摘要 RoHS 法规的出台(该法规强制使用无铅焊料)以及 BGA 封装的日益普及,使得 ENIG 因其出色的长期可焊性和表面平整度而成为一种流行的表面处理选择。这种表面处理的缺陷之一是有可能在化学镀镍和浸金之间形成一层磷含量过高的层,这被称为黑焊盘缺陷。大多数现有文献表明,黑焊盘缺陷是由于 ENIG 工艺的浸金步骤中镍磷 (Ni-P) 层中的镍加速还原(腐蚀)造成的。黑焊盘缺陷可表现为 Ni-P 结节边界处的腐蚀尖峰,并可能发展为 Ni-P 顶部异常厚的高磷区域。与黑焊盘缺陷相关的一种故障机制是由于高磷区域的存在,下层 Ni-P 层中润湿良好的焊点发生脆性故障。在严重的情况下,黑焊盘缺陷会导致可焊性问题,并阻碍锡镍金属间化合物的形成,从而阻碍焊点的良好润湿。我们有机会研究了许多不同类型的黑焊盘案例,从严重到轻微,并且有大量的知识可以分享。本文将让读者对如何识别黑焊盘以及随后确定其严重程度有一个基本的了解。
在随机环境中涉及顺序决策的优化问题。在这本专着中,我们主要集中于SP和SOC建模方法。在这些框架中,存在自然情况,当被考虑的问题是凸。顺序优化的经典方法基于动态编程。它具有所谓的“维度诅咒”的问题,因为它的计算复杂性相对于状态变量的维度呈指数增长。解决凸多阶段随机问题的最新进展是基于切割动态编程方程的成本为go(值)函数的平面近似。在动态设置中切割平面类型算法是该专着的主要主题之一。我们还讨论了应用于多阶段随机优化问题的随机临界类型方法。从计算复杂性的角度来看,这两种方法似乎相互融合。切割平面类型方法可以处理大量阶段的多阶段问题
量子计算的一个基本模型是可编程量子门阵列。这是一种量子处理器,由程序状态提供信息,该程序状态会在输入状态上引发相应的量子操作。虽然可编程,但已知该模型的任何有限维设计都是非通用的,这意味着处理器无法完美模拟输入上的任意量子通道。表征模拟的接近程度并找到最佳程序状态在过去 20 年里一直是悬而未决的问题。在这里,我们通过展示寻找最佳程序状态是一个凸优化问题来回答这些问题,该问题可以通过机器学习中常用的半有限规划和基于梯度的方法来解决。我们将这个一般结果应用于不同类型的处理器,从基于量子隐形传态的浅层设计到依赖于基于端口的隐形传态和参数量子电路的更深层方案。
因此,鉴于这一需求,本论文研究的重点是创建一种方法,用于预测受到平面内和平面外载荷的凸耳接头的疲劳寿命。这项研究是与 GKN Fokker Aerostructures 合作进行的。当前的疲劳预测方法都是基于轴向载荷的凸耳。从概念上讲,这种方法应用了 Larsson 关系,该关系通过某些校正系数将任意凸耳的标称应力与参考凸耳联系起来。然后将凸耳的标称应力应用于 S-N 曲线,从而得出失效前的循环数(疲劳寿命)。Fokker 在其技术手册 3(TH3)中描述了这种方法。然而,Larsson 和 TH3 都没有考虑斜向和/或平面外载荷的凸耳来预测疲劳寿命。已经对斜向载荷的凸耳进行了一些研究,但这些研究的主要重点是峰值应力位置和应力集中因子 (SCF) 的计算。在公开报告的研究中没有发现关于平面外负载凸耳的信息。
没有人类驾驶员的干预,并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3:道路安全,经济和社会福利,能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境,以在现实世界中进行交互。在这种环境中,连接起着至关重要的作用,无线通信使车辆能够相互通信(V2V)以及基础架构(V2I)(v2i)关于实时车辆位置,速度,加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会,以使交通相互作用,以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变,已经进行了许多研究,以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如,橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统(RTMC),其中包括流量数据管理,路线计划,集中式通信和可视化。已经证明,可以使用交通信号阶段和计时(SPAT)信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定,可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而,尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力,但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外,相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹,同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的,并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新,以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹,但由于高计算成本,无法保证最佳解决方案,并且无法应付非凸运动限制和动态环境,因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求,该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点,凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先,提出的顺序凸编程(SCP)算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题,并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下:第2节对相关工作进行了简要审查。第二,我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用,从根本上改善了提出的SCP算法,以提高准确性,更好的实时和融合性能。第三,得益于高级计算效率,该提出的方法实现了实时模型预测控制(MPC)框架,并对动态交通环境的即时响应,以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法,该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。
在本文中,我们考虑了对于 D2W 键合,封装集成商可以使用几种键合技术,从焊球到底部填充 TCB 和混合键合。讨论了各种特定的应用差距和技术载体,以强调 HVM 的采用目前还不是交钥匙工程,而与一直占主导地位的成熟引线键合相比,该技术似乎非常年轻。由于特定外形封装尺寸或设备应用对性能的要求很高,代工封装公司或使用内部封装工艺的大型半导体制造商,因此采用年轻的技术需要仔细规划,以解决潜在的差距和障碍,以实现具有成本效益、高产量和可扩展的技术。I/O 密度将受到关键因素的限制,例如键合对准精度、焊盘或凸块尺寸和金属界面、晶圆或载体晶圆形状/翘曲、如果采用了 CMP 技术,界面均匀性、退火和 DT 限制、底部填充特性、凸块金属选择、应力诱导裂纹形成;必须谨慎处理此处未考虑的其他差距和风险,以确保
摘要 目的——本文旨在研究在批量生产环境下使用七种低空洞无铅焊膏通过回流焊接组装的发光二极管 (LED) 的导热垫下焊点的空洞现象。设计/方法/方法——所研究的焊膏为 SAC305 型、Innolot 型或由制造商在 (SnAgCu) 合金基础上特别配制,并添加了一些合金元素,例如 Bi、In、Sb 和 Ti,以提供低空洞含量。使用 SnPb 焊膏 - OM5100 - 作为基准。由于行业实践中通常使用 LED 焊盘的焊膏覆盖率作为焊点中空洞含量的衡量标准。发现 – 发现使用 LMPA-Q 和 REL61 焊膏形成的焊点具有最高的覆盖率,且空洞含量最低,其特征是覆盖率平均值分别为 93.13% [标准差 (SD) = 2.72%] 和 92.93% (SD = 2.77%)。空洞直径达到平均值,LMPA-Q 为 0.061 毫米 (SD = 0.044 毫米),REL61 为 0.074 毫米 (SD = 0.052 毫米)。结果以直方图、绘图框和 X 射线图像的形式呈现。使用 3D 计算机断层扫描观察了一些选定的焊点。原创性/价值 – 使用 Origin 软件基于 2D X 射线图像进行统计分析。它们可以比较制造商推荐的低空洞的各种焊膏的特性。该结果可能对焊膏制造商或电子制造服务有用。
摘要 本文提出了一种针对焊球HIP(Head-In-Pillow)缺陷检测的AI(人工智能)解决方案。HIP缺陷会影响焊球的导电性,导致间歇性故障。由于HIP缺陷的位置和形状多变,传统的机器视觉算法无法完全解决该问题。近年来,卷积神经网络(CNN)在图像识别和分类方面表现优异,但由于数据不足,容易引起过拟合问题。因此,我们结合CNN和机器学习算法支持向量机(SVM)来设计我们的检测流程。参考几种最新模型的优点,我们提出了3D CNN模型,并采用焦点损失和三重态损失来解决由稀有缺陷数据引起的数据不平衡问题。与几种经典的CNN模型和深度学习检测软件SuaKIT相比,我们的检测方法具有最佳性能和快速的测试速度。
摘要 球栅阵列 (BGA) 是一种表面贴装芯片封装,常用于许多微电子产品。封装下方有焊球阵列,为 PCB 提供电气连接和机械支撑。BGA 以其低电感、高引线数和紧凑尺寸而闻名。BGA 芯片与印刷电路板的对齐更简单。这是因为引线(称为“焊球”或“焊料凸块”)与引线封装相比距离更远。锡-银-铜 (Sn-Ag-Cu) 是一种常用的焊球,也称为 SAC,是一种无铅合金 [1, 2]。SAC 目前是用于替代锡铅的主要合金系统,因为它具有足够的热疲劳性能,并且接近共晶,润湿性和强度符合要求的规格。然而,对于更严格的可靠性要求(例如汽车应用),当覆盖面积超过一定尺寸时,SAC 焊料将难以满足板级可靠性。这导致了对替代焊料合金(例如 SACQ 和 QSAC)的研究。将比较 SAC305、SACQ 和 QSAC 的拉伸强度、伸长率和硬度等性能。研究各种类型焊球与 BGA 的焊点在球剪切时的故障模式和球剪切强度的测量。这些焊料合金需要在高温条件下进行长达 3000 小时的高温储存 (HTS)。我们将分享和讨论实验结果的详细信息,包括故障模式和金属间化合物的特性和相关性。