JPH02310602A - Model synthesis type flow analysis system - Google Patents
Model synthesis type flow analysis systemInfo
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、樹脂の流動状態から金型流路、樹脂特性、成
形条件の評価、設計に係わるモデル合成型流動解析シス
テムに関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a model synthesis type flow analysis system related to the evaluation and design of mold flow paths, resin properties, and molding conditions from the flow state of resin.
これまで、プラスチックの流動解析を行うシステムとし
て、型技術、第2巻第11号の第2章の第16頁から第
19頁(日刊工業新聞社発行(昭和62年10月20日
))に論じられているが、固定の解析モデルに対して、
各種の解析を繰返すだけで、流路形状、材料物性値、流
動制御条件に応じた解析モデルに変更することができず
、そのために、材料特性が流動中に変化する熱硬化性材
料の取扱いもできないものである。Until now, as a system for plastic flow analysis, we have published Mold Technology, Volume 2, No. 11, Chapter 2, pages 16 to 19 (published by Nikkan Kogyo Shimbun (October 20, 1986)). Although it has been discussed, for a fixed analytical model,
It is not possible to change the analysis model according to the flow path shape, material property values, and flow control conditions by simply repeating various analyses.As a result, it is difficult to handle thermosetting materials whose material properties change during flow. It is something that cannot be done.
また従来システムは、1電品等の筐体用モールド金型を
設計する際に、材料である熱可塑性樹脂の流動性を評価
するものである。設計時、重要視されることは、製品と
しての外観形状であり、意匠に関するものである。Furthermore, the conventional system evaluates the fluidity of a thermoplastic resin material when designing a mold for a housing of an electrical appliance or the like. When designing, what is important is the external appearance of the product and its design.
上記従来技術は、以下の点について配慮されておらず、
半導体用のモールド金型の設計に適用す、ることができ
なかった。The above conventional technology does not take into account the following points,
It was not possible to apply it to the design of molds for semiconductors.
(1)半導体プラスチックパッケージは、家電製品等の
筐体用に用いられる熱可塑性樹脂ではなく、熱硬化性樹
脂で作られる。熱硬化性樹脂は、成形中に金型から熱を
吸収し、硬化反応を起こし、粘度が複雑に変化する材料
である。そのために、成形中の樹脂の粘度変化を高精度
に予測する必要がある。しかし、熱硬化性樹脂の流動中
の粘度変化を予測することができない。(1) Semiconductor plastic packages are made of thermosetting resin rather than thermoplastic resin used for housings of home appliances and the like. Thermosetting resin is a material that absorbs heat from the mold during molding, causes a curing reaction, and has a complex viscosity change. For this purpose, it is necessary to predict with high accuracy the viscosity change of the resin during molding. However, it is not possible to predict the viscosity change during flow of thermosetting resin.
(2)半導体用のモールド金型のキャビティ部には、半
導体を構成するリードフレーム、チップ。(2) The cavity of a mold for semiconductors contains lead frames and chips that make up the semiconductor.
金線等の内部構造物があり、それらが成形中に、樹脂流
動によって、変形する可能性が大きい、これらの内部構
造物の変形は、直接、半導体製品の品質に影響を与えて
しまう、したがって、樹脂の充填状況だけでなく、内部
構造部に対する影響も評価する必要がある。しかし、偏
平化して狭くなった金型流路に内部構造物が置かれると
、樹脂の流れによって、内部構造が変化するだけでなく
。There are internal structures such as gold wires, and there is a high possibility that they will be deformed by resin flow during molding. Deformation of these internal structures will directly affect the quality of the semiconductor product. It is necessary to evaluate not only the resin filling situation but also the effect on the internal structure. However, when an internal structure is placed in a mold flow channel that has become flattened and narrowed, the flow of resin not only changes the internal structure.
樹脂の流動状態も大きく変化するが、その変化を解析(
シミュレーション)するためのプログラムを開発するこ
とは困難である。それは、内部構造による樹脂の流動状
態をモデル化し、プログラムに反映するためには、数多
くの実験データと合わせながら、改良を加えていかなけ
ればならず、多大な期間と工数を要する。こうした試行
錯誤的なプログラム開発を製品毎に繰返すことは、事実
上不可能である。The flow state of the resin also changes significantly, but we analyzed this change (
It is difficult to develop a program for simulation. In order to model the flow state of the resin due to its internal structure and reflect it in the program, improvements must be made while combining it with a large amount of experimental data, which requires a large amount of time and man-hours. It is virtually impossible to repeat such trial-and-error program development for each product.
(3)上記(2)でも述べたように、金型内の内部構造
物の変形等を解析するためには1.樹脂の流動状態だけ
でなく、流動状j)1=1ら得られる粘度、流速、圧力
等の情報から、応力解析等を行う必要がある。しかし、
解析プログラムは、そのプログラムが行う解析に必要な
データを特定の形状で入力するように作られ、また、出
力データもその結果を表現するのに適した形式で出力さ
れる。そのために、複数の解析プログラムを用いて、解
析を行う場合には、入出力データを変換してやる必要が
あるが、プログラムの機能、入出力の知識がかなり必要
となり、困難である。(3) As mentioned in (2) above, in order to analyze the deformation of internal structures within a mold, 1. It is necessary to perform stress analysis, etc. not only from the flow state of the resin but also from information such as viscosity, flow rate, pressure, etc. obtained from the flow state j) 1=1. but,
An analysis program is created so that the data necessary for the analysis performed by the program is input in a specific form, and the output data is also output in a format suitable for expressing the results. Therefore, when performing analysis using multiple analysis programs, it is necessary to convert input and output data, but this requires considerable knowledge of program functions and input and output, which is difficult.
本発明の目的は、上記問題を解決し、半導体用のモール
ド金型の設計に適用できる流動解析システムを実現する
ために、以下に述べる流動解析システムを提供すること
にある。An object of the present invention is to provide a flow analysis system described below in order to solve the above problems and realize a flow analysis system that can be applied to the design of semiconductor molds.
(1)流路形状、流動制御条件、材料等に合わせた解析
、評価を行うことができる流動解析システムを提供する
。(1) Provide a flow analysis system that can perform analysis and evaluation tailored to flow path shapes, flow control conditions, materials, etc.
(2) JIB品開発では、設計案の変更に対応した流
路形状、流動制御条件、材料等の変更に柔軟に対応でき
る流動解析システムを提供する。(2) JIB product development provides a flow analysis system that can flexibly respond to changes in flow path shape, flow control conditions, materials, etc. in response to changes in design plans.
(3)履歴によって特性が変化する材料に対する流動解
析を可能とする流動解析システムを提供する。(3) Provide a flow analysis system that enables flow analysis of materials whose properties change depending on their history.
、(4)流動解析結果の妥当性を容易に評価できる流動
解析システムを提供する。, (4) Provide a flow analysis system that can easily evaluate the validity of flow analysis results.
(5)解析対象及び解析範囲を逐次拡張できる流動解析
システムを提供する。(5) Provide a flow analysis system that can successively expand the analysis target and analysis range.
(6)解析に必要な流路形状、流動制御条件、材料等だ
けの情報で解析できない場合、さらに必要な情報を要求
して、流動解析を実行できるようにできる流動解析シス
テムを提供する。(6) To provide a flow analysis system that can request further necessary information to perform flow analysis when analysis cannot be performed with only information such as the flow path shape, flow control conditions, materials, etc. required for analysis.
本発明の他の目的は、上記目的で述べた流動解析システ
ムを稼働できる装置、及び、上記流動解析システムを、
ホスト側で高速、高精度な数値計算、ワークステーショ
ン側で、対話処理を行える装置を提供することにある。Another object of the present invention is to provide an apparatus capable of operating the flow analysis system described in the above object, and to operate the flow analysis system as described above.
The objective is to provide a device that can perform high-speed, high-precision numerical calculations on the host side and interactive processing on the workstation side.
本発明の他の目的は、上記流動解析システムを利用して
、流動解析に関連のある解析を複合して解析する方法を
提供することにある。Another object of the present invention is to provide a method for performing a composite analysis of analyzes related to flow analysis using the above-mentioned flow analysis system.
本発明の他の目的は、上記流動解析システムを利用して
、金型流路形状、成形条件、樹脂材料の変更に柔軟に対
応できる金型評価法及び、成形条件評価法を提供するこ
とにある。Another object of the present invention is to provide a mold evaluation method and a molding condition evaluation method that can flexibly respond to changes in mold flow path shape, molding conditions, and resin materials by using the above-mentioned flow analysis system. be.
本発明の他の目的は、上記流動解析システムを利用して
、流動状態における粘度評価から、材料成分を評価する
材料設計法を提供することにある。Another object of the present invention is to provide a material design method for evaluating material components from viscosity evaluation in a fluid state using the above fluid analysis system.
上記目的を達成するために、材料の流動状態を計算して
、流路形状、流動制御条件、材料等を評価する流動解析
システムにおいて、解析の対象となる金型の流路形状、
材料の物性、流動制御条件を入力する入力手段と、流路
形状の特徴を抽出し、抽出特徴から既登録解析モデルと
の適合性を判断し、流路全体を解析できる流動解析モデ
ルを合成するモデル合成手段と、及び1合成モデルに対
応したプログラムを解析ライブラリから取り出し順次実
行するプログラム実行手段と、を付加したものである。In order to achieve the above objective, in a flow analysis system that calculates the flow state of the material and evaluates the flow path shape, flow control conditions, material, etc., the flow path shape of the mold to be analyzed,
An input means for inputting the physical properties of the material and flow control conditions, extracts the characteristics of the flow path shape, determines compatibility with the registered analysis model from the extracted features, and synthesizes a flow analysis model that can analyze the entire flow path. This system includes model synthesis means and program execution means for extracting programs corresponding to one synthesis model from an analysis library and sequentially executing them.
また、上記手段を付加した流動解析システムにおいて、
流路形状、流動制御条件、材料等の入力データの一部の
変更に対して、既に合成された流動解析モデルを部分的
に再合成するモデル再構成手段を付加したものである。In addition, in a flow analysis system with the above means added,
A model reconstruction means is added that partially resynthesizes an already synthesized flow analysis model in response to changes in input data such as flow channel shape, flow control conditions, materials, etc.
また、上記手段を付加した流動解析システムにおいて、
実験データ登録手段と、材料特性式の特性式定義手段と
、実験データと材料特性式の値との相違度を数値評価す
るための評価式を定義する相違度評価式定義手段と、同
評価式を用いて実験データと材料特性式の値との相違を
計算する相違度評価手段と、及び、材料特性式を構成し
、かつ、実験データから決定される材料固有のパラメー
タの補正量を同相違度評価手段で計算される相違度から
計算するパラメータ補正量計算手段と、から構成される
材料特性式パラメータ推定手段を付加したものである。In addition, in a flow analysis system with the above means added,
An experiment data registration means, a characteristic expression definition means for a material characteristic expression, a dissimilarity evaluation expression definition means for defining an evaluation expression for numerically evaluating the degree of difference between the experimental data and the value of the material characteristic expression, and the same evaluation expression. a difference evaluation means for calculating the difference between the experimental data and the value of the material property formula using A parameter correction amount calculation means for calculating from the difference degree calculated by the degree evaluation means, and a material property equation parameter estimation means are added.
また、上記手段を付加した流動解析システムにおいて、
解析結果を登録する解析結果登録手段と。In addition, in a flow analysis system with the above means added,
and analysis result registration means for registering analysis results.
同解析結果登録手段に登録されている過去の解析結果を
今回の解析結果とを同時に、かつ、容易に比較できるよ
うに表示する結果表示手段と、を付加したものである。A result display means is added for displaying the past analysis results registered in the analysis result registration means and the current analysis results at the same time so that they can be easily compared.
また、上記手段を付加した流動解析システムにおいて、
流動解析モデルを構築するためのノウハウである形状特
徴と解析モデルとの関係を登録するノウハウ登録手段と
、解析モデルを計算機上で実行可能なプログラム群、す
なわち、解析ライブラリを登録するプログラム登録手段
と、を付加したものである。In addition, in a flow analysis system with the above means added,
A know-how registration means for registering the relationship between shape features, which are know-how for constructing a flow analysis model, and the analysis model; and a program registration means for registering a group of programs that can execute the analysis model on a computer, that is, an analysis library. , is added.
また、上記手段を付加した流動解析システムにおいて、
対話処理によって形状を分割し、特徴量を対話的に定義
し、部分形状に解析モデルを引き当てるモデル対話合成
手段と、対話処理中の入力情報を保持するログ保持手段
と、ログ情報からノウハウ登録手段に登録し、モデル合
成に有効なノウハウを生成するノウハウ生成手段と、及
び、ノウハウ登録手段に既登録ノウハウとノウハウ生成
手段から生成されたノウハウとをマージし、かつ。In addition, in a flow analysis system with the above means added,
A model dialogue synthesis means that divides a shape through dialogue processing, interactively defines feature quantities, and assigns an analytical model to the partial shape; a log storage means that retains input information during the dialogue processing; and a know-how registration means from the log information. a know-how generating means that registers the know-how in the know-how generating means and generates effective know-how for model synthesis; and merging the already registered know-how in the know-how registering means and the know-how generated from the know-how generating means.
ノウハウ間の矛盾が起こらないようにするノウハウ編集
手段と、を付加したものである。This method also includes a know-how editing means to prevent conflicts between know-how.
また、上記手段を付加した流動解析システムを稼働でき
るように、接続された装置間の信号伝送路となるバスと
、同バスを制御するバス制御装置と、同バスに接続され
た中央処理装置と、ディスク制御装置と同中央処理装置
に接続された主記憶装置と、ディスプレイ装置と、キー
ボードと、同ディスク装置に接続されたディスクから構
成されるワークステーションとしたものである。In addition, in order to operate the flow analysis system equipped with the above means, we have created a bus that serves as a signal transmission path between connected devices, a bus control device that controls the bus, and a central processing unit that is connected to the bus. The workstation consists of a disk control device, a main storage device connected to the same central processing unit, a display device, a keyboard, and a disk connected to the same disk device.
また、上記手段を付加した流動解析システムを稼働でき
るように、上記ワークステーションにおいて、バスに接
続され、バスから送られてくるデータを他装置に送信し
、他装置からのデータを受信する通信制御装置を付加し
、同ワークステーションとモデムを介してデータ通信を
行う、バス。In addition, in order to operate the flow analysis system equipped with the above means, the workstation is connected to the bus and has communication control that transmits data sent from the bus to other devices and receives data from other devices. A bus that attaches equipment and communicates data with the same workstation via a modem.
バスを制御するバス制御装置と、同バスに接続した中央
処理装置、ディスク制御装置、通信制御装置と、中央処
理装置に接続した主記憶装置と、同ディスク装置に接続
したディスクから成るホス1ル計算機と接続したワーク
ステーション・ホストar算装置としたものである。A host system consisting of a bus control device that controls the bus, a central processing unit, a disk control device, a communication control device connected to the bus, a main storage device connected to the central processing unit, and a disk connected to the disk device. This is a workstation/host AR calculation device connected to a computer.
また、上記手段を付加した流動解析システムにおいて、
さらに高度な解析をできるような解析モデルと出力結果
の関係をノウハウ登録手段に登録し、同解析モデルをプ
ログラム化したものをプログラム登録手段に9.録する
ことにより、流動解析だけでなく、流動解析に関係する
解析を複合することをできるようにしたものである。In addition, in a flow analysis system with the above means added,
9. Register the relationship between an analysis model that allows more advanced analysis and output results in the know-how registration means, and store the program of the analysis model in the program registration means. By recording the flow analysis, it is possible to perform not only flow analysis but also a combination of analyzes related to flow analysis.
また、上記手段を付加した流動解析システムにおいて、
モールド金型設計に適用することで、金型流路形状、成
形条件、樹脂等の仕様変更に対して、迅速に評価できる
ようにしたものである。In addition, in a flow analysis system with the above means added,
By applying this to mold design, it is possible to quickly evaluate changes in specifications such as mold flow path shape, molding conditions, resin, etc.
また、上記手段を付加した流動解析システムにおいて、
金型内の流動状態における熱硬化特性をもつ樹脂の粘度
を評価し、樹脂の成分を決めることができるようにした
ものである。In addition, in a flow analysis system with the above means added,
This method evaluates the viscosity of a resin with thermosetting properties in a fluid state within a mold, making it possible to determine the composition of the resin.
上記の各手段の働きを以下に示す。 The functions of each of the above means are shown below.
まず、入力手段は、流動解析によって評価する金型の流
路形状と、金型内を溶解して流れ成形される材料の材料
物性値と、成形機によって制御される材料の流動制御条
件をシステム内に入力する。First, the input means inputs into the system the flow path shape of the mold to be evaluated by flow analysis, the material property values of the material to be melted and flow-molded in the mold, and the flow control conditions of the material controlled by the molding machine. Enter within.
モデル合成手段は、入力手段によちて入力された流路形
状から形状の特徴を抽出し、抽出した形状特徴から予め
登録されている解析モデルとの適合性を判断し、流路全
体を解析できる流動解析モデルを合成する。プログラム
実行手段は、モデル合成手段で合成された流動解析モデ
ルの個々のモデルに対応したプログラムを予め登録され
た解析ライブラリから取り出し、入力手段によって入力
された材料物性値と流動制御条件からプログラムを実行
するのに必要な情報を設定し、同プログラムを順次実行
し、解析結果を出力する。同入力手段。The model synthesis means extracts shape features from the flow path shape input by the input means, determines compatibility with a pre-registered analysis model from the extracted shape features, and analyzes the entire flow path. Synthesize a flow analysis model that can be used. The program execution means retrieves a program corresponding to each of the flow analysis models synthesized by the model synthesis means from a pre-registered analysis library, and executes the program from the material property values and flow control conditions input by the input means. Set the necessary information to run the program, run the program sequentially, and output the analysis results. Same input method.
モデル合成手段、及び、プログラム実行手段によって、
半導体用のモールド金型のように、金型キャビティ内の
内部構造、材料、制御条件をモデルに反映することが容
易になるので、流路形状、流動制御条件、材料に合わせ
た解析、評価することができる。By the model synthesis means and the program execution means,
As with semiconductor molds, it is easy to reflect the internal structure, material, and control conditions inside the mold cavity in the model, so analysis and evaluation can be performed in accordance with the flow path shape, flow control conditions, and materials. be able to.
また、モデル再構成手段は、入力手段で入力された流路
形状等の部分的変更に対して、モデル合成手段で一度合
成された流動解析モデルを部分的変更により、入力の変
更に応じた流動解析モデルを再構成する。上記(1)で
述べた入力手段、モデル合成手段、及び、プログラム実
行手段と、モデル再構成手段によって、設計案の変更に
基づく、流路形状、流動制御条件、材料の変更に対して
も。In addition, in response to a partial change in the flow path shape, etc. inputted by the inputting means, the model reconstruction means partially changes the flow analysis model that has been synthesized by the model synthesizing means, thereby adjusting the flow rate according to the input change. Reconfigure the analytical model. The input means, model synthesis means, program execution means, and model reconstruction means described in (1) above also respond to changes in the flow path shape, flow control conditions, and materials based on changes in the design plan.
流動解析モデルを再合成することができるので、設計者
の試行錯誤に合わせて、流動解析を行うことができる。Since the flow analysis model can be resynthesized, the flow analysis can be performed according to the designer's trial and error.
また、材料特性式パラメータ推定手段は、実験データ登
録手段、特性式定義手段、相違度評価式定義手段、相違
度評価手段、及び、パラメータ補正量計算手段から構成
される。実験データ’U8手段は、成形に用いる材料の
実験データをシステム内に入力し、登録する役目をもつ
。特性式定義手段は、材料固有の特性を表わす材料特性
式をシステム内に定義、入力する役目をもつ、相違度評
価式定義手段は、同実験データ登録手段で登録された実
験データと同特性式定義手段で定義された材料特性式の
値との相違度を数値評価するための評価式を定義し、シ
ステム内に入力する役目をもつ。Further, the material property formula parameter estimating means includes an experimental data registration means, a characteristic formula definition means, a dissimilarity evaluation formula definition means, a dissimilarity evaluation means, and a parameter correction amount calculation means. The experimental data 'U8 means has the role of inputting and registering experimental data of materials used for molding into the system. The characteristic expression definition means has the role of defining and inputting into the system a material characteristic expression that expresses the unique characteristics of the material.The dissimilarity evaluation expression definition means has the role of defining and inputting a material characteristic expression expressing the material-specific characteristics into the system. It has the role of defining an evaluation formula for numerically evaluating the degree of difference from the value of the material property formula defined by the definition means, and inputting it into the system.
相違度評価手段は、同相違度評価式定義手段によって定
義された評価式を用いて、同実験データ登録手段で登録
された実験データと同特性式定義手段で定義材料特性式
の値との相違を計算する役目をもつ。パラメータ補正量
計算手段は、材料特性式のパラメータで、かつ、実験デ
ータから決定される材料固有のパラメータへの補正量を
同相違度評価手段で計算される相違度から計算し、パラ
メータを補正量する役目をもつ0以上のように、実験デ
ータ登録手段、特性式定義手段、相違度評価式定義手段
、相違度評価手段、及び、パラメータ補正量計算手段か
ら成る材料特性式パラメータ推定手段によって生成され
る材料特性式を用いることで、流動中に粘度特性が変化
する熱硬化性樹脂の粘度を精度良く予測することができ
るので、半導体用のモールド金型に関する流動解析がで
きる。The dissimilarity evaluation means uses the evaluation formula defined by the dissimilarity evaluation formula definition means to determine the difference between the experimental data registered by the experiment data registration means and the value of the material characteristic formula defined by the characteristic formula definition means. It has the role of calculating. The parameter correction amount calculation means calculates the correction amount for the material-specific parameter determined from the experimental data and is a parameter of the material property formula from the dissimilarity calculated by the same dissimilarity evaluation means, and 0 or more, which has the role of By using the material characteristic equation, it is possible to accurately predict the viscosity of a thermosetting resin whose viscosity characteristics change during flow, so it is possible to perform flow analysis on semiconductor molds.
また、解析結果登録手段は、流動解析で得られた結果を
登録する。結果表示手段は、同解析結果登録手段で登録
された解析結果と条件等を変えて今回解析した結果とを
同時に、かつ、容易に比較できるように表示する。解析
結果登録手段と結果表示手段によって、各種の解析結果
を多くの観点から比較評価できるので、解析結果の妥当
性を容易に判断できる。Moreover, the analysis result registration means registers the results obtained by the flow analysis. The result display means simultaneously displays the analysis results registered by the analysis result registration means and the results of the current analysis with different conditions, etc., so that they can be easily compared. The analysis result registration means and result display means allow various analysis results to be compared and evaluated from many viewpoints, so the validity of the analysis results can be easily determined.
また、ノウハウ登録手段は、流動解析モデルを構築する
ためのノウハウである形状特徴と解析モデルとの関係を
登録する。プログラム登録手段は、解析モデルを計算機
上で実行可能なプログラム群(解析ライブラリ)を登録
する。これら手段によって、解析対象及び解析範囲を逐
次拡張できるので、ノウハウや解析プログラムを追加登
録できるので、解析対象の変化や解析内容の高度化に柔
軟に対処できる。Further, the know-how registration means registers the relationship between the shape feature, which is the know-how for constructing the flow analysis model, and the analysis model. The program registration means registers a group of programs (analysis library) that can execute an analysis model on a computer. By using these means, it is possible to gradually expand the analysis target and the analysis range, and additional know-how and analysis programs can be registered, so that it is possible to flexibly deal with changes in the analysis target and the sophistication of the analysis contents.
また、モデル対話合成手段は、対話処理によって形状を
分解し、特徴量を対話的に定義し1部分形状に解析モデ
ルを引き当てる。ログ保持手段は、対話処理中の入力情
報を保持する。ノウハウ生成手段は、ログ情報から同ノ
ウハウ518手段に登録するノウハウで、モデル合成に
有効なノウハウを生成する。ノウハウ編集手段は、同ノ
ウハウ登録手段に既登録のノウハウと同ノウハウ生成手
段から生成されたノウハウとをマージし、かつ、ノウハ
ウ間の矛盾が起こらないようにする。これら手段によっ
て、モデル合成手段において、既登録の形状特徴と解析
モデルとの関係(ノウハウ)では流動解析モデルを合成
できない対象に対しても、一度対話処理することにより
、流動解析モデルを合成することができる。Further, the model interaction synthesis means decomposes the shape through interactive processing, defines feature quantities interactively, and assigns an analytical model to one partial shape. The log holding means holds input information during interaction processing. The know-how generating means generates know-how effective for model synthesis using know-how registered in the know-how 518 means from log information. The know-how editing means merges the know-how already registered in the same know-how registration means and the know-how generated from the same know-how generating means, and prevents inconsistency between the know-hows. By using these means, the model synthesis means can synthesize a flow analysis model by performing interactive processing once, even for objects for which a flow analysis model cannot be synthesized based on the relationship (know-how) between the registered shape features and the analysis model. I can do it.
また、バス、バス制御装置、中央処理装置、ディスク制
御装置、主記憶装置、ディスプレイ装置。Also, buses, bus control devices, central processing units, disk control devices, main storage devices, and display devices.
キーボード、及び、ディスクから構成されるワークステ
ーションは、主記憶装置上に流動解析システムを記憶し
、ディスク上にノウハウ(形状特徴と解析モデルとの適
合関係)と解析ライブラリとを格納して、中央処理装置
が主記憶装置上の同流動解析システムを稼働させること
によって、金型設計に必要な諸元を評価することができ
る。A workstation consisting of a keyboard and a disk stores the flow analysis system on the main memory, stores know-how (compatibility relationships between shape features and analysis models) and analysis libraries on the disk, and stores the flow analysis system on the main memory. By operating the flow analysis system on the main storage device, the processing device can evaluate the specifications necessary for mold design.
また、ワークステーション・ホスト計算機装置は、ワー
クステーション側で、対話処理を実行し、ホスト計算機
側で、数値計算を実行する。それによって、流路形状、
材料物性値、流動制御条件の入力が容易になり、かつ、
計算が高速にでき、結果も非常に見やすいように表示で
きる。Further, in the workstation/host computer device, the workstation side executes interactive processing, and the host computer side executes numerical calculations. As a result, the flow path shape,
It is easier to input material property values and flow control conditions, and
Calculations can be performed quickly and results can be displayed in a very easy-to-read manner.
さらに高度な解析用の解析モデルと出力結果の・関係を
ノウハウ登録手段に登録でき、同解析モデルをプログラ
ム化したものをプログラムH8手段に311aすること
ができるので、流動解析だけでなく、流動解析に関連す
る複合解析を行うことができる。The relationship between the analysis model for more advanced analysis and the output results can be registered in the know-how registration means, and the same analysis model can be programmed into the program H8 means 311a, so it can be used not only for flow analysis but also for flow analysis. Composite analysis related to can be performed.
本システムは、金型流路形状、成形条件、樹脂等の仕様
案に対して、迅速に評価できるので、モールド金型設計
において、金型の評価及び成形条件の評価を容易に行う
ことができる。This system can quickly evaluate specifications such as mold flow path shape, molding conditions, resin, etc., making it easy to evaluate molds and molding conditions during mold design. .
本システムは、金型内の流動状態における樹脂の粘度を
材料特性式として評価できるので、樹脂の成形性から成
分を決める材料設計に応用できる。This system can evaluate the viscosity of the resin in the fluid state inside the mold as a material property equation, so it can be applied to material design where the composition is determined based on the moldability of the resin.
以下、本発明を第1図から、第10図により説明する。 The present invention will be explained below with reference to FIGS. 1 to 10.
まず、本発明に係る流動解析システムについて説明すれ
ば、第3図はそのハードウェア上での構成を、また、第
4図(α)〜(d)はソフトウェア上での構成をそれぞ
れ例示したものである。第3図に図示の如くハードウェ
アとしての構成は、ワークステーション1とホスト計算
機2とから成り、ワークステーション1とホスト計算機
2は、モデム20α、20bにより接続されている。ワ
ークステーション1は、バス制御装置12αによる制御
下に置かれているマルチパス1loLには中央処理装置
!!13αと、ディスク制御装置14cLを介してディ
スク装置18αと、通信制御装置19αを介してモデム
20αとが接続されており、中央処理装置13aにはま
た主記憶装置15α、ディスプレイ装置16およびキー
ボード17が収容された構成となっている。ホスト計算
機2は、バス制御装置1126による制御下に置かれて
いるマルチパス116には中央処理装置136と、ディ
スク制御部gi146を介してディスク装置18/、と
、通信制御装置196を介してモデム2obとが接続さ
れており、中央処理装置13bにはまた主記憶装置15
bが収容された構成となっている。これによりワークス
テーション1の側のキーボード17からのデータは中央
処理装置13αを介し主記憶装gl 15 aに格納さ
れると同時に、ディスプレイ装置16に表示され、また
、主記憶装置15α上のデータは中央処理装置13α、
マルチパス11cL、ディスク制御装置14αを介しデ
ィスク装置18αに格納され、また、通信制御装置19
α、モデム20aを介して、ホスト計算機2ヘデータを
転送し、ホスト計算機2側からのデータを受信するなど
、データは任意に転送されるようになっている。またホ
スト計算機2側のモデム206を介しての通信制御装置
196からのデータは中央処理装置136を介し主記憶
装置156に格納され、また、主記憶装置15b上のデ
ータは中央処理装置iab+マルチパス116、ディス
ク制御装置146を介しディスク装置186に格納され
る。First, to explain the flow analysis system according to the present invention, FIG. 3 illustrates its hardware configuration, and FIGS. 4(α) to (d) illustrate its software configuration. It is. As shown in FIG. 3, the hardware configuration consists of a workstation 1 and a host computer 2, and the workstation 1 and host computer 2 are connected by modems 20α and 20b. The workstation 1 has a central processing unit in the multipath 1loL which is under the control of the bus controller 12α! ! 13α, a disk device 18α via a disk control device 14cL, and a modem 20α via a communication control device 19α, and a main storage device 15α, a display device 16, and a keyboard 17 are also connected to the central processing unit 13a. It has a contained configuration. The host computer 2 connects the central processing unit 136 to the multipath 116 under the control of the bus control unit 1126, the disk device 18/ via the disk control unit gi 146, and the modem via the communication control unit 196. 2ob is connected to the central processing unit 13b, and the main storage device 15 is also connected to the central processing unit 13b.
b is accommodated. As a result, data from the keyboard 17 on the workstation 1 side is stored in the main storage device GL 15a via the central processing unit 13α, and simultaneously displayed on the display device 16, and data on the main storage device 15α is central processing unit 13α,
It is stored in the disk device 18α via the multipath 11cL and the disk control device 14α, and is also stored in the communication control device 19.
Data is transferred arbitrarily, such as by transferring data to the host computer 2 through the modem 20a and receiving data from the host computer 2 side. Further, data from the communication control device 196 via the modem 206 on the host computer 2 side is stored in the main storage device 156 via the central processing unit 136, and data on the main storage device 15b is stored in the central processing device IAB+multipath 116 and stored in the disk device 186 via the disk controller 146.
また、ソフトウェア構成上からは、第4図(α)に示す
如く、制御部21、入力部22、出力部23、ノウハウ
登録部24.プログラム登録部25、モデル合成部26
、材料特性式パラメータ推定部27、プログラム実行部
28より構成されている。また、ノウハウ登録部24は
、第4図(6)に示す如く、モデル登録部240、形状
登録部241、形状特徴登録部242、形状分割ルール
登録部243、分割部分位置関係登録部244、部分形
状登録部245、形状特徴判定ルール登録部246より
構成されている。In addition, from the software configuration point of view, as shown in FIG. Program registration section 25, model synthesis section 26
, a material property equation parameter estimation section 27, and a program execution section 28. Further, as shown in FIG. 4(6), the know-how registration unit 24 includes a model registration unit 240, a shape registration unit 241, a shape feature registration unit 242, a shape division rule registration unit 243, a divided part position relationship registration unit 244, a part It is composed of a shape registration section 245 and a shape feature determination rule registration section 246.
また、モデム合成部26は、第4図(c)に示す如く、
形状特徴算出部260、解析プログラム割付は部261
、モデム作成部262.入出力項目調整部263、形状
分割部264、部分形状特徴判定部265、解析モデム
統合部266、モデル対話合成部267、ログ保持部2
68、ノウハウ生成部269、ノウハウ編集部270に
より構成されている。さらに、材料特性式パラメータ推
定部27は、第4図(、Z)に示す如く、実験データ登
録部271.特性式定義部272、相違度評価式定義部
273、相違度評価部274、パラメータ補正量計算部
275により構成されたものとなっている。Furthermore, the modem synthesis section 26, as shown in FIG. 4(c),
Shape feature calculation section 260, analysis program allocation section 261
, modem creation unit 262. Input/output item adjustment unit 263, shape division unit 264, partial shape feature determination unit 265, analysis modem integration unit 266, model dialogue synthesis unit 267, log storage unit 2
68, a know-how generating section 269, and a know-how editing section 270. Further, the material characteristic equation parameter estimating section 27 includes an experimental data registering section 271. as shown in FIG. It is composed of a characteristic expression definition section 272, a dissimilarity evaluation expression definition section 273, a dissimilarity evaluation section 274, and a parameter correction amount calculation section 275.
第7図(cL)〜(f)に、第4″図(α)〜(d)に
示す要部登録部各々の内容を示すと以下のようである。7(cL) to (f) show the contents of each of the main registration sections shown in FIG. 4''(α) to (d) as follows.
即ち、プログラム登録部25(第7図(f)参照)には
解析プログラムPil Pl、p3、モデル化プログラ
ムM工、M、台よびデータの変換プログラムH工、H3
が、また、ノウハウ生成部26の形状特徴登録部241
(第7図(α)参照)には形状特徴T1〜Tnとその計
算式(解析対象の形状諸元を入力データとする演算式)
が、更に形状分割ルール登録部243(第7図(b)参
照)には形状特徴に対する分割ルールが、更にまた形状
特徴判定ルール登録部243(第7図(Q)参照)には
解析プログラム決定要因としての形状特徴推定ルールが
予め熟練モデル解析者によって登録されるようになって
いる。That is, the program registration unit 25 (see FIG. 7(f)) includes the analysis program Pil Pl, p3, the modeling program M, M, and the platform and data conversion program H, H3.
However, the shape feature registration unit 241 of the know-how generation unit 26
(See Figure 7 (α)) Shape features T1 to Tn and their calculation formulas (calculation formulas that use shape specifications to be analyzed as input data)
However, the shape division rule registration section 243 (see FIG. 7(B)) stores division rules for shape features, and the shape feature determination rule registration section 243 (see FIG. 7(Q)) stores analysis program determination. Shape feature estimation rules as factors are registered in advance by a skilled model analyst.
さて、ここでオペレータによるキーボード17から、解
析対象物Aの形状と、解析項目αが指示された場合を想
定すれば、解析対象物Aの形状はノウハウ登録部24の
形状登録部241に形状寸法値として先ず登録されるよ
うになっている。この後、モデル合成部26の形状特徴
算出部260では、ノウハウ登録部24の形状特徴登録
部242で示されている形状特徴T8〜Tn対応の計算
式に従って、各特徴値が計算され、形状特徴登録242
にはそれら特徴値が登録されるようになっている6次に
、IF−THEN〜形式で形状分割ルール登録部243
に登録されている。いかに、対象物形状を解析可能な単
位に分割するかを示した分割ルールに従い部分形状登録
部241には形状αL 、61 、GIから定義される
部分A□と、αII 、 6 II 、 c Jから定
義される部分A2の2つの部分基が登録されるようにな
っている。また、その際、部分A、、 A、各々に接し
ている面があるか否かが判定され、接している面がある
場合には、部分A、、A、各々との位置関係、即ち、接
している面情報が分割部分位置関係登録部244に登録
されるようになっている。この後は部分A1. A2各
々について形状特徴判定ルール登録部246に9、録さ
れているルールにもとづいき、モデル合成部26の部分
形状特徴判定部265では解析プログラム特定の基準と
なる形状特徴が算出されたうえ、部分形状登録部245
における形状特徴側に、例えば部分A0には特徴S、、
S、、部分A2については特徴S2、といった具合に登
録されるようになっている。その後はキーボード17か
ら入力された解析項目αと、部分A0.A、各々につい
ての特徴S、、S3.S、とを検索の参照値として、プ
ログラム登録部25から部分A、、 A、各々に適合す
る解析プログラム名が検索されるようになっている。そ
の結果、部分A工にはプログラム名工が、また1部分A
2にはプログラムP2がそれぞれ割付けられ、部分形状
登録部245における適合プログラム欄に登録されるも
のとなっている。その際、解析プログラムp、、p2に
はそれぞれ固有のモデル化手法M、、M、があり、これ
らもプログラム登録部25に併せて登録されているので
、これらのモデル化手法プログラム名も部分形状R8部
245に従って登録されるようになっている。これを受
はモデル合成部26のモデル作成部262では部分へ〇
についてプログラムMiを実行し部分モデルが、更に、
同様にして、部分A2についても部分モデルが作成され
るようになっているものである。Now, assuming that the operator specifies the shape of the object A to be analyzed and the analysis item α from the keyboard 17, the shape and dimensions of the object A to be analyzed are stored in the shape registration section 241 of the know-how registration section 24. It is first registered as a value. Thereafter, the shape feature calculation section 260 of the model synthesis section 26 calculates each feature value according to the calculation formula corresponding to the shape features T8 to Tn indicated by the shape feature registration section 242 of the know-how registration section 24, and Registration 242
6 Next, the shape division rule registration unit 243 is registered in the IF-THEN format.
is registered in. In accordance with division rules that indicate how to divide the object shape into analyzable units, the partial shape registration unit 241 stores a portion A□ defined from the shapes αL, 61, and GI, and a portion A□ defined from the shapes αII, 6II, and cJ. Two partial groups of the defined portion A2 are to be registered. Also, at this time, it is determined whether or not there is a surface that is in contact with each of the parts A, A, and if there is a face that is in contact with each other, the positional relationship with each of the parts A, A, that is, Contact surface information is registered in the divided portion positional relationship registration section 244. After this, part A1. Based on the rules recorded in the shape feature determination rule registration unit 246 for each of A2, the partial shape feature determination unit 265 of the model synthesis unit 26 calculates the shape features that serve as standards for specifying the analysis program. Shape registration section 245
On the shape feature side of, for example, part A0 has features S, ,
The feature S2 is registered for the portion A2, and so on. After that, the analysis item α entered from the keyboard 17 and the part A0. A, Features for each S, ,S3. Using S as a reference value for the search, the program registration unit 25 is searched for an analysis program name that matches each of the parts A, A, and A. As a result, there is a program master for part A, and part A
The program P2 is assigned to the program P2, respectively, and is registered in the compatible program column in the partial shape registration section 245. At this time, the analysis programs p, , p2 each have their own modeling methods M, , M, and these are also registered in the program registration section 25, so the names of these modeling method programs are also the same as the partial shape. It is registered according to the R8 part 245. In response to this, the model creation unit 262 of the model synthesis unit 26 executes the program Mi for the part ○, and the partial model is further
Similarly, a partial model is created for portion A2 as well.
以上、各分割部分についての解析プログラムとそのモデ
ルが決定されたので、後は各モデル間のデータ人出力項
目が統一されれば、全体のモデル化は終了されることに
なる。入出力項目を統一するには、先ず分割部分位置関
係登録部244を参照し、部分A、、A、が隣接状態に
あるか否かが調べられるようになっている。もし、部分
A、、A。As mentioned above, the analysis program and its model for each divided portion have been determined, and the entire modeling will be completed once the data output items between each model are unified. To unify input and output items, first, the divided portion positional relationship registration unit 244 is referred to, and it is checked whether portions A, , A, are adjacent to each other. If part A,,A.
の隣接が確認された場合には、入出力項目調整部263
によってプログラムpX、p2の入力、出力項目からプ
ログラムP、の出力項目0UTlをプログラムPjの入
力項目IN2に変換するプログラムが捜されるが、その
結果として変換プログラムH1が見い出されるので、部
分A□、A2各々に対する解析の間に、プログラム名工
を実行する手順が決定されるものである。If it is confirmed that the input/output item adjustment unit 263
searches for a program that converts the output item 0UTl of program P from the input and output items of programs pX and p2 to the input item IN2 of program Pj, but as a result, the conversion program H1 is found, so parts A□, A2 During the analysis for each, the procedure for executing the program master is to be determined.
以上のような手順で、異なる解析プログラムの組合せに
よる解析モデルが生成され得るものである。Through the above-described procedure, an analysis model can be generated by combining different analysis programs.
以上本発明のモデル合成について概略したが、次に、解
析プログラムの数式モデルについて説明する。The model synthesis of the present invention has been outlined above, and next, the mathematical model of the analysis program will be explained.
第4図(α)に示す要部プログラム登録部25(第7図
(f)参照)に登録される解析プログラムについて第5
図、第6図を用いて説明すると以下のようになる。Regarding the analysis program registered in the main part program registration section 25 (see FIG. 7(f)) shown in FIG. 4(α),
The explanation using FIG. 6 is as follows.
まず、解析プログラムの中で反映されているモデルの基
本事項を説明する1本発明が適用される流動解析システ
ムは、半導体プラスチックパッケージ用金型であり、パ
ッケージ材料である熱硬化性樹脂を取り扱う必要がある
。First, we will explain the basics of the model reflected in the analysis program.1 The flow analysis system to which the present invention is applied is a mold for semiconductor plastic packaging, and it is necessary to handle thermosetting resin, which is the packaging material. There is.
熱硬化性樹脂用の等温粘度式を、以下のような式で表現
する。The isothermal viscosity formula for thermosetting resin is expressed as follows.
11 o (T)= a axp(6/T)
・・・−(2)tll(T)= d exp(e
/T) −−(3)c (T)=f
/T −2・・・・・・(4)1=0のとき η=η。11 o (T) = a axp (6/T)
...-(2)tll(T)=dexp(e
/T) --(3)c (T)=f
/T −2 (4) When 1=0, η=η.
(T) ・・・・・・(5)t=t、(T)の
とき η=Q ・・・・・・(6)ここで、η:
粘度、η。:初期粘度、t、ニゲル化時間、o:粘度上
昇係数、T:絶対温度、t:時間
αv b+ d* e* f+ tは成形条件に影響を
受けない樹脂固有のパラメータである。任意温度Tにお
ける(1)式の特性を第5図に示す。(T) ・・・・・・(5) When t=t, (T) η=Q ・・・・・・(6) Here, η:
Viscosity, η. : initial viscosity, t, gelling time, o: viscosity increase coefficient, T: absolute temperature, t: time αv b+ d* e* f+ t is a resin-specific parameter that is not affected by molding conditions. The characteristics of equation (1) at an arbitrary temperature T are shown in FIG.
金型内では樹脂は管壁から熱を受けながら流動するため
非等温状態下にあり1次のように等温粘度式から粘度を
予測する。(1)式から、ここで、μ=(ηハ。(T)
戸/lll′(T) ・・・・・・(8)τ =
1 / 111(丁) ・・・・
・・(9)が得られ、(7)式は第6図に示すように、
τ=0で、μ=1.τ=1でμ=Qとなる特性を持つ曲
線である。第6図に示すように、状態(τ8.μ、)。In the mold, the resin flows while receiving heat from the tube wall, so it is under a non-isothermal state, and the viscosity is predicted from the isothermal viscosity equation as shown in the first order. From equation (1), here, μ=(ηc.(T)
door/llll'(T) ......(8)τ =
1 / 111 (cho) ...
...(9) is obtained, and equation (7) is as shown in Figure 6,
τ=0 and μ=1. This is a curve having characteristics such that τ=1 and μ=Q. As shown in FIG. 6, the state (τ8.μ,).
即ちτ=τ0.μ=μ、から、時間ΔL、温度ΔTだけ
増加したとき、状態(τ2.μ2)に移る。(9)式よ
り、τはt、Tの関数であり、状態変化におけるτの増
分Δτは、以下の式で求めることができる。That is, τ=τ0. When the time ΔL and the temperature ΔT increase from μ=μ, the state shifts to (τ2.μ2). From equation (9), τ is a function of t and T, and the increment Δτ of τ due to a state change can be determined by the following equation.
jt jT
また、(7)式より、
となり、τ、→τ2に変化したときのμの値は、μ2=
μ、+Δμ;μm+□Δτ ・・・(12)となり、(
8)式から、得られる式
η;η。(T)μ0(T) ・・・・・・(
13)に、T=T2.μ=μ2を代入することで、以下
のように、新しい状態の粘度η2が求められる。jt jT Also, from equation (7), the value of μ when changing from τ to →τ2 is μ2=
μ, +Δμ; μm+□Δτ ...(12), and (
8) Formula η; η obtained from formula. (T)μ0(T) ・・・・・・(
13), T=T2. By substituting μ=μ2, the viscosity η2 in a new state can be found as follows.
η4=η。(T2)μ2C(T2 ) ・・・・
・・(14)以上のような手順をτ=Oからで=1まで
繰返すことにより、非等温状態での初期状態からゲル化
状態になるまでの粘度変化を算出することができる。η4=η. (T2)μ2C(T2)...
(14) By repeating the above procedure from τ=0 to 1, it is possible to calculate the viscosity change from the initial non-isothermal state to the gelled state.
さらに、樹脂が金型流路内を流れる状態を解析するため
には、上記粘度計算法と、連続の式、運動量保存式、エ
ネルギー保存式の基礎式を連立させて解く必要がある。Furthermore, in order to analyze the state in which the resin flows in the mold flow path, it is necessary to simultaneously solve the above-mentioned viscosity calculation method and the basic equations of continuity equation, momentum conservation equation, and energy conservation equation.
円管流路の場合のモデル式を示すと、下式のようになる
。The model formula for a circular pipe flow path is as shown below.
連続の式: Q= 2 π0:uz rcjz ・
−=(15)運動量保存式:
エネルギー保存式:
二こで、Q:流量、R:円管半径、1jz:管軸方向流
速、■・:管径方向距離、z:管軸方向距離、P:圧力
、η:粘度、ρ:密度、T:温度、を二時間、λ:熱伝
導率
以上述べたモデル式にもとづいて、プログラム登録部2
5に登録される流動解析用の基本解析プログラムが開発
される。説明には円管流路についてだけのべたが、平板
流路、拡散流路等の場合にも同様に用意しである。Continuity formula: Q= 2 π0:uz rcjz ・
-=(15) Momentum conservation equation: Energy conservation equation: Two points, Q: flow rate, R: circular pipe radius, 1jz: pipe axial flow velocity, ■: pipe radial distance, z: pipe axial distance, P : Pressure, η: Viscosity, ρ: Density, T: Temperature, 2 hours, λ: Thermal conductivity Based on the above model formula, program registration part 2
A basic analysis program for flow analysis registered in 5 will be developed. In the explanation, only the circular pipe flow path has been described, but the same applies to the case of a flat plate flow path, a diffusion flow path, etc.
さて1本発明を半導体プラスチックパッケージ用のモー
ルド成形金型のプラスチック流動解析、及び、その解析
結果に基づく、金型流路諸元と成形条件の設計、プラス
チック材料(樹脂)の選定に応用した場合を例にとって
説明すれば、その処理手順は第1図に示すようである。Now, 1. When the present invention is applied to plastic flow analysis of a mold for semiconductor plastic packages, design of mold flow path specifications and molding conditions, and selection of plastic material (resin) based on the analysis results. Taking this as an example, the processing procedure is as shown in FIG.
即ち、先ずその背景について説明すれば、半導体プラス
チックパッケージは、モールド金型キャビティ内に、リ
ードフレームが取付けられた半導体チップを置き、金型
キャビティのゲート(流入口)から、プラスチック封止
材であるレジン材を注入、硬化させることで作られるよ
うになっている。その際、粘性をもつレジン材料が金型
キャビティ内をどのように流動するかという流動解析を
行なうことによって、設計対象の金型諸元の評価が可能
となる。ところが、レジン材料は流動中に金型壁面から
熱を吸収し、その粘性が大幅に変化すると′いう熱硬化
性をもっており、その特性は明確な理論式で表わし得な
いものとなっている。実験的には、粘性が測定可能であ
るような単純形状の金型流路形状についての流動解析モ
デルのプログラムは開発されているが、実際の金型キャ
ビティの構造は複雑であり、その複雑さが考慮された流
動解析モデルは一種類だけの計算方法によっては作成不
可能となっている。そこで、複数の解析プログラム(モ
デル)を組合せることで、流路形状の複雑さが考慮され
た解析モデルを作成する必要がある訳である。さて、解
析者が金型キャビティ内の流動解析を行なうべくモデル
を生成する場合には、解析に先立ち、ディスク装置18
内に格納されるプログラム登録部25には、レジン流動
解析プログラムP工、P2.p、、これらレジン流動解
析プログラムP□、 p、、 p、固有のモデル作成手
法プログラムM工HM2 g M3および入出力データ
変換プログラムH(12)、 H(23)、 H(31
)。First, to explain the background, a semiconductor plastic package is a semiconductor plastic package in which a semiconductor chip with a lead frame attached is placed in a mold cavity, and a plastic encapsulant is inserted from the gate (inflow port) of the mold cavity. It is made by injecting and curing resin material. At this time, by conducting a flow analysis of how the viscous resin material flows within the mold cavity, it becomes possible to evaluate the specifications of the mold to be designed. However, resin materials have a thermosetting property that absorbs heat from the mold wall surface during flow, causing a significant change in viscosity, and its properties cannot be expressed using clear theoretical formulas. Experimentally, a flow analysis model program has been developed for a simple mold flow path shape in which viscosity can be measured, but the actual mold cavity structure is complex, and its complexity It is impossible to create a flow analysis model that takes this into account using only one type of calculation method. Therefore, it is necessary to create an analysis model that takes into account the complexity of the flow path shape by combining a plurality of analysis programs (models). Now, when an analyst generates a model to analyze the flow inside the mold cavity, the disk device 18
The program registration unit 25 stored therein includes resin flow analysis programs P, P2. p,, these resin flow analysis programs P
).
H(21)、 H(32)、 H(13) (f((i
、 j ) ニレジン流動解析プログラムPLの出
力データをレジン流動解析プログラムPjの入力データ
に変換するプログラム)が予め登録されるようになって
いる。H(21), H(32), H(13) (f((i
, j) A program for converting output data of the resin flow analysis program PL into input data of the resin flow analysis program Pj) is registered in advance.
ここで、レジン流動解析プログラムP□〜P、およびモ
デル作成手法プログラムM□〜M、の内容を第8図を用
い説明すれば、レジン流動解析プログラムP4は、円管
流と称される熱を周囲360度から均等に受ける流線平
行の流動を解析するためのものであり、円周方向に熱源
がある流動部分に適用可能となっている。また、このプ
ログラムP工は差分法を用いているので、モデル化手法
プログラムM2により作成されるモデルは対象とする形
状(樹脂が流れる部分の形状)を流動断面積が等しい円
管に変換して作られる。レジン流動解析プログラムP2
は、また平板流と称される上下方向のみから熱を受け、
横方向からの伝熱が無視し得る条件(高さが小さい平板
状流動)下での流動を解析するためのものであり、有限
要素法を用い作成されていることから、流線の方向(流
れの方向)は差分法と異なり自動的に解析されるので、
特に指定する必要がなく、これに対するモデル化手法プ
ログラムM2は流動部分形状のモデルを、三角形のメツ
シュに分割して作られるようになっている。レジン流動
解析プログラムP、は一点の吹出し口から流動が放射状
に進む条件下で使用し得るものとなっており、そのモデ
ル化手法プログラムM、は差分法によるようになってい
る。Here, the contents of the resin flow analysis programs P□~P and the model creation method programs M□~M will be explained with reference to FIG. This is for analyzing streamline-parallel flow that is uniformly received from 360 degrees around the circumference, and can be applied to flow parts where there is a heat source in the circumferential direction. In addition, since this program P uses the difference method, the model created by the modeling method program M2 converts the target shape (the shape of the part where the resin flows) into a circular pipe with the same flow cross-sectional area. Made. Resin flow analysis program P2
receives heat only from the top and bottom directions, which is also called a flat plate flow.
This is for analyzing flow under conditions where heat transfer from the lateral direction can be ignored (flat plate flow with small height), and because it was created using the finite element method, the direction of the streamlines ( flow direction) is automatically analyzed, unlike the finite difference method.
There is no need to specify anything in particular, and the modeling method program M2 for this is created by dividing a model of the flow part shape into triangular meshes. The resin flow analysis program P can be used under conditions in which the flow progresses radially from a single outlet, and its modeling method program M is based on a differential method.
また、ノウハウ登録部24の形状特徴登録部242およ
び形状分割ルール登録部243には第9図に示す金型キ
ャビティ41の形状の特徴を算出する項目(とその計算
式)や特徴に対応したキャビティ形状の分割方法が登録
されるようになっている。ここで、キャビティ形状特徴
を算出する項目と、形状分割方法の内容について説明す
れば、レジンの硬化反応を支配する要因の主なものとし
ては、金型壁面および内部構造物(チップ等)からの伝
熱作用が挙げられる。そこで、金型キャビテイ41内部
の伝熱状態が異なる点、即ち、レジン流動が内部構造物
42により分離して流れる点で形状を分割し、伝熱状態
が一定な部分を得る必要がある。その形状分割の基準と
なるのは、内部構造物であるチップ42の形状・位置で
ある。ここで、キャビティ41の幅2とチップ42の幅
んの比を考えると、チップ42の幅kがキャビティ41
の@?とほぼ同じ場合には、流動はチップ42の上下の
2つに分流すると見なせる。反対に、チップ42の幅ん
がキャビティ41の幅?よりある比率α以上に小さい場
合、流動はチップ42上下左右の4つに分流すると考え
られる。そこで、形状特徴登録部242には、チップ4
2の幅んとキャビティ41の幅?の比α(=人/))が
、また、形状分割ルール登録部243にはその比αの値
によって分割をチップ42上下の2つに分けるか、チッ
プ42上下左右の4つに分けるかの判定記述が、IF−
THEN〜形式で登録されていれば、−形状特徴に応じ
た、キャビティ41形状の分割が可能となる。この他に
、分割の基準となる形状特徴としては、チップ42の長
さbとキャビティ41の長さ2の比CI−/Q)などが
挙げられるものとなっている。In addition, the shape feature registration section 242 and the shape division rule registration section 243 of the know-how registration section 24 contain items (and calculation formulas) for calculating the shape features of the mold cavity 41 shown in FIG. 9 and cavities corresponding to the features. The shape division method is now registered. Here, we will explain the items for calculating the cavity shape characteristics and the details of the shape division method.The main factors that govern the resin curing reaction are One example is heat transfer. Therefore, it is necessary to divide the shape at points where the heat transfer state inside the mold cavity 41 is different, that is, at points where the resin flow is separated by the internal structure 42, to obtain portions where the heat transfer state is constant. The basis for the shape division is the shape and position of the chip 42, which is an internal structure. Here, considering the ratio of the width 2 of the cavity 41 to the width of the chip 42, the width k of the chip 42 is
of@? If it is almost the same, the flow can be considered to be divided into two parts, above and below the chip 42. On the other hand, is the width of the chip 42 the same as the width of the cavity 41? If the ratio is smaller than a certain ratio α, it is considered that the flow is divided into four parts: top, bottom, left and right of the chip 42. Therefore, the shape feature registration unit 242 includes the chip 4
2 width and the width of cavity 41? The ratio α (=person/)) is also stored in the shape division rule registration unit 243 as to whether to divide the division into two parts above and below the chip 42 or into four parts above and below the chip 42 and left and right. The judgment description is IF-
If it is registered in THEN format, the shape of the cavity 41 can be divided according to the shape characteristics. In addition to this, the shape characteristics that serve as a criterion for division include the ratio CI-/Q) of the length b of the chip 42 and the length 2 of the cavity 41.
形状特徴登録部242にはキャビティ形状の分割の基準
となる特徴項目の他に、分割された部分に解析プログラ
ムを割付ける基準となる特徴値も併せて登録されている
が、解析プログラムP□。In addition to the feature items that serve as the basis for dividing the cavity shape, the shape feature registration unit 242 also registers feature values that serve as the basis for assigning an analysis program to the divided portions.
p、、p、を決定する項目としては流線の方向(プログ
ラムP□、P、の決定要因)や形状(プログラムP2の
決定要因となる流動の高さ、プログラムP8を決定する
熱源の均等性、即ち、形状の縦横比)が挙げられる。こ
のうち、流線の方向を判定する基準となる特徴としては
、キャビティ41の@1とゲート43のl1l(直径)
tの比(1/l)が考えられる。キャビティ41の幅?
とゲート43の輻6の比)/1が大きい場合には、流動
は狭い所から広い所への流動であると見なせ、流線は放
射状であると判定し得るものである。反対に比t/Lが
小さい場合は、流線は平行であると判定し得るものであ
る。このように、解析プログラム決定の基準となる特徴
項目やその式が形状特徴fM部241に登録されている
ものであり、また、形状特徴判定ルール登録部246に
は解析プログラム決定の基準となる特徴算出結果に対す
る特徴判定基準(α、β等)が、IF−THFN〜形式
で登録されでいるものである。さて、第1図に示す処理
手順について説明すれば、解析者がキーボード17より
解析項目として゛′流動解析″を解析対象である金型キ
ャビティ名Xとともに入力すれば、入力された解析要求
は入力部22により、システム内部に取り込まれたうえ
(100)、金型キャビティ名Xは、制御部21に伝え
られることで、制御部21によって形状登録部241を
介し、ディスク装置18内の“X ”についての金型キ
ャビティ形状諸元が検索されるようになっている。The items that determine p,, p, include the direction of the streamline (determining factor for programs P□, P,) and shape (height of the flow, which is a determining factor for program P2, and uniformity of the heat source, which determines program P8). , that is, the aspect ratio of the shape). Among these, the characteristics that serve as standards for determining the direction of the streamline are @1 of the cavity 41 and l1l (diameter) of the gate 43.
The ratio of t (1/l) is considered. Width of cavity 41?
When the ratio of the radius 6 of the gate 43 and the radius 6 of the gate 43)/1 is large, the flow can be considered to be flowing from a narrow place to a wide place, and the streamline can be determined to be radial. On the other hand, if the ratio t/L is small, it can be determined that the streamlines are parallel. In this way, feature items and their formulas that serve as criteria for determining an analysis program are registered in the shape feature fM unit 241, and features that serve as criteria for determining an analysis program are registered in the shape feature determination rule registration unit 246. Feature criteria (α, β, etc.) for calculation results are registered in the IF-THFN~ format. Now, to explain the processing procedure shown in FIG. The mold cavity name X is taken into the system by the section 22 (100), and the mold cavity name The mold cavity shape specifications are now searchable.
また、ノウハウ登録部24に登録されている情報からだ
けでは、流動解析モデルを合成できない場合には、制御
部21によりモデル合成部26のモデル対話合成部26
7が起動され、出力部23を介して、解析者に必要な情
報を入力させ、流動解析モデルを完成させるように機能
する。このときの、処理中のログ情報がログ保持部26
8によって保持され、モデル対話合成部267による処
理終了後、ノウハウ生成部269により、ノウハウ登録
部24へ登録できるような形式に変換し、ノウハウ編集
部270によって、既存ノウハウとの矛盾を解決して、
ノウハウ登録部24へ登録する。In addition, if the flow analysis model cannot be synthesized only from the information registered in the know-how registration section 24, the control section 21 causes the model interaction synthesis section 26 of the model synthesis section 26 to
7 is activated and functions to allow the analyst to input necessary information via the output unit 23 to complete the flow analysis model. At this time, the log information being processed is stored in the log holding unit 26.
8, and after the processing by the model dialog synthesis unit 267 is completed, the know-how generation unit 269 converts it into a format that can be registered in the know-how registration unit 24, and the know-how editing unit 270 resolves conflicts with existing know-how. ,
Register in the know-how registration section 24.
本例では“X′″についての金型キャビティ形状諸元は
登録されていないので、制御部21により、モデル対話
合成部267が起動され、その形状諸元の入力が出力部
23を介し要請され、これにもとづき、解説者が“X”
についての金型キャビティ形状諸元を入力すれば、形状
諸元は、ログ保持部268に保持され、形状登録部24
1に登録されたと同じように働く、即ち、形状登録部2
41を参照したとき、ログ保持部268も参照される(
110)。この後、制御部21からは形状特徴算出部2
60に入力形状の特徴算出が指示されるようになってい
る。この指示にもとづき形状特徴算出部260では形状
特徴登録部242を介し、ディスク装置18より形状特
徴項目とその訃算式を、更に、形状登録部241を介し
、ディスク装置18より11 X ITについての形状
諸元を読み込んだうえ、各特徴項目対応の特徴値算出を
行なうが、算出結果は形状特徴登録部242へ登録され
るようになっている(120)、このようにして、特徴
が算出された後、制御部21からの金型キャビティ形状
分割指示にもとづき形状分割部264では形状特徴登録
部242に登録されている各特徴値と、形状分割ルール
登録部243に登録されている形状分割ルールを読み込
み、金型キャビティの形状をいかに分割するかが判定さ
れるようになっている。その結果として、例えば第10
図に示すように金型キャビティは部分A−Dに分割され
るも゛のとなっている(130)。更に、この分割結果
にもとづき、形状分割部264では形状登録部241に
登録されている金型キャビティ形状諸元から、各分割部
分A−Dの形状諸元が算出され、部分形状登録部245
には部分名とその形状諸元データが送出されるようにな
っている(140)。In this example, the mold cavity shape specifications for “X′” are not registered, so the control unit 21 activates the model dialogue synthesis unit 267 and requests the input of the shape specifications via the output unit 23. , based on this, the commentator is “X”
If the mold cavity shape specifications are inputted for
1, that is, the shape registration section 2
41, the log holding unit 268 is also referenced (
110). After that, the control unit 21 controls the shape feature calculation unit 2.
60, an instruction is given to calculate the features of the input shape. Based on this instruction, the shape feature calculation section 260 receives the shape feature items and their calculation formulas from the disk device 18 via the shape feature registration section 242, and further receives the shape of 11 X IT from the disk device 18 via the shape registration section 241. After reading the specifications, feature values corresponding to each feature item are calculated, and the calculation results are registered in the shape feature registration section 242 (120).In this way, the features are calculated. After that, based on the mold cavity shape division instruction from the control unit 21, the shape division unit 264 calculates each feature value registered in the shape feature registration unit 242 and the shape division rule registered in the shape division rule registration unit 243. It is read and it is determined how to divide the shape of the mold cavity. As a result, for example, the 10th
As shown in the figure, the mold cavity is now divided into sections A-D (130). Furthermore, based on this division result, the shape division section 264 calculates the shape specifications of each divided portion A-D from the mold cavity shape specifications registered in the shape registration section 241, and
The part name and its shape specification data are sent to (140).
これを受は部分形状登録部245によってはディスク装
置18に1部分名を見出しとした部分形状諸元が登録さ
れるものである。形状分割部264では更にまた分割部
分A−Dの位置関係が算出され、分割部分位置関係登録
部244に登録されるようになっている(150)。第
10図に例として示すように、分割部分Aの次には並行
して分割部分B、Cが、また、分割部分B、Cの次には
分割部分りがそれぞれ位置するものとして、分割部分A
−Dの位置関係が登録されるものである。In response to this, the partial shape registration unit 245 registers the partial shape specifications in the disk device 18 with one part name as a heading. The shape dividing unit 264 further calculates the positional relationship between the divided parts A and D, and registers it in the divided part positional relationship registration unit 244 (150). As shown in FIG. 10 as an example, the divided parts B and C are placed next to the divided part A in parallel, and the divided parts are placed next to the divided parts B and C. A
-D's positional relationship is registered.
形状分割に引き続いては制御部21によって、形状特徴
算出部260に、各分割部分A−Dについての解析プロ
グラム割付けの基準となる特徴の算出が指示され、これ
にもとづき、形状特徴算出部260では部分形状登録部
245に登録されている分割部分A−Dの部分形状と、
形状特徴R14部242に登録されている特徴項目およ
びその計算式を読込み、計算式に従った特徴値を算出の
後、形状特徴登録部242に登録するようになっている
(16Q)、引き続き、制御部21からは部分形状特徴
判定部265に分割部分A−Dの解析プログラム割付は
上での特徴判定が指示されるようになっている。部分形
状特徴判定部265では形状特定判定ルール登録部24
6から、特徴値より解析プログラムを決定する要因を推
定するIF〜T HE N〜形式のルールを、更には形
状特徴登録部242からは分割部分A−Dの特徴値を読
み込み、これらにもとづき分割部分A−Dの解析プログ
ラム割付は上での基準となる要因が推定され、推定され
た結果は部分形状登録部245に登録されるようになっ
ている(170)。例えば、分割部分Aについては人口
であるゲー1−の幅と流動幅との比より、流線パ放射状
″′、流動高さ″高″として、また1分割部分B、Cに
ついては、流動高さ″低″として、更に分割部分りにつ
いては、流線″平行″で流動高さ″高″として判定され
るものである。Following the shape division, the control unit 21 instructs the shape feature calculation unit 260 to calculate features that serve as standards for allocating analysis programs for each divided portion A to D. Based on this, the shape feature calculation unit 260 The partial shapes of divided portions A-D registered in the partial shape registration unit 245,
The feature items and their calculation formulas registered in the shape feature R14 unit 242 are read, and after calculating feature values according to the calculation formulas, they are registered in the shape feature registration unit 242 (16Q).Subsequently, The control unit 21 instructs the partial shape feature determination unit 265 to allocate an analysis program for the divided portions A to D to perform the above feature determination. In the partial shape feature determination section 265, the shape identification determination rule registration section 24
6, the IF~THEN~ format rule for estimating the factors that determine the analysis program from the feature values is read, and furthermore, the feature values of the divided parts A to D are read from the shape feature registration unit 242, and the division is performed based on these. The above-mentioned reference factors are estimated for the analysis program allocation for portions A to D, and the estimated results are registered in the partial shape registration unit 245 (170). For example, for divided part A, based on the ratio of the width of game 1-, which is the population, and the flow width, the streamline pattern is radial ``'' and the flow height is ``height'', and for 1 divided part B and C, the flow height is The height of the flow is determined to be "low", and the flow height of the divided portion is determined to be "parallel" and the flow height is "high".
以上のようにして、全分割部分A−Dについての特徴判
定が終了すれば(180)、制御部21より解析プログ
ラム割付は部261には、分割部分A−Dそれぞれに対
し、解析プログラムを割付けることが指示されるように
なっている。解析プログラム割付は部261では部分形
状登録部245に登録されている分割部分A−Dの特徴
を読み込み、プログラム登録部25に登録されている。As described above, when the feature determination for all divided portions A-D is completed (180), the control unit 21 assigns an analysis program to each divided portion A-D. You will be instructed to attach it. The analysis program allocation section 261 reads the characteristics of the divided portions A to D registered in the partial shape registration section 245 and registers them in the program registration section 25.
流動解析プログラムのうち、各分割部分A〜Dの特徴と
プログラム使用条件がマツチしたもの、更にはそれに固
有のモデル作成プログラム名が選択され部分形状31.
緑部245に登録されるようになっている(190)、
この結果1分割部分Aには解析プログラムP、とモデル
作成プログラムM3が、分割部分B、Cにはまた解析プ
ログラムP2とモデル作成プログラムH,が、更に分割
部分りには解析プログラム名工とモデル作成プログラム
M、がそれぞれ割付けられるものである。これに引き続
き、制御部21よりモデル作成部262では部分形状登
録部245に登録されている分割部分A−Dのモデル作
成プログラムと、その形状諸元とを読込み、分割部分A
−D毎にモデルが作成されるようになっている(200
)、作成されたモデルはモデルH8部240を介し、部
分名を見出しとしてディスク装置18にf9されるもの
となっている。Among the flow analysis programs, one that matches the characteristics of each divided portion A to D and the program usage conditions, and a unique model creation program name are selected, and the partial shape 31.
It is now registered in the green section 245 (190),
As a result, analysis program P and model creation program M3 are applied to divided part A, analysis program P2 and model creation program H are applied to divided parts B and C, and analysis program master and model creation program are applied to divided parts. Program M is assigned to each program. Subsequently, from the control unit 21, the model creation unit 262 reads the model creation program for the divided parts A-D registered in the partial shape registration unit 245 and their shape specifications, and reads the model creation program for the divided parts A-D and their shape specifications.
- A model is created for each D (200
), the created model is sent to the disk device 18 via the model H8 unit 240 using the part name as a heading.
全分割部分A−Dについてのモデル作成が終了すれば(
210)、制御部21から入出力項目調整部263には
、各分割部分A−Dを連続して解析するにあたって必要
とされる入出力項目調整が指示されるようになっている
。入出力項目調整部263では分割部分位置関係登録部
244より分割部分A−Dの位置関係を、更に部分形状
登録部245からは分割部分A−D対応の解析プログラ
ム名を読み込み、解析データの入出力項目調整が必要と
なる解析プログラムの連結区間、即ち、分割部分上A→
B、A−+C,B−+DおよびC−)Dの入出力データ
調整を行なうデータ変換プログラムがプログラム登録部
25より探索されるようになっている。その結果、A−
+Bにはデータ変換プログラムH3zが、同様にA−+
Cにはデータ変換プログラムH12が、B−+D、C→
Dにはデータ変換プログラムH,□がそれぞれ該当する
ので、これら、各変換プログラム名は分割部分位置関係
登録部244に登録されるようになっている(220)
。Once the model creation for all divided parts A-D is completed (
210), the control unit 21 instructs the input/output item adjustment unit 263 to adjust the input/output items required for successively analyzing each divided portion A to D. The input/output item adjustment unit 263 reads the positional relationship of divided parts A-D from the divided part positional relationship registration part 244, and further reads the analysis program name corresponding to divided parts A-D from the partial shape registration part 245, and inputs analysis data. Connected section of the analysis program that requires output item adjustment, that is, A on the divided part →
The program registration unit 25 searches for a data conversion program for adjusting the input/output data of B, A-+C, B-+D, and C-)D. As a result, A-
+B has the data conversion program H3z, and similarly A-+
Data conversion program H12 is in C, B-+D, C→
Since data conversion programs H and □ correspond to D, the names of these conversion programs are registered in the divided portion position relationship registration unit 244 (220).
.
この後、制御部21から解析モデル統合部266には、
各分割部分A−D対応の解析プログラムおよびモデル、
更には解析プログラム間入出力データ変換プログラムを
統合せしめたうえ、1つの全体としてのモデルを作成す
べき指示が行なわれるようになっている。解析モデル統
合部266では部分形状登録部245から分割部分A−
D対応の解析プログラム名が、モデル登録部240から
は分割部分A−D対応のモデル化結果が、分割部分位置
関係登録部244からは隣接部分対応のデータ変換プロ
グラム名がそれぞれ読み出されたうえ、解析実行手順と
して編集されるものとなっている。After that, from the control unit 21 to the analysis model integration unit 266,
Analysis program and model corresponding to each divided part A-D,
Furthermore, input/output data conversion programs between analysis programs are integrated, and an instruction to create one overall model is issued. The analysis model integration unit 266 selects the divided portion A- from the partial shape registration unit 245.
The analysis program name corresponding to D is read out from the model registration unit 240, the modeling result corresponding to divided portions A-D is read out, and the data conversion program name corresponding to adjacent portions is read out from the divided portion positional relationship registration unit 244. , which is edited as an analysis execution procedure.
この解析実行手順にもとづきプログラム実行部28では
金型キャビティ内での全体としての流動解析モデルが、
解析プログラムP 11 P ! # P 3が混合さ
れた形で自動的に生成されるところとなるものである。Based on this analysis execution procedure, the program execution unit 28 creates an overall flow analysis model within the mold cavity.
Analysis program P 11 P! #P3 is automatically generated in a mixed form.
以上のように、本実施例によれば、半導体プラスチック
パッケージ設計に伴う金型キャビティ内での流動解析の
ように、解析手法が確立されていない解析を行う場合に
、既存解析プログラムを複数組合せることで、全体とし
ての流動解析を可能ならしめる解析モデルが自動的に生
成されることになる。As described above, according to this embodiment, multiple existing analysis programs can be combined when performing an analysis for which an analysis method has not been established, such as flow analysis in a mold cavity associated with semiconductor plastic package design. As a result, an analytical model that enables flow analysis as a whole is automatically generated.
また、本発明による流動解析システムを金型内の流動状
態における樹脂の粘度を評価する材料評価に適用した場
合を例にとって、以下に説明する。Further, an example in which the flow analysis system according to the present invention is applied to material evaluation for evaluating the viscosity of a resin in a flow state in a mold will be described below.
先ず本システムの構成要素の樹脂特性式パラメータ推定
部27の概要を説明する。First, an overview of the resin characteristic equation parameter estimating section 27, which is a component of this system, will be explained.
本システムが対象としている半導体プラスチックパッケ
ージは、熱によって硬化反応を起こす熱硬化性樹脂で封
止され作られる。樹脂の粘度特性を表わす基礎式((1
)式参照)は、樹脂固有の6個のパラメータα# bl
dl el f+ 2をもつ。The semiconductor plastic packages targeted by this system are sealed with a thermosetting resin that undergoes a hardening reaction when exposed to heat. The basic formula expressing the viscosity characteristics of resin ((1
) are six resin-specific parameters α# bl
It has dl el f+ 2.
従来では、人手によりグラフを描きながら、試行錯誤的
に決定していた。そのために、充分満足のいくパラメー
タを決定するのに、1ケ月以上の期間がかかるのと、決
定する人によって粘度式の精度がばらついていた。粘度
式パラメータの良し悪しは、決定したパラメータで(1
)式を用いて、シミュレーションして得られる見掛平均
粘度と、測定装置から得られる見掛平均粘度とが一致し
ているかどうかによる。そこで、以下のように求める。In the past, decisions were made by trial and error while drawing graphs manually. For this reason, it took more than a month to determine sufficiently satisfactory parameters, and the accuracy of the viscosity formula varied depending on the person making the determination. The quality of the viscosity formula parameters is determined by the determined parameters (1
), it depends on whether the apparent average viscosity obtained by simulation matches the apparent average viscosity obtained from the measuring device. Therefore, we ask as follows.
測定データの流動圧力損失ΔPから、下式に示す。From the flow pressure loss ΔP of the measurement data, it is shown in the following formula.
70=9so・八P/(β・Q) ・・・・・・(
21)ここに、ro:見掛平均粘度、へP:圧力損失、
β:形状抵抗、Q:流量
ハーゲンボアズイユの式を用いて計算される見掛平均粘
度f0と、(1)式を用いて、測定条件と同じ条件で、
シミュレーション結果として得られる見掛平均粘度か*
とから、誤差を評価する。評価式は下式
G (am ) = ’)r cl Cq本
、 rr−I、) tt r−・・−(22)ここに
、(1: (41br dl e* f+ 2)の粘
度式パラメータをベクトル化したもの。70=9so・8P/(β・Q) ・・・・・・(
21) Here, ro: apparent average viscosity, P: pressure drop,
β: shape resistance, Q: flow rate, apparent average viscosity f0 calculated using Hagen-Boiseuille's equation, and using equation (1), under the same conditions as the measurement conditions,
Is it the apparent average viscosity obtained as a simulation result?
Evaluate the error. The evaluation formula is as follows: Vectorized.
F:領域(時間、管径、型温) 1.1 (が*。F: Area (time, tube diameter, mold temperature) 1.1 (*.
「。):rr*と「。どの距離
(3X(’7本’711)IQ’ Q。1などを用い
る。最適な樹脂粘度式パラメータをもとめることは、G
(α)を最小とするα=α。を求めることである。即ち
、
0 (a a) =minG (a ) =−
・(23)畠
となるα。を求めることである。さらに、F(α)を
δ1
即ちD、(a )、”’、 fs(a ) )Tのよう
に定義すると、(23)式は、
F Cca) = 0 −−−−−・(2
5)となるα=α。を求めることに相当する。F(α)
をαのまわりで、テーラ−展開すると、F=(a+Δa
)=F(a)+F(a)・Δa+ +++ +・+
(26)となり、Δjの2次以上の項を無視すると、Δ
m=−[F(s] ・八〇 ・・・・・・(2
7)となり、非線形方程式の(25)式の反復式を以下
のように定義することができる。a、の適当な初期値を
与えることで、(28)式に示す反復式を収束するまで
、繰返すことにより、粘度式パラメータを決めることが
できる。``.):rr* and ``.Which distance (3
α = α which minimizes (α). It is to seek. That is, 0 (a a) = minG (a) =-
・(23) α becomes a field. It is to seek. Furthermore, if F(α) is defined as δ1, that is, D, (a),"', fs(a))T, then equation (23) becomes F Cca) = 0 -------・(2
5) α=α. This corresponds to finding . F(α)
When we perform Taylor expansion around α, we get F=(a+Δa
)=F(a)+F(a)・Δa+ +++ +・+
(26), and if we ignore the quadratic or higher terms of Δj, then Δ
m=-[F(s] ・80 ・・・・・・(2
7), and the iterative expression of the nonlinear equation (25) can be defined as follows. By giving an appropriate initial value of a, the viscosity equation parameters can be determined by repeating the iterative equation shown in equation (28) until convergence.
d、:a+Δa。d, :a+Δa.
=a−−c [F(a−−t)] ・F(a、−t
)−(28)以上のアルゴリズムを材料特性式パラメー
タ推定部27で実現している(第2図参照)。解析者が
本システムを用いて、粘度式パラメータを推定する場合
には、解析者のキーボード17からの入力に従って、制
御部21によって、材料特性式パラメータ推定部27の
実験データ登録部271が起動され、通信回線を介して
、測定装置から得られる流動圧力損失ΔPをディスク装
置18に登録する。そして、実験データ登録部271は
、流動圧力損失をディスク装置18に登録する際に。=a--c [F(a--t)] ・F(a,-t
)-(28) The above algorithm is realized by the material characteristic equation parameter estimation unit 27 (see FIG. 2). When an analyst estimates viscosity formula parameters using this system, the experimental data registration unit 271 of the material property formula parameter estimating unit 27 is activated by the control unit 21 in accordance with the analyst's input from the keyboard 17. , the flow pressure loss ΔP obtained from the measuring device is registered in the disk device 18 via the communication line. Then, when the experimental data registration unit 271 registers the flow pressure loss in the disk device 18.
(21)式を用いて、見掛平均粘度に変換し、同データ
もディスク装置18に登録する(500)、さらに、解
析者がキーボード17から指令を入力すると、制御部2
1によって材料特性式パラメータ推定部27の特性式定
義部272が起動される。Using equation (21), the data is converted into an apparent average viscosity and the same data is also registered in the disk device 18 (500).Furthermore, when the analyst inputs a command from the keyboard 17, the controller 2
1, the characteristic expression definition section 272 of the material characteristic expression parameter estimating section 27 is activated.
特性式定義部272は、解析者にディスプレイ装置16
を通して、粘度式((1)式)を定義することを要求す
る。解析者が、ディスプレイ装置16のメツセージに従
い、粘度式((1)式)をキーボード17に入力すると
、その粘度式をシステム内に取り込む(510)、次に
、制御部21は相違度評価式定義部273を起動する。The characteristic expression definition unit 272 provides the analyzer with the display device 16.
It is required to define the viscosity equation (Equation (1)) through When the analyst inputs the viscosity formula (formula (1)) into the keyboard 17 in accordance with the message on the display device 16, the viscosity formula is imported into the system (510).Next, the control unit 21 inputs the difference evaluation formula definition. 273.
相違度評価式定義部273は、ディスプレイ装置16を
通して。The difference evaluation formula definition unit 273 is configured through the display device 16.
相違度評価式((22)式)の入力を要求する。解析者
が、ディスプレイ装置16のメツセージに従い、相違度
評価式((22)式)をキーボード17から入力すると
、同相違度評価式をシステム内に取り込む(520)、
すると、制御部21が相違度評価部274を起動する。Requests input of the difference evaluation formula (formula (22)). When the analyst inputs the dissimilarity evaluation formula (formula (22)) from the keyboard 17 in accordance with the message on the display device 16, the dissimilarity evaluation formula is imported into the system (520);
Then, the control unit 21 starts the difference evaluation unit 274.
相違度評価部274は、相違度評価式を用いて、相違度
を次のように計算する。まず、ディスク装置16に測定
データとともに格納されている測定条件を取り出し、制
御部21を介して、モデル合成部26に送り、測定条件
と同じ条件で、流動解析できる流動解析モデルを生成さ
せる。そして、プログラム実行部28で、流動解析モデ
ルに従って、解析プログラムを実行させる。このとき、
粘度式として用いるのは、特性式定義部272で入力し
た式を用いる。プログラム実行部28での実行により得
られた各部、時間での見掛平均粘度を用いて、相違度評
価式定義部273で定義した相違度評価式で、相違度を
計算する(560)。相違度が許容以下であれば。The dissimilarity evaluation unit 274 uses the dissimilarity evaluation formula to calculate the dissimilarity as follows. First, the measurement conditions stored together with the measurement data in the disk device 16 are taken out and sent to the model synthesis section 26 via the control section 21 to generate a flow analysis model that can perform flow analysis under the same conditions as the measurement conditions. Then, the program execution unit 28 executes the analysis program according to the flow analysis model. At this time,
The equation input in the characteristic equation definition section 272 is used as the viscosity equation. Using the apparent average viscosity for each part and time obtained by the execution by the program execution unit 28, the degree of dissimilarity is calculated using the degree of difference evaluation formula defined by the degree of difference evaluation formula definition unit 273 (560). If the degree of dissimilarity is less than acceptable.
相違度評価部274は、終了する。しかし、相違度が許
容以上であると、制御部21に、パラメータ補正量計算
部275の起動を求める(570)。The difference evaluation unit 274 ends. However, if the degree of difference is greater than the allowable value, the control unit 21 is requested to start the parameter correction amount calculation unit 275 (570).
制御部21は、パラメータ補正量計算部27゛5を起動
する。すると、パラメータ補正斌計算部275は、(2
8)式で示す反復式によって、粘度式パラメータの補正
量を求め、粘度式パラメータの補正を行う(580)。The control section 21 starts the parameter correction amount calculation section 27'5. Then, the parameter correction calculation unit 275 calculates (2
The correction amount of the viscosity formula parameter is determined by the iterative formula shown in equation 8), and the viscosity formula parameter is corrected (580).
補正後、パラメータ補正量計算部275は制御部21に
、相違度評価部274の起動を求める。すると、制御部
21は、相違度評価部274を起動する。そして、相違
度評価部274は、上記処理を繰返し、相違度が許容以
下にする。After the correction, the parameter correction amount calculation unit 275 requests the control unit 21 to start the difference evaluation unit 274. Then, the control unit 21 activates the difference evaluation unit 274. Then, the dissimilarity evaluation unit 274 repeats the above process to make the dissimilarity less than or equal to the allowable value.
以上により、粘度式パラメータが求められたことになる
。From the above, the viscosity equation parameters have been determined.
以上のように1本実施例によれば、半導体プラスチック
パッケージ用の封止材の金型流路中での流動特性を粘度
式パラメータとして、定景評価することができ、封止材
料の選定を容易に行うことができる。As described above, according to this embodiment, the flow characteristics of the encapsulant for semiconductor plastic packages in the mold flow path can be evaluated from a fixed perspective using the viscosity equation parameter, and the selection of the encapsulant can be made easier. It can be done easily.
本発明は、以上説明したように構成されているので以下
に記載されるような効果を奏する。Since the present invention is configured as described above, it produces the effects described below.
(1)半導体用のモールド金型のように、金型キャビテ
ィ内にチップ、リードフレーム、金線等の内部構造物が
あっても、それらに応じて、流動解析モデルを合成でき
るので、金型流路形状、流動制御条件、材料に合わせた
解析、評価をすることができる。(1) Even if there are internal structures such as chips, lead frames, gold wires, etc. in the mold cavity, such as in semiconductor molds, a flow analysis model can be synthesized according to them, so the mold Analysis and evaluation can be performed according to the flow path shape, flow control conditions, and materials.
(2)本発明を用いて合成した流動解析モデルに対して
、成形品質から生じる設計案の変更に基づく、金型流路
形状、流動制御条件、材料の変更に対しても、流動解析
ができるように、流動解析モデルを再合成することがで
きるので、試行錯誤的な解析に合わせて、流動解析を行
うことができる。(2) For the flow analysis model synthesized using the present invention, flow analysis can be performed for changes in mold flow path shape, flow control conditions, and materials based on changes in the design plan resulting from molding quality. Since the flow analysis model can be resynthesized, flow analysis can be performed in accordance with trial-and-error analysis.
(3)金型内で流動する熱硬化性樹脂の粘度予測式を実
験データから自動決定できるので、半導体プラスチック
パッケージ用のモールド金型の解析を精度良く行うこと
ができる。(3) Since the viscosity prediction formula of the thermosetting resin flowing in the mold can be automatically determined from experimental data, it is possible to accurately analyze the mold for semiconductor plastic packages.
(4)流動解析結果を多(の観点から比較評価できるよ
うに、同一画面上に表示できるので、解析結果の妥当性
評価が容易に行える。(4) Since the flow analysis results can be displayed on the same screen so that they can be compared and evaluated from multiple viewpoints, the validity of the analysis results can be easily evaluated.
(5)解析対象及び解析範囲を逐次拡張できるように、
ノウハウや解析プログラムを追加R8できるので、解析
対象の変化や解析内容の高度化に柔軟に対処できる。(5) To be able to gradually expand the analysis target and analysis range,
Since know-how and analysis programs can be added, it is possible to flexibly respond to changes in the analysis target and the sophistication of the analysis content.
(6)既登録ノウハウ(既登録の形状特徴と解析モデル
との関係)では、流動解析モデルを合成できない対象に
対しても、一度対話処理することにより、流動解析モデ
ルを合成することができる。(6) With registered know-how (relationship between registered shape features and analysis models), a flow analysis model can be synthesized by performing interactive processing once even for objects for which a flow analysis model cannot be synthesized.
(7)本発明による流動解析システムをワークステージ
1ン上で稼働させることにより、金型設計者が必要に応
じて、金型諸元等を評価することができる。(7) By operating the flow analysis system according to the present invention on the work stage 1, a mold designer can evaluate mold specifications, etc., as necessary.
(8)ワークステーション・ホスト計算機装置上に、本
発明による流動解析システムを稼働させることにより、
流路形状、材料物性値、流動制御条件の入力が容易にな
り、かつ、大規模計算が高速に行うことができる。また
、ホスト計算機に接続されることが多い、データベース
(関連技術情報)を利用することも可能になる。(8) By running the flow analysis system according to the present invention on the workstation host computer device,
It becomes easy to input the flow path shape, material property values, and flow control conditions, and large-scale calculations can be performed at high speed. It also becomes possible to use a database (related technical information) that is often connected to a host computer.
(9)流動解析だけでなく、流動解析から′41)られ
る情報に基づいた複合解析も合うことができ、解析対象
に対して、総合的な評価することができる。(9) Not only flow analysis but also complex analysis based on information obtained from flow analysis can be applied, and the analysis target can be comprehensively evaluated.
(lO)本発明を半導体プラスチックパッケージ用のモ
ールド金型開発に適用することにより、金型の評価及び
成形条件の評価を容易に行うことができるので、成形性
の高く、プラスチック材料使用効率の高い金型を作るこ
とができる。(lO) By applying the present invention to the development of molds for semiconductor plastic packages, it is possible to easily evaluate molds and molding conditions, resulting in high moldability and high plastic material usage efficiency. Can make molds.
(11)本発明をプラスチック材料開発に適用すること
により、金型内での流動中の粘度特性を評価できるので
、成形性の観点からの成分構成をきめ材料を開発できる
。(11) By applying the present invention to the development of plastic materials, it is possible to evaluate the viscosity characteristics during flow within a mold, so it is possible to develop materials by determining the component composition from the viewpoint of moldability.
第1図と第2図は1本発明に係る流動解析システムでの
一例での処理手順概略フローを示す図、第3図及び第4
図(α)〜(、j)は、その流動解析システムの一例で
のハードウェア構成及びソフトウェア構成をそれぞれ示
す図、第5図及び第6図は、熱硬化性樹脂の粘度特性を
示すグラフ、第7図(α)〜(f)は、第4図に示す要
部登録部各々のテーブル内容を示す図、第8図、第9図
、第10図は、半導体プラスチックパッケージに例を採
った場合での解析モデル生成過程を説明するための図で
ある。
1・・・ワークステーション、2・・ホスト計算機。
11α、b・・・マルチパス、12α、b・・・バス制
御装置、13Q、6・・・中央処理装置、1.4a、b
・・・ディスク制御装置、15α、6・・・主記憶装置
、16・・・ディスプレイ装置、17・・・キーボード
、18α、b・・・ディスク装置。
19α、b・・・通信制御装置、20α、b・・・モデ
ム、21・・制御部、22・・・入力部、23・・・出
力部、24・・・ノウハウ登録部、25・・・プログラ
ム登録部、26・・・モデル合成部、27・・・材料特
性式パラメータ推定部、28・・、プログラム実行部、
240・・・モデル登録部、241・・・形状登録部、
242・・・形状特徴登録部、243・・形状分割ルー
ル登録部、244・・・分割部分位置関係登録部、24
5・・・部分形状登録部、246・・・形状特徴判定ル
ール登録部、260・・・形状特徴算出部、261・り
解析プログラム割付部、262・・・モデル作成部、2
63・・・入出力項目調整部、264・・・形状分割部
、265・・・部分形状特徴判定部、266・・・解析
モデル統合部、267・・・モデル対話合成部、268
・・・ログ保持部、269・・・ノウハウ生成部、27
0・・・ノウハウ編集部、271・・・実験データ登録
部、272・・・特性式定義部、273・・・相違度評
価式定義部、274・・・相違度評価部、275・・・
パラメータ補正量計算部、41・・・金型キャビティ、
42・・・チップ、43・・・ゲート。
第20
第4目(幻
84閃尚
晃4 圓(C)
晃4圓C〆)
発 50
第 乙 目
μ
第e 回
あヲ目
も70−
各Figures 1 and 2 are diagrams showing a schematic flow of processing procedures in an example of the flow analysis system according to the present invention, and Figures 3 and 4 are
Figures (α) to (, j) are diagrams showing the hardware configuration and software configuration, respectively, of an example of the flow analysis system, and Figures 5 and 6 are graphs showing the viscosity characteristics of thermosetting resin. Figures 7 (α) to (f) are diagrams showing the table contents of each of the main registration sections shown in Figure 4, and Figures 8, 9, and 10 are for semiconductor plastic packages. FIG. 1...Workstation, 2...Host computer. 11α, b... Multipath, 12α, b... Bus control device, 13Q, 6... Central processing unit, 1.4a, b
...Disk control device, 15α, 6... Main storage device, 16... Display device, 17... Keyboard, 18α, b... Disk device. 19α, b... Communication control device, 20α, b... Modem, 21... Control unit, 22... Input unit, 23... Output unit, 24... Know-how registration unit, 25... Program registration unit, 26...Model synthesis unit, 27...Material property equation parameter estimation unit, 28...Program execution unit,
240...Model registration section, 241...Shape registration section,
242...Shape feature registration unit, 243...Shape division rule registration unit, 244...Divided part positional relationship registration unit, 24
5... Partial shape registration section, 246... Shape feature determination rule registration section, 260... Shape feature calculation section, 261. Analysis program allocation section, 262... Model creation section, 2
63... Input/output item adjustment unit, 264... Shape division unit, 265... Partial shape feature determination unit, 266... Analysis model integration unit, 267... Model dialogue synthesis unit, 268
...Log holding unit, 269...Know-how generation unit, 27
0... Know-how editorial department, 271... Experimental data registration section, 272... Characteristic expression definition section, 273... Dissimilarity evaluation formula definition section, 274... Dissimilarity evaluation section, 275...
Parameter correction amount calculation unit, 41... mold cavity,
42...chip, 43...gate. 20th 4th (Phantom 84 Sen Shouko 4 En (C) Ko 4 En C〆) Departure 50 2nd 2nd 1st μ 3rd e Awo 70 - each
Claims (1)
件、材料等を評価するシステムにおいて、流路形状、材
料物性値、流動制御条件を入力する入力手段と、該入力
手段によって入力された流路形状から形状の特徴を抽出
し、抽出した形状特徴から予め登録されている解析モデ
ルとの適合性を判断し、流路全体を解析できる流動解析
モデルを合成するモデル合成手段と、合成された流動解
析モデルの個々の解析モデルに対応したプログラムを予
め登録された解析ライブラリから取り出し、取り出した
プログラムに前記入力手段で入力した材料物性値、流動
制御条件を渡し、該プログラムを順次実行するプログラ
ム実行手段と、から構成され、流路形状、流動制御条件
、材料等に合わせた解析、評価を行えることを特徴とす
るモデル合成型流動解析システム。 2、請求項1記載のシステムにおいて、一部の入力デー
タの変更に対して、流動解析モデルを再構成するモデル
再構成手段を付加することによって、流路形状、流動制
御条件、材料等の変更に対して、柔軟に対応し、流動解
析モデルを再構成して解析、評価を行えることを特徴と
するモデル合成型流動解析システム。 3、請求項1記載のシステムにおいて、実験データを登
録する実験データ登録手段と、材料特性を表わす特性式
を定義する特性式定義手段と、前記実験データ登録手段
で登録された実験データと前記特性式定義手段で定義さ
れた特性式の値との相違度を数値評価するための評価式
を定義する相違度評価式定義手段と、前記評価式を用い
て実験データと特性式の値との相違を計算する相違度評
価手段と、特性式を構成し、かつ実験データから決定さ
れる材料固有のパラメータの補正量を前記相違度評価手
段で計算される相違度から計算するパラメータ補正量計
算手段と、から構成される材料特性式パラメータ推定手
段を付加することで、履歴によって特性を変化する材料
に対する流動解析を行えることを特徴とするモデル合成
型流動解析システム。 4、請求項1記載のシステムにおいて、該システムで得
られる解析結果を登録する解析結果登録手段と、該解析
結果登録手段に登録されている過去に解析した結果と今
回の解析結果とを同時に、かつ、容易に比較できるよう
に表示する結果表示手段とを付加して、解析結果の妥当
性を評価できるようにしたことを特徴とするモデル合成
型流動解析システム。 5、請求項1記載のシステムにおいて、解析モデルを構
築するためのノウハウである形状特徴と解析モデルとの
関係を登録するノウハウ登録手段と、解析モデルを計算
機上で実行可能なプログラム群を登録するプログラム登
録手段とを付加し、解析対象及び解析範囲を逐次拡張で
きるようにしたことを特徴とするモデル合成型流動解析
システム。 6、請求項1記載のシステムにおいて、対話処理によっ
て形状を分割し特徴量を対話的に定義し部分形状に解析
モデルを引き当てるモデル対話合成手段と、対話処理中
の入力情報(ログ)を保持するログ保持手段と、前記ロ
グ情報から請求項5記載のノウハウ登録手段に登録する
ノウハウで、モデル合成に有効なノウハウを生成するノ
ウハウ生成手段と、前記ノウハウ登録手段に既登録のノ
ウハウと前記ノウハウ生成手段から生成されたノウハウ
とをマージし、かつ、ノウハウ間の矛盾が起こらないよ
うにするノウハウ編集手段と、を付加することで、請求
項1記載のモデル合成手段において既登録の形状特徴と
解析モデルとの関係(ノウハウ)では流動解析モデルを
合成できない対象に対しても一度対話処理することによ
り、流動解析モデルを合成できるようにしたことを特徴
とするモデル合成型流動解析システム。 7、接続された装置間の信号伝送路となるバス、該バス
を制御するバス制御装置と、前記バスに接続された中央
処理装置と、ディスク制御装置と、前記中央処理装置に
接続された主記憶装置と、ディスプレイ装置と、キーボ
ードと、前記ディスク装置に接続されたディスクから構
成されるワークステーションであって、前記主記憶装置
上に請求項1記載のモデル合成手段とプログラム実行手
段とを記憶し、前記ディスク上に形状特徴と解析モデル
との適合関係と解析ライブラリとを格納して、前記中央
処理装置が前記主記憶装置に記憶された前記モデル合成
手段とプログラム実行手段を稼働するようにしたモデル
合成型流動解析システム。 8、請求項7記載のワークステーションに、バスに接続
され、前記バスから送られてくるデータを他装置に送信
し、他装置からのデータを受信する通信制御装置を付加
し、前記ワークステーションとモデムを介してデータ通
信を行うバスと、該バスを制御するバス制御装置と、前
記バスに接続した中央処理装置と、ディスク制御装置と
、通信制御装置と、前記中央処理装置に接続した主記憶
装置と、前記ディスク装置に接続したディスクから成る
ホスト計算機と接続したワークステーション・ホスト計
算機装置であって、前記ホスト計算機側の記憶装置上に
も、請求項1記載のモデル合成手段とプログラム実行手
段とを記憶し、前記ディスクに解析ライブラリに格納し
て、請求項1記載の入力手段とモデル合成手段を前記ワ
ークステーション側で実行し、合成された流動解析モデ
ルを前記通信制御装置で送信し、前記プログラム実行手
段を前記ホスト計算機側で高速実行し、計算結果を前記
通信制御装置で、前記ワークステーションへ転送し、結
果を前記ワークステーション側のディスプレイで確認で
きるようにしたモデル合成型流動解析システム。 9、請求項5記載のシステムにおいて、流動解析の結果
から得られる出力データを用いて、さらに高度な解析を
できるような解析モデルと出力結果の関係を前記ノウハ
ウ登録手段に登録し、前記解析モデルをプログラム化し
たものを前記プログラム登録手段に登録することにより
、流動解析だけでなく、流動解析に関係する解析を複合
して行えるようにしたことを特徴とする流動解析システ
ム。 10、請求項1記載のシステムをモールド金型設計に用
いることで、金型流路形状、成形条件、樹脂等の仕様変
更に対して、迅速に評価できるようにしたことを特徴と
する流動解析システム。 11、請求項3記載のシステムを金型内の流動状態にお
ける熱硬化特性をもつ樹脂の粘度を評価し、樹脂の成分
を決める材料設計に用いるようにした流動解析システム
。[Claims] 1. In a system that calculates the flow state of a material and evaluates the flow path shape, flow control conditions, material, etc., an input means for inputting the flow path shape, material physical property values, flow control conditions; , extracts shape features from the flow path shape input by the input means, determines compatibility with a pre-registered analysis model from the extracted shape features, and synthesizes a flow analysis model that can analyze the entire flow path. A model synthesizing means to perform the process and a program corresponding to each analytical model of the synthesized flow analysis model are retrieved from an analysis library registered in advance, and the material property values and flow control conditions inputted by the input means are passed to the retrieved program. , and program execution means for sequentially executing the program, the model synthesis type flow analysis system is characterized in that it can perform analysis and evaluation in accordance with flow path shape, flow control conditions, materials, etc. 2. In the system according to claim 1, by adding model reconstruction means for reconstructing the flow analysis model in response to changes in some of the input data, changes in the flow path shape, flow control conditions, material, etc. This model synthesis type flow analysis system is characterized by its ability to flexibly respond to various situations and perform analysis and evaluation by reconfiguring the flow analysis model. 3. The system according to claim 1, further comprising: an experiment data registration means for registering experiment data; a characteristic expression definition means for defining a characteristic expression representing material properties; and an experiment data registered by the experiment data registration means and the characteristics. A dissimilarity evaluation formula definition means for defining an evaluation formula for numerically evaluating the degree of dissimilarity from the value of the characteristic formula defined by the formula definition means, and a difference between the experimental data and the value of the characteristic formula using the evaluation formula. and a parameter correction amount calculation means that calculates a correction amount of a material-specific parameter that constitutes a characteristic equation and is determined from experimental data from the dissimilarity calculated by the dissimilarity evaluation means. A model synthesis type flow analysis system is characterized in that by adding a material property equation parameter estimation means consisting of , it is possible to perform flow analysis on a material whose properties change depending on the history. 4. In the system according to claim 1, there is an analysis result registration means for registering the analysis results obtained by the system, and the analysis results registered in the analysis result registration means and the current analysis results are simultaneously stored. A model synthesis type flow analysis system characterized in that the validity of the analysis results can be evaluated by adding a result display means for displaying the results for easy comparison. 5. In the system according to claim 1, a know-how registration means for registering a relationship between a shape feature, which is know-how for constructing an analytical model, and the analytical model, and a program group capable of executing the analytical model on a computer are registered. A model synthesis type flow analysis system characterized by adding a program registration means and making it possible to successively expand analysis targets and analysis ranges. 6. The system according to claim 1, further comprising a model interaction synthesis means for dividing a shape through interactive processing, defining feature values interactively, and assigning an analytical model to the partial shape, and retaining input information (log) during the interactive processing. a log holding means; a know-how generation means for generating know-how effective for model synthesis from the know-how registered in the know-how registration means according to claim 5 from the log information; and know-how already registered in the know-how registration means and the know-how generation. By adding a know-how editing means that merges the know-how generated from the means and prevents conflicts between the know-how, the model synthesis means according to claim 1 can perform the analysis with the registered shape features. A model synthesis type flow analysis system is characterized in that it is possible to synthesize a flow analysis model by once interacting with an object for which a flow analysis model cannot be synthesized due to the relationship (know-how) with the model. 7. A bus that serves as a signal transmission path between connected devices, a bus control device that controls the bus, a central processing unit connected to the bus, a disk control device, and a main unit connected to the central processing unit. A workstation comprising a storage device, a display device, a keyboard, and a disk connected to the disk device, wherein the model synthesis means and program execution means according to claim 1 are stored on the main storage device. and storing the compatibility relationship between the shape features and the analysis model and the analysis library on the disk, so that the central processing unit operates the model synthesis means and program execution means stored in the main storage device. A model synthesis type flow analysis system. 8. A communication control device connected to a bus and configured to transmit data sent from the bus to another device and receive data from the other device is added to the workstation according to claim 7, and the workstation is connected to the workstation according to claim 7. A bus that performs data communication via a modem, a bus control device that controls the bus, a central processing unit connected to the bus, a disk control device, a communication control device, and a main memory connected to the central processing unit. A workstation/host computer device connected to a host computer comprising a disk device and a disk connected to the disk device, wherein the model synthesis means and program execution means according to claim 1 are also stored on a storage device on the side of the host computer. and storing it in an analysis library on the disk, executing the input means and model synthesis means according to claim 1 on the workstation side, and transmitting the synthesized flow analysis model through the communication control device, A model synthesis type flow analysis system in which the program execution means is executed at high speed on the host computer side, calculation results are transferred to the workstation using the communication control device, and the results can be confirmed on a display on the workstation side. . 9. The system according to claim 5, wherein a relationship between an analytical model and the output result that enables more advanced analysis is registered in the know-how registration means using output data obtained from the result of the flow analysis, and the relationship between the analytical model and the output result is registered in the know-how registration means. A flow analysis system characterized in that by registering a program in the program registration means, it is possible to perform not only flow analysis but also a combination of analyzes related to flow analysis. 10. Flow analysis characterized in that by using the system according to claim 1 for mold design, it is possible to quickly evaluate changes in specifications of mold flow path shape, molding conditions, resin, etc. system. 11. A flow analysis system in which the system according to claim 3 is used for material design to evaluate the viscosity of a thermosetting resin in a fluid state in a mold and to determine the components of the resin.
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