基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微電子塑封器件的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究.pdf

1、分類(lèi)號(hào)密級(jí)UDC編號(hào)桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微電子塑封器件的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究(英文)StudyonOptimalDesignMethodfMicroelectronicPackagingDeviceBasedonArtificialNeuralwk研究生姓名：蔡苗指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)：楊道國(guó)教授申請(qǐng)學(xué)科門(mén)類(lèi)：工學(xué)碩士學(xué)科、專(zhuān)業(yè)：機(jī)械電子工程提交論文日期：2008年12月論文答辯時(shí)間：2009年3月19日2009

2、年03月20日摘要摘要界面層裂是微電子封裝器件的主要失效模式之一。國(guó)際半導(dǎo)體技術(shù)路線(xiàn)圖（ITRS）在近年的報(bào)告中強(qiáng)調(diào)更好地了解界面行為和能夠表征和控制界面強(qiáng)度作為將來(lái)芯片開(kāi)發(fā)和制造的關(guān)鍵。界面層裂除受濕熱應(yīng)力影響，更受蒸汽壓力的影響，因此，集成濕、熱及蒸汽壓力分析界面可靠性問(wèn)題尤為關(guān)鍵。其次，研究可靠性問(wèn)題目的就是提高器件的可靠性，而這也是可靠性設(shè)計(jì)關(guān)鍵之一。因此，很有必要在研究界面層裂失效的基礎(chǔ)上探索器件參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題。本文針對(duì)微

3、電子封裝器件的界面層裂失效問(wèn)題，深入研究了基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封裝器件優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。主要研究?jī)?nèi)容如下：1）在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)微電子封裝器件的界面層裂失效問(wèn)題，改進(jìn)并提出了一種集成熱、濕及蒸汽壓力的分析方法。一方面分析了其可行性；另一方面初步探索了塑封器件的參數(shù)優(yōu)化組合問(wèn)題，并證明了探討一種能適合于封裝器件的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的必要性。2）利用模塑封材料（EMC）疲勞實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)，深入研究了基于主成分分析和遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方

4、法，并證明了其穩(wěn)定性和實(shí)用性。3）在改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，深入研究了封裝器件的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。利用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了一種將基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封裝器件優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，并以傳統(tǒng)的塑封DRQFN器件在熱機(jī)械作用下的優(yōu)化設(shè)計(jì)為例，詳細(xì)探討了優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程，分析了封裝器件設(shè)計(jì)時(shí)的材料搭配及尺寸搭配的難題。4）編程實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化設(shè)計(jì)方法并初步實(shí)現(xiàn)用戶(hù)軟件界面，詳細(xì)介紹了優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)流程，并給出了關(guān)鍵程序段的詳細(xì)代碼函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了參數(shù)優(yōu)

5、化過(guò)程的自動(dòng)化及面向用戶(hù)的設(shè)計(jì)軟件界面。5）針對(duì)界面層裂失效問(wèn)題，在集成濕、熱及蒸氣壓力作用下，實(shí)現(xiàn)了一種新型塑封QFN器件的優(yōu)化設(shè)計(jì)，并做了程序運(yùn)行過(guò)程的參數(shù)輸入的演示。6）針對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)出現(xiàn)的失效案例，在結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析基礎(chǔ)上，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的可行性。研究結(jié)果表明：（1）本文提出的集成熱、濕及蒸汽壓力的分析方法可行，且具有通用性；（2）針對(duì)界面層裂失效進(jìn)行器件尺寸和材料選擇優(yōu)化設(shè)計(jì)是很有必要的。由于參數(shù)之間的相互影響，器件

6、的參數(shù)優(yōu)化組合不唯一，很有必要探討一種適合于封裝器件這種多優(yōu)化組合的設(shè)計(jì)方法。（3）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入因子采用了主成分分析后，解決了網(wǎng)絡(luò)擬合誤差和泛化（預(yù)測(cè)）能力的不穩(wěn)定性問(wèn)題；在采用主成分分析并結(jié)合遺傳算法對(duì)BPNN模型進(jìn)行改進(jìn)后，訓(xùn)練好的GABPNN模型具有穩(wěn)定性好，實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn)。（4）基于該改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的封裝器件的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法較好的解決了封裝器件設(shè)計(jì)時(shí)的材料搭配及尺寸搭配的難題。（5）在實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化過(guò)程的自動(dòng)化及面向用戶(hù)的