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J-GLOBAL ID：201602256019917604   整理番号：16A0770937

過酷な環境にさらされた銅-アルミニウムワイヤボンドのためのANNベースRUL評価【Powered by NICT】

ANN based RUL assessment for copper-aluminum wirebonds subjected to harsh environments

著者 (3件)： Lall Pradeep (NSF-CAVE3 Electronics Research center, Dept. Mechanical Engineering, Auburn University, Auburn, AL, USA, 36849) ,  Deshpande Shantanu (NSF-CAVE3 Electronics Research center, Dept. Mechanical Engineering, Auburn University, Auburn, AL, USA, 36849) ,  Nguyen Luu (Texas Instruments Santa Clara, CA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICPHM  ページ： 1-10  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 銅(Cu)ワイヤボンディングは伝統的な金(Au)ワイヤボンドへの新しい代替法である。CuがAuのようとして不活性ではないので,パッケージにおける材料選択はパッケージの信頼性において重要な役割を果たす。研究者はpH値,イオン汚染,およびCuワイヤボンドの信頼性に及ぼすEMCなどの充填剤含有量のような変数の個々の影響を報告した。しかしながら,全てのこれらパラメータが信頼性に及ぼす複合効果を持っているので,Cuワイヤボンドの信頼性に及ぼす全てのパラメータの複合効果を理解することは,Cuワイヤボンドシステムへのスムーズな移行のために必要である。本論文では,ニューラルネットワークに基づく銅ワイヤボンド系の寿命予測のための予測モデルを提示した。部品のセット,八種類のEMCの成形は,高温環境(温度範囲150~°セツキシマブ°C)に供した。抵抗,IMC変化やせん断強度変化が本研究時に監視した。抵抗分光法は,正確な抵抗測定に使用した。Dage2400pcはせん断強さの変化を計算した。部品は破壊後のSEMおよびEDXシステムを用いたCu-Al界面に沿って切断し研磨した。せん断強度の変化と抵抗変化の間の関係を確立した。抵抗の20%の変化は破壊しきい値と考えられた。全てのパートは,破壊するまで試験した。耐性の進化は失敗の主要な指標として考えられた。モデルのための変数選択は,主成分分析を用いて行った。Scree地区を用いてモデルにおける影響力のある変数を同定し,保持し,有意な変数を無視することであった。抵抗進化と故障時間データと共にshortlisted変数を用いて,予測モデルを構築した。ニューラルネットワーク回帰モデルは,入力特徴ベクトルで訓練した。教師つき学習は訓練に使用した。フィードフォワード多層ネットワークはLevenberg Marquardtアルゴリズムと連動するBayes正則化を用いて訓練した。データの過剰適合を避けるために複数回行った自己検証および交差検証した。環境条件,EMCの特性と現状先行指標のが分かっているときに予測モデルは残存耐用年数を予測することができる。モデルは,所定の運転条件で,Cuワイヤボンディングした成形パッケージの残存耐用年数(RUL)の教育評価,提供するであろう。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼性 ,  正則化 ,  回帰モデル ,  寿命予測 ,  *銅 ,  ワイヤボンディング ,  界面 ,  予測モデル ,  金 ,  主成分分析 ,  剪断強さ ,  耐用年数 ,  教師つき学習
準シソーラス用語： 運転条件 ,  環境条件 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 環境 ,  銅 ,  評価