基于遺傳算法的LTCC微波組件制造工藝協同調控研究.pdf

1、隨著微波集成芯片的發(fā)展，微波電路系統(tǒng)越來越輕量化，小型化和高度集成化。特別是在現代雷達、武器和衛(wèi)星通訊領域，對微波組件的重量、可靠性和性能提出了更高要求。由于低溫共燒陶瓷（LTCC）技術具有良好的電熱、機械和工藝加工特性，被越來越多的用到微波組件制造領域。LTCC微波組件制造技術復雜，難度大，體現在其對工藝參數敏感，微小的成型缺陷將對其功能特性造成較大影響。針對具體的LTCC微波組件研制，因為材料、尺寸、結構等參數及其相互影響關系不同，

2、往往需要多輪次樣件試制和逐漸優(yōu)化才能保證產品質量，這對新型的微波組件研制帶來了較大的技術和成本壓力。本文結合相關科研項目所需，以某新型LTCC微波組件為研究對象，對其制造工藝及其參數優(yōu)化進行了研究。
　　本文研究的LTCC微波組件主要由LTCC基板和微波射頻多功能芯片組成。本文針對LTCC微波組件主要的成型工藝—基板層壓、燒結和芯片真空共晶焊接進行了研究，分析了三種工藝過程中產生的成型缺陷及工藝間的耦合性。結果表明，層壓和燒結工藝

3、過程中易產生垂直互聯柱錯位、微通道變形、基板翹曲三種缺陷，彼此耦合性較強，而真空共晶焊工藝過程中容易產生焊接空洞缺陷，與層壓和燒結工藝耦合性較弱。提出了針對層壓和燒結工藝進行多目標協同優(yōu)化和對共晶焊接工藝進行單目標優(yōu)化的工藝調控思路。
　　將有限元數值分析結合智能優(yōu)化決策算法應用于本文LTCC微波組件成型工藝的協同優(yōu)化研究中：采用有限元軟件建立LTCC微波組件的基板（以下簡稱LTCC基板）和焊接有限元分析模型，針對相應的工藝參數設

4、計正交試驗方案，分析構建各個工藝參數對成型缺陷的影響關系；采取BP(Back Propagation)神經網絡和多目標遺傳算法—NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)相結合用于LTCC基板在層壓和燒結工藝過程中的工藝參數優(yōu)化；采取二次響應面和遺傳算法針對真空共晶焊進行工藝參數優(yōu)化。
　　根據LTCC基板成型過程中出現的微通道變形、互聯金屬柱錯位、基板翹曲這三種缺陷的正

5、交仿真實驗結果對神經網絡模型進行訓練，建立此三種缺陷與工藝參數之間的神經網絡預測模型。利用多目標遺傳算法獲得三種缺陷對應工藝參數的Pareto解集，通過多屬性決策方法，決策獲得一組較優(yōu)工藝參數組合，其對應的優(yōu)化結果為：互聯柱最大錯位度為2.3979%，微通道綜合變形為0.1604mm，基板翹曲度為0.515%。同時，根據焊接空洞仿真數據通過響應面法擬合真空共晶焊接工藝與焊接空洞缺陷映射關系，利用遺傳算法對關系模型進行工藝邊界條件內的全局