将二维灰度图像中像素大于或等于第一阈值的像素点设置为1，将二维灰度图像中像素小于第一阈值的像素点设置为0，获得与像素点矩阵同尺寸的0-1二值矩阵。
S103，根据占比与颗粒的直径，在设定三维区域内排列颗粒，并构建排列有颗粒的设定三维区域所对应的三维矩阵。
可以理解的是，在设定三维区域内排放颗粒，以使得设定三维区域中颗粒之间的距离合理，即需要考虑颗粒的直径尺寸进行排列，当相邻两个颗粒之间无挤压，颗粒之间的距离为颗粒的直径，而颗粒焊层中的颗粒之间相互连接，因此，相邻两个颗粒之间的最远距离为颗粒的直径。另外，在排列颗粒的过程中，需要考虑步骤S102所计算的占比，使得排列有颗粒的设定三维区域中颗粒的占比符合步骤S102所计算的占比。
S104，根据三维矩阵，构造颗粒焊层对应的三维结构，并对三维结构进行力学分析，获得颗粒焊层的等效弹性模量。
采用本发明实施例，不仅可以省去大尺寸样件拉伸试验的样件制备以及直接对焊层成品进行破坏性拉伸试验的试验工作、降低成本、实现对颗粒焊层的无损检测、缩短检测周期，还可以提高对颗粒焊层的等效弹性模量检测的精度。
在上述实施例的基础上，进一步提出各变型实施例，在此需要说明的是，为了使描述简要，在各变型实施例中仅描述与上述实施例的不同之处。
根据本发明的一些实施例，步骤S103可以具体包括：
在仿真软件中建立三维区域(0，L；0，L；0，L)，其中，L为三维区域的边长；
在三维区域内排列颗粒，任意一个颗粒与其他颗粒之间的距离为第一距离，任意一个第一距离均大于颗粒直径的n倍，0.9≤n＜1，至少一个第一距离小于颗粒直径，且三维区域内所有颗粒的总体积大于第二阈值Vth；
建立三维区域所对应的三维离散方阵m×m×m，其中，m为三维离散方阵中每个维度上元素的个数，三维离散方阵中的元素均为0，计算三维离散方阵中每个元素与三维区域中所有颗粒的距离，当元素与任意一个颗粒的距离均大于颗粒的半径，将该元素设置为1，获得三维区域所对应三维矩阵。
这里需要说明的是，“计算三维离散方阵中每个元素与三维区域中所有颗粒的距离”可以理解为将三维区域放大a倍后与三维离散方阵重叠，三维区域中每个颗粒与三维离散方阵中每个元素在同一平面内，计算三维离散方阵中每个元素与三维区域中所有颗粒的距离。
进一步地，为了提高三维矩阵的可靠性，以准确反映颗粒焊层的结构，在本发明的一些实施例中，步骤S103还可以包括：
对三维矩阵中值为1的所有元素进行闭运算。例如，对三维矩阵中所有元素为1的元素执行闭运算，使得部分元素由0改写为1。其中，闭运算的采用直径为dclose的球，其中dclose为正整数。在满足1元素占三维矩阵中所有元素比例与占比的差值小于第三阈值的前提下，通过迭代法计算对应的dclose的数值。最终将确定的dclose数值和闭运算后的三维矩阵输出。
在本发明的一些实施例中，第二阈值Vth根据公式1获得：
Vth＝pL3 公式1；
其中，p为占比。
在本发明的一些实施例中，m与L满足公式2：
m＝aL/d 公式2；
其中，a为常数，d为颗粒的直径。
进一步地，5≤a≤10。
根据本发明的一些实施例，步骤S104具体包括：
将三维矩阵转换为CAD格式的三维结构；
将CAD格式的三维结构导入有限元分析软件，根据公式3计算颗粒焊层的等效弹性模量σ；
σ＝F/PL 公式3；
其中，F为施加于三维结构的第一面的拉应力，P为第一面上所有有限元的平均位移。
进一步地，步骤S401可以具体包括：
利用MATLAB软件将三维矩阵转换为stl格式的中间文件；
利用Paint3D软件将中间文件转换为CAD格式的三维结构。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测方法，其特征在于，包括：
对所述颗粒焊层进行无损检测，获得所述颗粒焊层的二维灰度图像；
将所述二维灰度图像中像素大于或等于第一阈值的像素点设置为第一数值，将所述二维灰度图像中像素小于所述第一阈值的像素点设置为第二数值，获得与像素点矩阵对应的二值矩阵，计算所述二值矩阵中所述第一数值的占比；
根据所述占比与所述颗粒的直径，在设定三维区域内排列所述颗粒，并构建排列有所述颗粒的所述设定三维区域所对应的三维矩阵；
根据所述三维矩阵，构造所述颗粒焊层对应的三维结构，并对所述三维结构进行力学分析，获得所述颗粒焊层的等效弹性模量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无损检测为超声显微扫描检测。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述占比与所述颗粒的直径，在设定三维区域内排列所述颗粒，并构建排列有颗粒的设定三维区域所对应的三维矩阵包括：
在仿真软件中建立三维区域(0，L；0，L；0，L)，其中，L为所述三维区域的边长；
在所述三维区域内排列颗粒，任意一个颗粒与其他颗粒之间的距离为第一距离，任意一个所述第一距离均大于颗粒直径的n倍，0.9≤n＜1，至少一个所述第一距离小于所述颗粒直径，且所述三维区域内所有颗粒的总体积大于第二阈值Vth；
建立所述三维区域所对应三维离散方阵m×m×m，其中，m为所述三维离散方阵中每个维度上元素的个数，所述三维离散方阵中的元素均为0，计算所述三维离散方阵中每个元素与所述三维区域中所有颗粒的距离，当所述元素与任意一个所述颗粒的距离均大于所述颗粒的半径，将该元素设置为1，获得所述三维区域所对应三维矩阵。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述占比与所述颗粒的直径，在设定三维区域内排列所述颗粒，并构建排列有颗粒的设定三维区域所对应的三维矩阵还包括：
对所述三维矩阵中值为1的所有元素对应的区域进行闭运算。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二阈值Vth根据公式1获得：
Vth＝pL3 公式1；
其中，p为所述占比。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述m与所述L满足公式2：
m＝aL/d 公式2；
其中，a为常数，d为所述颗粒的直径。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，5≤a≤10。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维矩阵，构造所述颗粒焊层对应的三维结构，并对所述三维结构进行力学分析，获得所述颗粒焊层的等效弹性模量包括：
将所述三维矩阵转换为CAD格式的三维结构；
将所述CAD格式的三维结构导入有限元分析软件，根据公式3计算所述颗粒焊层的等效弹性模量σ；
σ＝F/PL 公式3；
其中，F为施加于所述三维结构的第一面的拉应力，P为所述第一面上所有有限元的平均位移。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述三维矩阵转换为CAD格式的三维结构包括：
利用MATLAB软件将所述三维矩阵转换为stl格式的中间文件；
利用Paint3D软件将所述中间文件转换为CAD格式的三维结构。
10.一种颗粒焊层的等效弹性模量的预测装置，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的预测方法的步骤。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113742990B (zh) * 2020-05-28 2024-09-13 中冶长天国际工程有限责任公司 一种烧结机机尾烧结饼断裂时刻预测方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103894757A (zh) * 2014-03-29 2014-07-02 北京工业大学 一种镍基含WC、NbC硬质合金的MIG堆焊用药芯焊丝
CN104850696A (zh) * 2015-05-15 2015-08-19 燕山大学 基于等效弹性模量的大型机械结构静刚度优化方法
CN105806765A (zh) * 2016-04-13 2016-07-27 南京大学（苏州）高新技术研究院 一种显微ct扫描土体空间孔隙结构的精细化表征方法
CN106346488A (zh) * 2016-08-31 2017-01-25 张超超 手机实时显示室内状况的智能机器人
CN108595750A (zh) * 2018-03-13 2018-09-28 李旌豪 一种竹材分级方法及系统
CN109434116A (zh) * 2018-11-07 2019-03-08 中石化江钻石油机械有限公司 一种钻具用pta堆焊材料及其制备方法
CN109858047A (zh) * 2017-11-30 2019-06-07 中国科学院金属研究所 一种多晶体材料弹性模量的预测方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102178509B (zh) * 2011-01-28 2014-07-30 马思云 软组织肿瘤/结节无创检测系统
CN103871059B (zh) * 2014-03-13 2017-01-11 南京航空航天大学 纤维增强复合材料等效弹性参数的计算方法
CN107993232A (zh) * 2018-01-03 2018-05-04 深圳市人民医院 一种肿瘤图像分析处理方法和装置
CN108536985A (zh) * 2018-04-20 2018-09-14 河海大学常州校区 基于骨折愈合过程的内固定参数优化治疗个性化建模方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103894757A (zh) * 2014-03-29 2014-07-02 北京工业大学 一种镍基含WC、NbC硬质合金的MIG堆焊用药芯焊丝
CN104850696A (zh) * 2015-05-15 2015-08-19 燕山大学 基于等效弹性模量的大型机械结构静刚度优化方法
CN105806765A (zh) * 2016-04-13 2016-07-27 南京大学（苏州）高新技术研究院 一种显微ct扫描土体空间孔隙结构的精细化表征方法
CN106346488A (zh) * 2016-08-31 2017-01-25 张超超 手机实时显示室内状况的智能机器人
CN109858047A (zh) * 2017-11-30 2019-06-07 中国科学院金属研究所 一种多晶体材料弹性模量的预测方法
CN108595750A (zh) * 2018-03-13 2018-09-28 李旌豪 一种竹材分级方法及系统
CN109434116A (zh) * 2018-11-07 2019-03-08 中石化江钻石油机械有限公司 一种钻具用pta堆焊材料及其制备方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Numerical modeling of the tensile deformation process of sintered 316L based on microtomography of porous mesostructures;M. Doroszko等;《Materials and Design》;20150906;第493-504页 *
Quantitative characterization of porosity and determination of elastic modulus for sintered micro-silver joints;James Carr等;《Journal of Materials Processing Technology》;20150521;第19-23页 *
爆炸压实非晶颗粒增强铝基复合材料及其力学性能研究;张晓立;《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》;20100115(第1期);B020-28 *
硬质合金刀具三维微观结构性能预测及裂纹扩展行为研究;孙玉双;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》;20190115(第1期);B022-1774 *

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