一种基于卷积神经网络的叠层焊点热疲劳寿命的预测方法

本发明涉及电子封装，尤其涉及一种基于卷积神经网络的叠层焊点热疲劳寿命预测的方法。

背景技术：

1、随着现代电子技术的不断进步，电子产品的集成度越来越高，而体积却越来越小。这就要求电子封装技术能够提供更高的封装密度和更好的可靠性。叠层焊点作为一种先进的封装技术，因其独特的结构设计和优点，成为现代电子产品中不可或缺的组成部分。相比于单层焊，叠层焊能够减小热输入量，这有助于减少焊接过程中产生的变形。每层焊缝的热作用相对较小，因此能够降低整体焊接区域的热应力，减少变形和扭曲的风险。这些优点使得叠层焊点在提高电子产品集成度、降低生产难度和提高可靠性方面发挥着重要作用。在实际应用中，电子设备在运行过程中会受到各种热环境的影响，如温度波动、热循环等，这些都会使叠层焊点产生应力应变，进而可能导致焊点疲劳失效。其中，焊点在工作过程中会经历热循环，热循环会导致焊点内部产生热应力和热应变，进而引发热疲劳失效，焊点热疲劳失效表现为蠕变与疲劳损伤的复合累积损伤，导致在焊料与基板过渡区产生初始裂纹，并逐渐扩展至整个焊点，进而导致叠层焊点的芯片失效。目前，国内外学者并没有给出不同焊点结构参数下叠层焊点的热疲劳寿命预测的方法，以解决计算工作量大的问题。

2、卷积神经网络(cnn)是一种深度学习模型，广泛用于处理具有类似网格结构的数据，例如图像或时间序列数据，也可运用于回归分析，实现非线性映射关系。因此，本发明建立了叠层焊点有限元模型，通过基于应变的疲劳寿命模型对叠层焊点热疲劳寿命进行了计算，建立了卷积神经网络，得出了焊点形态参数与疲劳寿命的非线性映射关系，实现了对不同形态叠层焊点在热循环载荷下的疲劳寿命进行预测，极大地方便了后期叠层焊点的疲劳寿命预测。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种叠层焊点在热循环载荷下疲劳寿命的预测方法，方便了不同形态焊点的疲劳寿命预测。其特征在于，包括：

2、确定影响叠层焊点热循环寿命的不同形态因素，并确定每项因素的水平数，根据所确定的因素水平建立笛卡尔积组合的试验组；

3、基于ansys软件根据试验组建立叠层焊点的仿真模型，施加热循环载荷，进行有限元仿真，确定叠层焊点阵列中应力最大的焊点为危险焊点，绘制危险焊点在热循环下应变随时间变化的曲线；

4、取所述危险焊点塑性应变随时间变化的曲线，选取最大塑性应变幅值，使用engelmaier修正后的coffin-manson模型，计算得出试验组危险焊点失效所需经历的循环周期数，进而计算出热循环寿命；

5、使用试验组数据，以所选取的叠层焊点形态因素等效为一维图像作为输入，建立卷积神经网络进行训练，建立叠层焊点形态因素与叠层焊点热循环寿命的映射关系，并对预测结果和试验结果进行对比分析，评估预测能力；

6、可选的，焊点结构参数采用焊点直径，焊盘直径，焊点高度，分别取四个水平。

7、可选的，进行有限元仿真时，对pcb基板底部四个边角点施加全位移约束。

8、可选的，所述卷积神经网络的卷积核大小为3x1，丢弃层丢弃率为0.2，最大迭代次数为1200次，学习率为0.001，优化算法为sgdm梯度下降算法；

9、本发明提供的叠层焊点热循环寿命的预测方法中，首先确定影响叠层焊点热循环寿命的结构参数，进行有限元仿真后确定危险焊点，绘制危险焊点的应变变化曲线，随后根据engelmaier修正后的coffin-manson模型计算叠层焊点热循环寿命，建立卷积神经网络进行叠层焊点结构参数与热循环寿命的回归分析，实现对叠层焊点热循环寿命的预测，为叠层焊点可靠性设计提供一定的理论指导。

技术特征：

1.一种叠层焊点热疲劳寿命的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的叠层焊点热循环寿命的预测方法，其特征在于，步骤1)中，所述形态因素为焊点直径，焊点高度，焊盘直径，并对每个形态因素分别设置4个水平，建立64组笛卡尔积组合的试验组。

3.如权利要求1所述的叠层焊点热循环寿命的预测方法，其特征在于，步骤2)中，所述危险焊点确定方式为：在一个热循环加载周期中的同一时间节点上，取叠层焊点阵列中应力最大的焊点作为危险焊点。

4.如权利要求1所述的叠层焊点热循环寿命的预测方法，其特征在于，步骤4)中，从64组试验组数据中随机抽取50组作为测试集，16组作为验证集，卷积神经网络每轮迭代次数为2次，迭代轮数为800轮，最大迭代次数为1200次，学习率为0.001。

5.如权利要求1所述的叠层焊点热循环寿命的预测方法，其特征在于，步骤4)中，把焊点直径，焊点高度，焊盘直径等效成3x1x1的矩阵图像作为输入，卷积核大小为3x1，进行两次卷积分别生成16张与32张特征图，步幅为1x1，丢弃层丢弃率为0.2，使用sgdm梯度下降算法优化神经网络模型。

技术总结本发明提供了一种基于卷积神经网络的叠层焊点热疲劳寿命的预测方法。首先确定影响叠层焊点热疲劳寿命的不同形态因素，并确定每项因素的水平数，根据所确定的因素水平建立笛卡尔积组合的试验组，随后基于ANSYS软件根据试验组建立叠层焊点的仿真模型，施加温度循环载荷，进行有限元仿真，确定叠层焊点阵列中应力最大的焊点为危险焊点，绘制危险焊点在温度循环下应变随时间变化的曲线，取所述叠层焊点危险焊点塑性应变随时间变化的曲线，选取最大塑性应变幅值，使用Engelmaier修正后的Coffin‑Manson模型，计算得出试验组焊点失效所需经历的循环周期数，最后使用试验组数据，以所选取的叠层焊点形态因素等效为一维图像作为输入，建立卷积神经网络进行训练，建立叠层焊点形态因素与叠层焊点热循环寿命的映射关系，以实现对不同形态叠层焊点的热疲劳寿命预测，为叠层焊点可靠性设计提供一定的理论指导。技术研发人员：黄春跃,黄立祥,王斌,高超,韦基盛,郭伟,磨景成受保护的技术使用者：桂林电子科技大学技术研发日：技术公布日：2024/10/17