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J-GLOBAL ID：202102250975234403   整理番号：21A1821664

BGAコンポーネントにおける衝撃誘起リスクを評価するための知識ベース認定方法論【JST・京大機械翻訳】

Knowledge Based Qualification Methodology to Evaluate Shock Induced Risks in BGA Components

著者 (3件)： Pei Min (Intel Corporation, Hillsboro, OR) ,  Arakere Guru (Intel Corporation, Chandler, AZ) ,  Vujosevic Milena (Intel Corporation, Santa Clara, CA)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： InterPACK2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  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： 本論文は,BGA成分衝撃認定要求を計算するために,知識ベース質問(KBQ)方法論の詳細を提供した。この方法論は,使用条件および破壊物理の詳細な知識を生成するために用いた実験的,理論的および計算的アプローチに基づいている。議論は,現場の要素によって経験した動的負荷に関するエンドユーザ挙動とシステム設計影響を理解するために取り入れるステップであった。ボード変形モードの理解,BGA故障に対するその影響,および,日常応用に対して十分に正確であるだけでなく,実用的である物理-破壊(PoF)メトリックスについて,特別な焦点を置いた。理論的および計算モデリングを用いて,条件およびシステムレベル低下から試験ボード成分衝撃まで,使用条件から必要な「翻訳」を行った。PoF計量によって可能になったこれらの「翻訳」は,BGAショック認定要求の決定に直接導く。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *衝撃 ,  故障 ,  システム設計 ,  動荷重 ,  ショック症状 ,  *知識ベース
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  変形モード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： BGA ,  コンポーネント ,  衝撃 ,  誘起 ,  リスク ,  評価 ,  知識 ,  認定 ,  方法論