CN112287582A - 一种陶瓷焊柱阵列的热疲劳寿命优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种陶瓷共栅阵列的热疲劳寿命优化方法，主要解决现有CCGA热疲劳寿命优化时间周期长和成本高的缺陷，其方案是：建立初始有限元模型，计算CCGA的热疲劳寿命L；选取对CCGA热疲劳寿命有影响的因素；将所选因素参数化，计算因素对CCGA热疲劳寿命的灵敏度；选取高灵敏度因素作为关键因素；选取关键因素参数建立正交试验表；根据该试验表建立相应的有限元模型进行试验并处理，得到最优因素组合；计算最优因素组合下的CCGA热疲劳寿命L'；若L大于L'，按照最优因素组合参数设计基于CCGA的SIP结构。本发明在设计层面提高了CCGA热疲劳寿命，减小了时间周期和成本，可用于基于CCGA的SIP的结构设计。
Description
技术领域
本发明属于微电子技术领域，尤其涉及一种材料寿命优化方法，可用于基于陶瓷焊柱阵列CCGA的系统级封装SIP的结构设计。
背景技术
CCGA是陶瓷球栅阵列CBGA概念的延伸，其封装高度更高、散热性更好、具有更高的热-机可靠性；细长和柔软的焊柱能更好地适应陶瓷基板和印刷电路板PCB之间的热应力，焊点上的应力将通过焊柱的弯曲来进行释放，从而提高器件的热疲劳性能；在许多球栅阵列BGA应用领域需要高功率耗散，塑料球栅阵列PBGA、陶瓷球栅阵列CBGA显然难以承担，而CCGA就能满足高功率耗散的要求；在超过625个输入输出端口I/O的连接中CCGA得到了广泛的应用，但这些特性却更容易导致机械损害，且由于使用环境的复杂化，设备失效的现象时常发生，特别是对于服役条件恶劣、需要长期服役的航空航天、汽车、军用电子产品而言，故分析优化CCGA的热疲劳寿命具有十分重要的理论意义和应用价值。
现有技术对于CCGA热疲劳寿命优化的研究主要通过进行实验观察CCGA的疲劳变形以及CCGA的热疲劳寿命，这种通过实验的方法存在时间周期长，成本高的缺陷。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提供一种关于陶瓷焊柱阵列的热疲劳寿命优化方法，以减小时间周期、降低成本，在设计层面提高陶瓷焊柱阵列的热疲劳寿命。
为实现上述的目的，本发明的技术方案包括如下：
(1)根据基于陶瓷焊柱阵列CCGA的系统级封装SIP结构，在PROE软件中建立该结构的参数化几何模型，并将该几何模型导入ANSYS软件中添加材料参数，通过Anand本构模型描述CCGA所使用材料的力学行为，加载约束以及多周期的温度循环载荷，且每个周期高低温驻留阶段的时间相等，升降温阶段的时间相等，形成初始有限元模型；
(2)计算初始有限元模型中CCGA的等塑性应变范围值A，通过基于应变的修正后Coffin-Manson寿命预测模型计算初始有限元模型中CCGA的热疲劳寿命L；
(3)选取对CCGA热疲劳寿命有影响的因素，包括材料属性、几何结构；
(4)通过仿真软件对所选因素进行参数化，得到各因素对于CCGA热疲劳寿命的灵敏度，并选取灵敏度排列靠前的N个因素作为关键因素，N为大于2的整数；
(5)在实际工程所允许的范围内选取各关键因素的参数，且每个关键因素选取的参数个数相同；
(6)根据各关键因素和其对应参数建立正交试验表；
(7)根据正交试验表建立相应的有限元模型，并进行仿真，得到正交试验表中每组试验的CCGA的等塑性应变范围值Ak并填入正交试验表中，再通过基于应变的修正后Coffin-Manson寿命预测模型计算正交试验表中每组试验的CCGA的热疲劳寿命Lk填入正交试验表中；
(8)计算正交试验表中每组试验的信噪比SNR，根据信噪比SNR计算不同关键因素在不同参数下的信噪比平均值Mij，选取各关键因素信噪比平均值最大的参数，得到最优因素组合；
(9)将最优因素组合代入仿真模型，计算最优因素组合仿真模型中CCGA的等效塑性应范围值A'，并通过基于应变的修正后Coffin-Manson寿命预测模型计算最优因素组合仿真模型中CCGA的热疲劳寿命L'；
(10)将初始有限元模型中CCGA的热疲劳寿命L与最优因素组合仿真模型中CCGA的热疲劳寿命L'进行对比：
若L'大于L，则结束优化；
否则，选取不同的因素重复(3)到(9)，或者选取最优因素组合附近的参数重复(5)到(9)，直到L'大于L；
(11)按照最优因素组合的参数，设计基于陶瓷焊柱阵列CCGA的系统级封装SIP结构。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点：
1)本发明由于通过有限元软件提取对CCGA热疲劳寿命有影响的因素灵敏度，得到对于有限元模型的关键因素，故减小了后续不必要的因素分析，可直接进行针对性的优化，提高了优化的可能性和效率；
2)本发明由于通过正交试验和有限元仿真的手段安排试验进行分析，不仅避免了全面的试验以及工程中的随机误差，能够在大量减少试验次数的情况下的得到提高CCGA热疲劳寿命的最优方案，而且极大的减小了方案所需时间，提高了优化的效率和精确度。
3)本发明由于通过有限元软件仿真的手段进行试验分析，故可在设计层面提高CCGA的热疲劳寿命，因此减小了实际操作的复杂度，降低了成本。
附图说明
图1是基于陶瓷焊柱阵列CCGA的系统级封装SIP结构示意图；
图2是本发明的实现流程图；
图3是本发明中各个因素对于CCGA热疲劳寿命的灵敏度示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例和效果做进一步详细描述：
参照图1，本实例中所用的基于陶瓷焊柱阵列CCGA的SIP结构是将低温共烧陶瓷作为基板1，在基板的底面焊接陶瓷焊柱阵列2，陶瓷焊柱阵列的另一侧与印刷电路板3焊接，基板的上面设有可伐框4与盖板5，该可伐框的边界与基板边界存在间隙，且可伐框与盖板边界对齐，可伐框与盖板的四个角为倒圆角6，以形成气密封装区域。在可伐框内内部设有无源元件电阻与电容阵列7、多种功能的裸芯片8以及芯片叠层9，其中一部分功耗较小的裸芯片置于基板表面，另一部分功耗较大的裸芯片通过台阶10嵌入基板的内部，台阶的边界与芯片存在间隙；在可伐框外部是两个倒焊的高功率的芯片11，芯片叠层通过多层台阶嵌入到基板内。
参照图2，本发明的具体实现如下：
步骤1.建立初始有限元模型。
根据基于陶瓷焊柱阵列CCGA的系统级封装SIP结构在PROE软件中建立该结构的参数化几何模型，并将该几何模型导入ANSYS软件中添加材料参数，通过Anand本构模型描述CCGA所使用材料的力学行为，加载约束以及温度载荷，形成初始有限元模型；
本实例中使用但不限于CCGA所使用材料为无铅材料Sn3.0Ag0.5Cu，其Anand本构模型为表1：
表1
本实例中使用但不限于温度载荷为-40℃～125℃,共施加8个周期，其中每个周期的高低温驻留阶段的时间各为600s，升、降温阶段的时间均为600s。
步骤2.计算初始有限元模型中CCGA的等塑性应变范围值A以及热疲劳寿命L。
将步骤1得到的初始有限元模型，通过仿真软件计算等塑性应变范围值A；
将等塑性应变范围值A代入基于应变的修正后的Coffin-Manson寿命预测模型，计算初始有限元模型中CCGA的热疲劳寿命L：
式中c为疲劳延展指数c＝-0.442-1.6×10-4Tm+1.74×10-2ln(1+f)，Tm为平均温度，f为热循环频率，ε'f为疲劳延展系数，
为初始有限元模型的塑性切应变范围值。
步骤3.选取对CCGA热疲劳寿命有影响的因素。
因素包括材料属性和几何结构，其中所述材料属性包括弹性模量、泊松比、热膨胀系数；所述几何结构包括基板的高度、CCGA的高度和直径、CCGA的阵列间距、芯片的摆放位置、器件之间的相对位置间距、可伐框的高度及盖板的厚度。
本实例采用但不限于所选对CCGA热疲劳寿命有影响的因素为基板的热膨胀系数、CCGA热膨胀系数、基板的高度、CCGA的高度、可伐框的高度。
步骤4.提取所选因素的灵敏度。
通过仿真软件ANSYS对所选因素进行参数化，并计算得到各因素对于CCGA热疲劳寿命的灵敏度，如图3所示，图3中所占面积排第一的12是基板热膨胀系数的灵敏度，所占面积排第二的13是CCGA高度的灵敏度，所占面积排第三的14是CCGA热膨胀系数的灵敏度，所占面积排第四的15是基板高度的灵敏度，所占面积排第五的16是可伐框高度的灵敏度。
步骤5.确定关键因素。
选取灵敏度排列靠前即图3中所占面积靠前的N个因素作为关键因素，N为大于2的整数；
本实例中所选关键参数为基板的热膨胀系数、CCGA的高度、CCGA的热膨胀系数及基板高度这四个因素。
步骤6.选取关键因素的参数。
关键因素的参数选择要在实际工程所允许的范围内；
本实例采用但不限于基板的热膨胀系数所选参数为3.8、5.8、7.8；CCGA的高度所选参数为1.8，2.0，2.2；CCGA的热膨胀系数所选参数为20、25、30；基板高度所选参数为1.9、2.0、2.1。
步骤7.依据选取的因素及其参数生成正交试验表。
本实例中选取4个关键因素，每个因素选取3个参数，根据关键因素的个数以及参数的个数，选取L9(34)的正交表，如表2：
表2 L9(34)正交表
表2中设有9组试验，每一行代表一个试验，每一列代表一个关键因素，并对每个因素的参数进行编号为1,2,3。本实例正交表中，第一列代表的关键因素为基板的热膨胀系数，第二列代表的关键因素为CCGA的高度，第三列代表的关键因素为CCGA的热膨胀系数；表中各个因素的参数编号1,2,3所对应的具体参数如表3：
表3
本实例中，根据各关键因素和其对应参数建立正交试验表，如表4：
表4
步骤8.根据正交试验表建立相应的有限元模型，并进行仿真，将结果填入正交试验表中。
本实例中根据正交试验表中每组试验对应的参数值建立有限元模型，并进行仿真，得到正交试验表中每组试验的等塑性应变范围值Ak，将等塑性应变范围值代入基于应变的修正后Coffin-Manson寿命预测模型，计算正交试验表中每组试验的CCGA的热疲劳寿命Lk：
式中c为疲劳延展指数c＝-0.442-1.6×10-4Tm+1.74×10-2ln(1+f)，Tm为平均温度，f为热循环频率，Lk为正交试验表中第k组试验的热疲劳寿命，ε'f为疲劳延展系数，
为正交试验表中第k组试验的塑性切应变范围值，Ak为正交试验表中第k组试验的等效塑性应变范围值；
将每组试验的等塑性应变范围值Ak以及CCGA的热疲劳寿命Lk填入表4中。
步骤9.处理每组试验的CCGA的热疲劳寿命，得到最优因素组合。
9.1)将步骤8的结果即CCGA热疲劳寿命代入如下公式，得到每组试验的信噪比：
其中，Lk为第k组试验的热疲劳寿命，k为从1到n,n为每种组合的重复试验次数，对于采用基于数值模拟的虚拟试验，取值为1；
9.2)根据每组信噪比SNR计算不同关键因素在不同参数下的信噪比平均值Mij：
式中Mij为i因素在j参数条件下的信噪比平均值，即平均效应；yijk为i因素在j参数条件下第k组试验的信噪比，N为i因素在j参数条件下的试验组数；
9.3)选取各关键因素信噪比平均值最大的参数，得到最优因素组合。
步骤10.计算最优因素组合CCGA的等效塑性应范围值A'和热疲劳寿命L'。
将最优因素组合代入仿真模型，通过软件计算因素组合仿真模型中CCGA的等效塑性应范围A'，并通过基于应变的修正后的Coffin-Manson寿命预测模型计算因素组合仿真模型中CCGA的热疲劳寿命L'：
式中c为疲劳延展指数c＝-0.442-1.6×10-4Tm+1.74×10-2ln(1+f)，Tm为平均温度，f为热循环频率，L'为最优因素组合的热疲劳寿命，ε'f为疲劳延展系数，
为最优因素组合的塑性切应变范围值，A'为最优因素组合的等效塑性应变范围值。
步骤11.判断是否结束优化。
将初始有限元模型中CCGA的热疲劳寿命L与最优因素组合仿真模型中CCGA的热疲劳寿命L'进行对比：
若L'大于L，则结束优化；
否则，选取不同的因素重复步骤3到10，或者选取最优因素组合附近的参数重复步骤6到10，直到L'大于L。
步骤12.按照最优因素组合的参数，设计基于CCGA的系统级封装SIP结构。
以上描述仅是对本发明的一个具体实例，并未构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明的原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修改和改变。但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种陶瓷焊柱阵列的热疲劳寿命优化方法，其特征在于，包括如下：
(1)根据基于陶瓷焊柱阵列CCGA的系统级封装SIP结构，在PROE软件中建立该结构的参数化几何模型，并将该几何模型导入ANSYS软件中添加材料参数，通过Anand本构模型描述CCGA所使用材料的力学行为，加载约束以及多周期的温度循环载荷，且每个周期高低温驻留阶段的时间相等，升降温阶段的时间相等，形成初始有限元模型；
(2)计算初始有限元模型中CCGA的等塑性应变范围值A，通过基于应变的修正后Coffin-Manson寿命预测模型计算初始有限元模型中CCGA的热疲劳寿命L；
(3)选取对CCGA热疲劳寿命有影响的因素，包括材料属性、几何结构；
(4)通过仿真软件对所选因素进行参数化，得到各因素对于CCGA热疲劳寿命的灵敏度，并选取灵敏度排列靠前的N个因素作为关键因素，N为大于2的整数；
(5)在实际工程所允许的范围内选取各关键因素的参数，且每个关键因素选取的参数个数相同；
(6)根据各关键因素和其对应参数建立正交试验表；
(7)根据正交试验表建立相应的有限元模型，并进行仿真，得到正交试验表中每组试验的CCGA的等塑性应变范围值Ak并填入正交试验表中，再通过基于应变的修正后Coffin-Manson寿命预测模型计算正交试验表中每组试验的CCGA的热疲劳寿命Lk填入正交试验表中；
(8)计算正交试验表中每组试验的信噪比SNR，根据信噪比SNR计算不同关键因素在不同参数下的信噪比平均值Mij，选取各关键因素信噪比平均值最大的参数，得到最优因素组合；
(9)将最优因素组合代入仿真模型，计算最优因素组合仿真模型中CCGA的等效塑性应范围值A'，并通过基于应变的修正后Coffin-Manson寿命预测模型计算最优因素组合仿真模型中CCGA的热疲劳寿命L'；
(10)将初始有限元模型中CCGA的热疲劳寿命L与最优因素组合仿真模型中CCGA的热疲劳寿命L'进行对比：
若L'大于L，则结束优化；
否则，选取不同的因素重复(3)到(9)，或者选取最优因素组合附近的参数重复(5)到(9)，直到L'大于L；
(11)按照最优因素组合的参数，设计基于陶瓷焊柱阵列CCGA的系统级封装SIP结构。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，(1)中的Anand本构模型包括如下一个流动方程和三个演化方程：
其中，<1>为流动方程，<2>、<3>、<4>为三个演化方程，式中
为非弹性应变率，σ为变形阻力，A为置前系数，s为变形阻力，Q为激活能，R为气体常数，ξ为应力因子，T为热力学温度，m为应力的应变率敏感度，h0为硬化/软化常数，a为硬化/软化的应变率敏感度，s*为给定温度和应变率条件下变形阻力s的饱和值，
为变形阻力饱和值s*的系数，n为应变率敏感度，
为非弹性应变率，Q为激活能，A为置前系数。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，(2)、(7)和(9)中的CCGA的等塑性应变范围值，是指在温度循环周期中，其等效塑性应变范围达到稳定时的值。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，(2)中通过基于应变的修正后Coffin-Manson寿命预测模型，计算初始有限元模型中CCGA的热疲劳寿命L，公式如下：
式中c为疲劳延展指数c＝-0.442-1.6×10-4Tm+1.74×10-2ln(1+f)，Tm为平均温度，f为热循环频率，ε'f为疲劳延展系数，
为初始有限元模型的塑性切应变范围值，A为初始有限元模型的等效塑性应变范围值。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，(3)中的选取对CCGA热疲劳寿命有影响的因素的材料属性和几何结构分别为：
材料属性，包括弹性模量、泊松比和热膨胀系数；
几何结构，包括基板的高度、CCGA的高度和直径、CCGA的阵列间距、器件之间的相对位置间距、可伐框的高度、盖板的厚度和芯片的摆放位置。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，(6)中根据各关键因素和其对应参数建立正交试验表，实现如下：
6a)按照因素的个数以及参数的个数选取正交表Ln(tc)，其中L为正交表的代号，n为试验的次数，t为参数的个数，c为列数即因素的个数；
6b)在正交表的列安排因素，将每一列安排因素的码数换成对应的参数，并在正交表添加两列，一列为CCGA等塑性应变范围值，另一列为CCGA的热疲劳寿命，生成正交试验表。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，(7)中的正交试验表中每组试验的基于应变的修正后的Coffin-Manson寿命预测模型，表示如下：
式中，c为疲劳延展指数c＝-0.442-1.6×10-4Tm+1.74×10-2ln(1+f)，Tm为平均温度，f为热循环频率，Lk为正交试验表中第k组试验的热疲劳寿命，ε'f为疲劳延展系数，
为正交试验表中第k组试验的塑性切应变范围值，Ak为正交试验表中第k组试验的等效塑性应变范围值。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，(8)中计算每组试验的信噪比SNR，公式如下：
其中，Lk为第k组试验的热疲劳寿命，k为从1到n,n为每种组合的重复试验次数，对于采用基于数值模拟的虚拟试验，取值为1。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，(8)中根据信噪比SNR计算不同因素在不同参数下的信噪比平均值Mij，公式如下：
式中，Mij为i因素在j参数条件下的信噪比平均值，即平均效应；yijk为i因素在j参数条件下第k组试验的信噪比；N为i因素在j参数条件下的试验组数。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，(9)中的最优因素组合的基于应变的修正后的Coffin-Manson寿命预测模型，表示如下：
式中c为疲劳延展指数c＝-0.442-1.6×10-4Tm+1.74×10-2ln(1+f)，Tm为平均温度，f为热循环频率，L'为最优因素组合的热疲劳寿命，ε'f为疲劳延展系数，
为最优因素组合的塑性切应变范围值，A'为最优因素组合的等效塑性应变范围值。
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| CN202011173256.4A Active CN112287582B (zh) | 2020-10-28 | 2020-10-28 | 一种陶瓷焊柱阵列的热疲劳寿命优化方法 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115099520A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-09-23 | 兰州交通大学 | 一种压接型igbt模块不同位置故障下芯片寿命预测方法 |
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-
2020
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| CN117350138A (zh) * | 2023-12-06 | 2024-01-05 | 西北工业大学 | 一种芯片粘接结构热循环疲劳失效物理模型建模方法 |
| CN117350138B (zh) * | 2023-12-06 | 2024-02-23 | 西北工业大学 | 一种芯片粘接结构热循环疲劳失效物理模型建模方法 |
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