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ALTA PRO中应用一般对数线性模型计算热循环

发布日期: 2017-11-02

比竞争对手产品具有更高的可靠性是成功的关键因素之一。对于电子行业尤其如此。电子产品的可靠性可以基于设计、制造过程和预期的操作条件来预测。可靠性估计方法有很多种,例如基于标准的可靠性预计、物理失效和寿命测试。ReliaSoft的ALTA PRO采用物理失效方法,可用于分析单个或多个应力条件下的测试数据。在本文中,我们将通过使用ALTA PRO中的通用对数线性(GLL)模型来分析应用Norris-Landzberg模型的无铅焊点低周疲劳的加速测试数据。

Norris-Landzberg 和GLL 模型对比

在电子设备中,温度循环和热冲击导致的疲劳可能引起失效发生。这些疲劳失效通常是设备正常功率在高低周期性循环时引起周期性应力的结果。这些应力导致材料变弱,以下几种不同原因可导致失效,包括电介质/薄膜裂纹,键剥离和焊点疲劳。Coffin-Manson模型及其修改版本被称为Norris-Landzberg模型已经成功用于模拟焊点的裂纹生长,这些裂纹是由设备开关时引起的反复温度循环导致。Norris-Landzberg模型中失效的周期数表示为:

其中,

Nf是失效的周期数

C是系数

f是循环频率[cycles/day]

ΔT是循环期间的温度范围[K]

Tmax是每个循环期间的最高温度[K]

Ea是活化能[eV]

K是波耳兹曼常数[8.617×10-5eV/K]

p和m是模型参数

循环频率(f),温度范围(ΔT)和最大温度(Tmax)是测试所考虑的应力。活化能(Ea)可以通过测试数据确定,并且它通常与某些失效机制和失效模式模式相关。Norris-Landzberg模型的典型参数已针对各种焊料类型公布。例如,对于锡-铅(SnPb)焊料和锡- 银- 铜(SnAgCu或SAC)焊料,参数为:p = 0.33,m = 1.9和Ea = 0.122。

加速因子计算如下,



ALTA PRO中的一般对数线性(GLL)模型假定了寿命特性参数tp满足对数线性关系,其公式为:
其中,

tp是寿命特性

α0,α1,...αn是寿命-应力关系的参数

χ1,χ2,...χn是协变量

这个方程也可写成如下形式,

接着可推导出寿命特性参数方程,

寿命特征tp可以表示假设的基本寿命分布中的任何百分位数。它可以是比例参数η(Weibull分布),平均值(指数分布)或中值(对数正态分布)。

应用对数线性关系表示寿命特性的优点是可以通过对协变量进行简单的变换来假设寿命-应力关系模型。因此,Norris-Landzberg模型是动力模型中f、ΔT和指数模型中的Tmax的组成,它可以由GLL模型推导出来,应用对数变换推导出f和ΔT,应用倒数变换推导出Tmax。因此GLL模型中的三参数变化如下:

应用变换之后,


其中Norris-Landzberg模型和GLL模型中关系参数描述如下:

C=ea0

p=−α1

m=−α2

Eα⁄K=α3

实例

在三中不同高应力条件下重复温度循环测试,40个电子部件的焊接处均因为裂纹生长而失效。相关数据集输入到ALTA PRO标准数表中,如下所示。

为了应用Norris-Landzberg模型,在控制面板中选择GLL对数正态模型,接着应用下面的应力变换计算三应力。
你可以接着应用ALTA PRO中的GLL结果计算Norris-Landzberg模型中的参数,如下所述:

结论

在本文中,我们介绍了Norris-Landzberg物理失效模型,它用于电子器件在重复温度循环下引起的焊点的裂纹生长。提出了Norris-Landzberg模型和GLL模型之间的关系,并且使用ALTA PRO来估计给定数据集的Norris-Landzberg参数。对于来源于多重应力引起的多种物理失效模型,ALTA中可以应用类似的过程分析加速测试数据。

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