झटके और कंपन के अधीन इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता विश्लेषण-एक सिंहावलोकन

जर्नल: शॉक एंड वाइब्रेशन 16 (2009) 45-59
लेखक: रॉबिन एलेस्टेयर एमी, गुग्लिल्मो एस. एग्लिएटी (ई-मेल: [ईमेल संरक्षित]), और गाइ रिचर्डसन
लेखकों की संबद्धताएँ: अंतरिक्ष यात्री अनुसंधान समूह, साउथेम्प्टन विश्वविद्यालय, इंजीनियरिंग विज्ञान स्कूल, साउथेम्प्टन, यूके
सरे सैटेलाइट टेक्नोलॉजी लिमिटेड, गिल्डफोर्ड, सरे, यूके

कॉपीराइट 2009 हिंदवी प्रकाशन निगम। यह क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन लाइसेंस के तहत वितरित एक ओपन एक्सेस लेख है, जो किसी भी माध्यम में अप्रतिबंधित उपयोग, वितरण और पुनरुत्पादन की अनुमति देता है, बशर्ते कि मूल कार्य को उचित रूप से उद्धृत किया गया हो।

सार। भविष्य में, यह उम्मीद की जाती है कि सभी आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों में झटके और कंपन भार को झेलने की क्षमता बनाए रखते हुए कार्यक्षमता में वृद्धि होगी। इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की जटिल प्रतिक्रिया और विफलता विशेषताओं के कारण विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने की प्रक्रिया कठिन है, इसलिए वर्तमान में मौजूदा तरीके गणना सटीकता और लागत के बीच एक समझौता हैं।
गतिशील भार के तहत संचालन करते समय इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की विश्वसनीय और तीव्र भविष्यवाणी उद्योग के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। यह लेख इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने में आने वाली समस्याओं को दिखाता है जो परिणामों को धीमा कर देते हैं। यह भी ध्यान में रखा जाना चाहिए कि विश्वसनीयता मॉडल आमतौर पर कई समान घटकों के लिए उपकरण कॉन्फ़िगरेशन की एक विस्तृत श्रृंखला को ध्यान में रखकर बनाया जाता है। एक या किसी अन्य विधि का उपयोग करने की संभावना का चयन करने के लिए इस आलेख में विश्वसनीयता भविष्यवाणी विधियों के चार वर्गों (संदर्भ विधियां, परीक्षण डेटा, प्रयोगात्मक डेटा और विफलता के भौतिक कारणों का मॉडलिंग - विफलता की भौतिकी) की तुलना की गई है। यह ध्यान दिया गया है कि इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों में अधिकांश विफलताएं थर्मल लोड के कारण होती हैं, लेकिन यह समीक्षा ऑपरेशन के दौरान झटके और कंपन के कारण होने वाली विफलताओं पर केंद्रित है।

अनुवादक का नोट। यह लेख इस विषय पर साहित्य की समीक्षा है। अपनी अपेक्षाकृत पुरानी उम्र के बावजूद, यह विभिन्न तरीकों का उपयोग करके विश्वसनीयता का आकलन करने की समस्या के लिए एक उत्कृष्ट परिचय के रूप में कार्य करता है।

1. शब्दावली

बीजीए बॉल ग्रिड ऐरे।
डीआईपी डुअल इन-लाइन प्रोसेसर, जिसे कभी-कभी डुअल इन-लाइन पैकेज के रूप में जाना जाता है।
एफई परिमित तत्व।
पीजीए पिन ग्रिड ऐरे।
पीसीबी मुद्रित सर्किट बोर्ड, जिसे कभी-कभी पीडब्लूबी (मुद्रित वायरिंग बोर्ड) के रूप में जाना जाता है।
पीएलसीसी प्लास्टिक लीडेड चिप कैरियर।
पीटीएच प्लेटेड थ्रू होल, जिसे कभी-कभी पिन थ्रू होल के नाम से भी जाना जाता है।
क्यूएफपी क्वाड फ्लैट पैक - जिसे गल विंग के नाम से भी जाना जाता है।
एसएमए आकार मेमोरी मिश्र।
एसएमटी सरफेस माउंट टेक्नोलॉजी।

मूल लेखकों का नोट: इस लेख में, शब्द "घटक" एक विशिष्ट इलेक्ट्रॉनिक उपकरण को संदर्भित करता है जिसे मुद्रित सर्किट बोर्ड में मिलाया जा सकता है, शब्द "पैकेज" एक एकीकृत सर्किट के किसी भी घटक (आमतौर पर किसी भी एसएमटी या डीआईपी घटक) को संदर्भित करता है। शब्द "संलग्न घटक" किसी भी संयुक्त मुद्रित सर्किट बोर्ड या घटक प्रणाली को संदर्भित करता है, जो इस बात पर जोर देता है कि संलग्न घटकों का अपना द्रव्यमान और कठोरता है। (लेख में क्रिस्टल पैकेजिंग और विश्वसनीयता पर इसके प्रभाव पर चर्चा नहीं की गई है, इसलिए निम्नलिखित में "पैकेज" शब्द को एक या दूसरे प्रकार के "केस" के रूप में माना जा सकता है - लगभग अनुवाद।)

2. समस्या का विवरण

पीसीबी पर लगाए गए झटके और कंपन भार पीसीबी सब्सट्रेट, घटक पैकेज, घटक निशान और सोल्डर जोड़ों पर तनाव का कारण बनते हैं। ये तनाव सर्किट बोर्ड में झुकने वाले क्षणों और घटक की द्रव्यमान जड़ता के संयोजन के कारण होते हैं। सबसे खराब स्थिति में, ये तनाव निम्नलिखित विफलता मोड में से एक का कारण बन सकते हैं: पीसीबी प्रदूषण, सोल्डर संयुक्त विफलता, लीड विफलता, या घटक पैकेज विफलता। यदि इनमें से कोई भी विफलता मोड होता है, तो डिवाइस की पूरी तरह से विफलता होने की संभावना है। ऑपरेशन के दौरान अनुभव की जाने वाली विफलता मोड पैकेजिंग के प्रकार, मुद्रित सर्किट बोर्ड के गुणों, साथ ही झुकने वाले क्षणों और जड़त्व बलों की आवृत्ति और आयाम पर निर्भर करती है। इलेक्ट्रॉनिक उपकरण विश्वसनीयता विश्लेषण में धीमी प्रगति इनपुट कारकों और विफलता मोड के कई संयोजनों के कारण है जिन पर विचार करने की आवश्यकता है।

इस अनुभाग का शेष भाग विभिन्न इनपुट कारकों पर एक साथ विचार करने की कठिनाई को समझाने का प्रयास करेगा।

विचार करने योग्य पहला जटिल कारक आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक्स में उपलब्ध पैकेज प्रकारों की विस्तृत श्रृंखला है, क्योंकि प्रत्येक पैकेज विभिन्न कारणों से विफल हो सकता है। भारी घटक जड़त्वीय भार के प्रति अधिक संवेदनशील होते हैं, जबकि एसएमटी घटकों की प्रतिक्रिया सर्किट बोर्ड की वक्रता पर अधिक निर्भर होती है। परिणामस्वरूप, इन बुनियादी अंतरों के कारण, इस प्रकार के घटकों में द्रव्यमान या आकार के आधार पर बड़े पैमाने पर भिन्न विफलता मानदंड होते हैं। बाज़ार में लगातार नए घटकों के आने से यह समस्या और भी बढ़ गई है। इसलिए, भविष्य में किसी भी व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए किसी भी प्रस्तावित विश्वसनीयता भविष्यवाणी पद्धति को नए घटकों के अनुकूल होना चाहिए। कंपन के प्रति मुद्रित सर्किट बोर्ड की प्रतिक्रिया घटकों की कठोरता और द्रव्यमान से निर्धारित होती है, जो मुद्रित सर्किट बोर्ड की स्थानीय प्रतिक्रिया को प्रभावित करती है। यह ज्ञात है कि सबसे भारी या सबसे बड़े घटक उन स्थानों पर कंपन के प्रति बोर्ड की प्रतिक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से बदल देते हैं जहां वे स्थापित होते हैं। पीसीबी यांत्रिक गुण (यंग का मापांक और मोटाई) विश्वसनीयता को ऐसे तरीकों से प्रभावित कर सकते हैं जिनका अनुमान लगाना मुश्किल है।

एक सख्त पीसीबी लोड के तहत पीसीबी के समग्र प्रतिक्रिया समय को कम कर सकता है, लेकिन साथ ही, घटकों पर लागू झुकने वाले क्षणों को स्थानीय रूप से बढ़ा सकता है (इसके अतिरिक्त, थर्मली प्रेरित विफलता परिप्रेक्ष्य से, वास्तव में अधिक निर्दिष्ट करना बेहतर होता है) संगत पीसीबी, क्योंकि यह पैकेजिंग पर लगाए गए थर्मल तनाव को कम करता है - लेखक का नोट)। स्थानीय झुकने वाले क्षणों की आवृत्ति और आयाम और स्टैक पर लगाए गए जड़त्वीय भार भी सबसे संभावित विफलता मोड को प्रभावित करते हैं। उच्च आवृत्ति कम आयाम भार संरचना की थकान विफलता का कारण बन सकता है, जो विफलता का मुख्य कारण हो सकता है (कम/उच्च चक्रीय थकान, एलसीएफ प्लास्टिक विरूपण (एन_एफ <10^6) पर हावी विफलताओं को संदर्भित करता है, जबकि एचसीएफ लोचदार विरूपण को दर्शाता है विफलताएं, आमतौर पर (एन_एफ > 10^6) विफलता के लिए [56] - लेखक का नोट) मुद्रित सर्किट बोर्ड पर तत्वों की अंतिम व्यवस्था विफलता का कारण निर्धारित करेगी, जो जड़त्वीय भार के कारण व्यक्तिगत घटक में तनाव के कारण हो सकती है या स्थानीय झुकने वाले क्षण। अंत में, मानवीय कारकों और उत्पादन सुविधाओं के प्रभाव को ध्यान में रखना आवश्यक है, जिससे उपकरण विफलता की संभावना बढ़ जाती है।

महत्वपूर्ण संख्या में इनपुट कारकों और उनकी जटिल बातचीत पर विचार करते समय, यह स्पष्ट हो जाता है कि इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए एक प्रभावी तरीका अभी तक क्यों नहीं बनाया गया है। इस मुद्दे पर लेखकों द्वारा अनुशंसित साहित्य समीक्षाओं में से एक आईईईई [26] में प्रस्तुत की गई है। हालाँकि, यह समीक्षा मुख्य रूप से विश्वसनीयता मॉडल के काफी व्यापक वर्गीकरण पर केंद्रित है, जैसे कि संदर्भ साहित्य, प्रयोगात्मक डेटा, विफलता स्थितियों के कंप्यूटर मॉडलिंग (फिजिक्स-ऑफ-फेल्योर विश्वसनीयता (पीओएफ)) से विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने की विधि, और विफलताओं को संबोधित नहीं करती है। झटके और कंपन के कारण पर्याप्त विवरण। फाउचर एट अल। [17] थर्मल विफलताओं पर महत्वपूर्ण जोर देने के साथ आईईईई समीक्षा के समान रूपरेखा का पालन करें। पीओएफ विधियों के विश्लेषण की पिछली संक्षिप्तता, विशेष रूप से सदमे और कंपन विफलताओं पर लागू होने पर, उन पर आगे विचार करने की आवश्यकता है। आईईईई जैसी समीक्षा एआईएए द्वारा संकलित करने की प्रक्रिया में है, लेकिन समीक्षा का दायरा इस समय अज्ञात है।

3. विश्वसनीयता भविष्यवाणी विधियों का विकास

1960 के दशक में विकसित सबसे प्रारंभिक विश्वसनीयता भविष्यवाणी विधि, वर्तमान में MIL-HDBK-217F [44] में वर्णित है (Mil-Hdbk-217F विधि का नवीनतम और अंतिम संशोधन है, जो 1995 में जारी किया गया - लेखक का नोट) इस विधि का उपयोग करना कुछ घटकों से युक्त मुद्रित सर्किट बोर्ड की औसत सेवा जीवन प्राप्त करने में इलेक्ट्रॉनिक उपकरण विफलताओं का एक डेटाबेस। इस विधि को संदर्भ और मानक साहित्य से विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने की एक विधि के रूप में जाना जाता है। यद्यपि मिल-एचडीबीके-217एफ तेजी से पुराना होता जा रहा है, संदर्भ पद्धति आज भी उपयोग में है। इस पद्धति की सीमाओं और अशुद्धियों को अच्छी तरह से प्रलेखित किया गया है [42,50], जिससे वैकल्पिक तरीकों के तीन वर्गों का विकास हुआ: भौतिक विफलता स्थितियों (पीओएफ) का कंप्यूटर मॉडलिंग, प्रयोगात्मक डेटा और क्षेत्र परीक्षण डेटा।

PoF विधियाँ पहले से एकत्र किए गए डेटा पर भरोसा किए बिना विश्लेषणात्मक रूप से विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करती हैं। सभी PoF विधियों में स्टाइनबर्ग [62] में वर्णित शास्त्रीय विधि की दो सामान्य विशेषताएं हैं: सबसे पहले, एक विशिष्ट कंपन उत्तेजना के लिए मुद्रित सर्किट बोर्ड की कंपन प्रतिक्रिया की मांग की जाती है, फिर कंपन जोखिम के बाद व्यक्तिगत घटकों की विफलता मानदंड का परीक्षण किया जाता है। PoF विधियों में एक महत्वपूर्ण प्रगति मुद्रित सर्किट बोर्ड के गणितीय मॉडल को शीघ्रता से तैयार करने के लिए वितरित (औसत) बोर्ड गुणों का उपयोग है [54], जिसने मुद्रित सर्किट बोर्ड की कंपन प्रतिक्रिया की सटीक गणना करने में लगने वाली जटिलता और समय को काफी कम कर दिया है। सर्किट बोर्ड (धारा 8.1.3 देखें)। पीओएफ तकनीकों में हाल के विकास ने सतह माउंट प्रौद्योगिकी (एसएमटी) सोल्डर घटकों के लिए विफलता की भविष्यवाणी में सुधार किया है; हालाँकि, बार्कर्स विधि [59] के अपवाद के साथ, ये नई विधियाँ केवल घटकों और मुद्रित सर्किट बोर्डों के बहुत विशिष्ट संयोजनों पर लागू होती हैं। ट्रांसफार्मर या बड़े कैपेसिटर जैसे बड़े घटकों के लिए बहुत कम विधियाँ उपलब्ध हैं।
प्रायोगिक डेटा विधियाँ संदर्भ साहित्य के आधार पर विश्वसनीयता भविष्यवाणी विधियों में उपयोग किए जाने वाले मॉडल की गुणवत्ता और क्षमताओं में सुधार करती हैं। इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए प्रायोगिक डेटा पर आधारित पहली विधि का वर्णन 1999 के एक पेपर में HIRAP (हनीवेल इन-सर्विस रिलायबिलिटी असेसमेंट प्रोग्राम) विधि का उपयोग करके किया गया था, जिसे हनीवेल, इंक. [20] में बनाया गया था। संदर्भ और मानक साहित्य का उपयोग करके विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के तरीकों की तुलना में प्रयोगात्मक डेटा की विधि के कई फायदे हैं। हाल ही में, कई समान विधियाँ सामने आई हैं (REMM और TRACS [17], FIDES [16] भी)। प्रयोगात्मक डेटा की विधि, साथ ही संदर्भ और मानक साहित्य का उपयोग करके विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने की विधि, हमें विश्वसनीयता का आकलन करने में बोर्ड के लेआउट और इसके संचालन के ऑपरेटिंग वातावरण को संतोषजनक ढंग से ध्यान में रखने की अनुमति नहीं देती है। इस कमी को उन बोर्डों से विफलता डेटा का उपयोग करके ठीक किया जा सकता है जो डिज़ाइन में समान हैं, या उन बोर्डों से जो समान परिचालन स्थितियों के संपर्क में हैं।

प्रायोगिक डेटा विधियाँ समय के साथ क्रैश डेटा वाले व्यापक डेटाबेस की उपलब्धता पर निर्भर करती हैं। इस डेटाबेस में प्रत्येक विफलता प्रकार की सही ढंग से पहचान की जानी चाहिए और उसका मूल कारण निर्धारित किया जाना चाहिए। यह विश्वसनीयता मूल्यांकन पद्धति उन कंपनियों के लिए उपयुक्त है जो बड़ी मात्रा में एक ही प्रकार के उपकरण का उत्पादन करती हैं ताकि विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए महत्वपूर्ण संख्या में विफलताओं को संसाधित किया जा सके।

विश्वसनीयता के लिए इलेक्ट्रॉनिक घटकों के परीक्षण के तरीके 1970 के दशक के मध्य से उपयोग में हैं और इन्हें आमतौर पर त्वरित और गैर-त्वरित परीक्षणों में विभाजित किया गया है। मूल दृष्टिकोण हार्डवेयर परीक्षण रन का संचालन करना है जो अपेक्षित ऑपरेटिंग वातावरण को यथासंभव यथार्थवादी बनाता है। विफलता होने तक परीक्षण किए जाते हैं, जिससे एमटीबीएफ (विफलताओं के बीच का औसत समय) की भविष्यवाणी की जा सकती है। यदि एमटीबीएफ बहुत लंबा होने का अनुमान है, तो परीक्षण की अवधि को त्वरित परीक्षण द्वारा कम किया जा सकता है, जो ऑपरेटिंग पर्यावरण कारकों को बढ़ाकर और त्वरित परीक्षण में विफलता दर को अपेक्षित विफलता दर से संबंधित करने के लिए एक ज्ञात सूत्र का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। संचालन। विफलता के उच्च जोखिम वाले घटकों के लिए यह परीक्षण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह शोधकर्ता को उच्चतम स्तर का आत्मविश्वास डेटा प्रदान करता है, हालांकि, अध्ययन के लंबे पुनरावृत्ति समय के कारण बोर्ड डिजाइन अनुकूलन के लिए इसका उपयोग करना अव्यावहारिक होगा।

1990 के दशक में प्रकाशित काम की एक त्वरित समीक्षा से पता चलता है कि यह वह समय था जब प्रयोगात्मक डेटा, परीक्षण डेटा और पीओएफ विधियों ने संदर्भ पुस्तकों से विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए पुराने तरीकों को बदलने के लिए एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा की थी। हालाँकि, प्रत्येक विधि के अपने फायदे और नुकसान हैं, और जब सही तरीके से उपयोग किया जाता है, तो मूल्यवान परिणाम मिलते हैं। परिणामस्वरूप, IEEE ने हाल ही में एक मानक [26] जारी किया है जो आज उपयोग में आने वाली सभी विश्वसनीयता भविष्यवाणी विधियों को सूचीबद्ध करता है। आईईईई का लक्ष्य एक गाइड तैयार करना था जो इंजीनियर को सभी उपलब्ध तरीकों और प्रत्येक विधि में निहित फायदे और नुकसान के बारे में जानकारी प्रदान करेगा। हालाँकि IEEE दृष्टिकोण अभी भी एक लंबे विकास की शुरुआत में है, लेकिन ऐसा प्रतीत होता है कि इसकी अपनी खूबियाँ हैं, क्योंकि AIAA (अमेरिकन इंस्टीट्यूट ऑफ एरोनॉटिक्स एंड एस्ट्रोनॉटिक्स) S-102 नामक दिशानिर्देश के साथ इसका पालन करता है, जो IEEE के समान है लेकिन प्रत्येक विधि से डेटा की सापेक्ष गुणवत्ता को भी ध्यान में रखा जाता है [27]। इन गाइडों का उद्देश्य केवल उन तरीकों को एक साथ लाना है जो इन विषयों पर प्रकाशित दुनिया भर के साहित्य में प्रसारित होते हैं।

4. कंपन के कारण होने वाली विफलताएँ

पिछले अधिकांश शोधों ने मुख्य रूप से पीसीबी लोड के रूप में यादृच्छिक कंपन पर ध्यान केंद्रित किया है, लेकिन निम्नलिखित अध्ययन विशेष रूप से प्रभाव-संबंधी विफलताओं पर ध्यान देता है। ऐसे तरीकों पर यहां पूरी तरह से चर्चा नहीं की जाएगी क्योंकि वे पीओएफ तरीकों के वर्गीकरण के अंतर्गत आते हैं और इस आलेख के अनुभाग 8.1 और 8.2 में चर्चा की गई है। हेन एट अल। [24] ने झटके के अधीन बीजीए सोल्डर जोड़ों की अखंडता का परीक्षण करने के लिए एक परीक्षण बोर्ड बनाया। लाउ एट अल। [36] ने विमान के अंदर और बाहर के प्रभावों के तहत पीएलसीसी, पीक्यूएफपी और क्यूएफपी घटकों की विश्वसनीयता का वर्णन किया। पिटरेसी एट अल। [53,55] ने शॉक लोड के कारण कंप्यूटर मदरबोर्ड की विफलताओं को देखा और शॉक लोड के तहत इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों का वर्णन करने वाले साहित्य की एक अच्छी समीक्षा प्रदान की। स्टाइनबर्ग [62] प्रभावित इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के डिजाइन और विश्लेषण पर एक संपूर्ण अध्याय प्रदान करता है, जिसमें सदमे के माहौल की भविष्यवाणी कैसे करें और इलेक्ट्रॉनिक घटकों के प्रदर्शन को कैसे सुनिश्चित किया जाए, दोनों को शामिल किया गया है। सुखिर [64,65] ने बोर्ड फास्टनरों पर लागू प्रभाव भार के लिए मुद्रित सर्किट बोर्ड की प्रतिक्रिया की रैखिक गणना में त्रुटियों का वर्णन किया। इस प्रकार, संदर्भ और प्रयोगात्मक डेटा विधियाँ प्रभाव-संबंधित उपकरण विफलताओं पर विचार कर सकती हैं, लेकिन ये विधियाँ "प्रभाव" विफलताओं का स्पष्ट रूप से वर्णन करती हैं।

5. संदर्भ विधियाँ

मैनुअल में वर्णित सभी उपलब्ध तरीकों में से, हम खुद को केवल दो तक सीमित रखेंगे जो कंपन विफलता पर विचार करते हैं: मिल-एचडीबीके-217 और सीएनईटी [9]। अधिकांश निर्माताओं द्वारा मिल-एचडीबीके-217 को एक मानक के रूप में स्वीकार किया जाता है। सभी मैनुअल और संदर्भ विधियों की तरह, वे अनुभवजन्य दृष्टिकोण पर आधारित हैं जिनका उद्देश्य प्रयोगात्मक या प्रयोगशाला डेटा से घटक विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करना है। संदर्भ साहित्य में वर्णित विधियों को लागू करना अपेक्षाकृत सरल है, क्योंकि उन्हें जटिल गणितीय मॉडलिंग की आवश्यकता नहीं होती है और केवल भागों के प्रकार, भागों की संख्या, बोर्ड की परिचालन स्थितियों और अन्य आसानी से सुलभ मापदंडों का उपयोग किया जाता है। विफलताओं, एमटीबीएफ के बीच के समय की गणना करने के लिए इनपुट डेटा को मॉडल में दर्ज किया जाता है। इसके फायदों के बावजूद, मिल-एचडीबीके-217 कम और कम लोकप्रिय होता जा रहा है [12, 17,42,50,51]। आइए इसकी प्रयोज्यता पर प्रतिबंधों की एक अधूरी सूची पर विचार करें।

1. डेटा तेजी से पुराना हो रहा है, अंतिम बार 1995 में अद्यतन किया गया था और नए घटकों के लिए प्रासंगिक नहीं है, मॉडल को संशोधित किए जाने की कोई संभावना नहीं है क्योंकि रक्षा मानक सुधार बोर्ड ने इस पद्धति को "प्राकृतिक मौत मरने" का फैसला किया है [ 26].
2. विधि विफलता मोड के बारे में जानकारी प्रदान नहीं करती है, इसलिए पीसीबी लेआउट को सुधार या अनुकूलित नहीं किया जा सकता है।
3. पीसीबी पर घटकों के लेआउट की अनदेखी करते हुए, मॉडल मानते हैं कि विफलता डिज़ाइन से स्वतंत्र है, हालांकि, घटक लेआउट को विफलता की संभावना पर बड़ा प्रभाव डालने के लिए जाना जाता है। [50]।
4. एकत्रित अनुभवजन्य डेटा में कई अशुद्धियाँ हैं, डेटा का उपयोग पहली पीढ़ी के घटकों से किया जाता है, जिसमें ऑपरेटिंग समय, मरम्मत आदि के गलत रिकॉर्ड के कारण अस्वाभाविक रूप से उच्च विफलता दर होती है, जिससे विश्वसनीयता भविष्यवाणी परिणामों की विश्वसनीयता कम हो जाती है [51]।

इन सभी कमियों से संकेत मिलता है कि संदर्भ विधियों के उपयोग से बचा जाना चाहिए, हालांकि, इन विधियों की स्वीकार्यता की सीमा के भीतर, तकनीकी विनिर्देश की कई आवश्यकताओं को लागू किया जाना चाहिए। इसलिए, संदर्भ विधियों का उपयोग केवल तभी किया जाना चाहिए जब उपयुक्त हो, अर्थात। डिज़ाइन के प्रारंभिक चरण में [46]। दुर्भाग्य से, इस प्रयोग को भी कुछ सावधानी के साथ किया जाना चाहिए, क्योंकि इस प्रकार की विधियों को 1995 के बाद से संशोधित नहीं किया गया है। इसलिए, संदर्भ विधियां स्वाभाविक रूप से यांत्रिक विश्वसनीयता के खराब भविष्यवक्ता हैं और इनका उपयोग सावधानी से किया जाना चाहिए।

6. डेटा विधियों का परीक्षण करें

परीक्षण डेटा विधियाँ उपलब्ध सबसे सरल विश्वसनीयता भविष्यवाणी विधियाँ हैं। प्रस्तावित मुद्रित सर्किट बोर्ड डिज़ाइन का एक प्रोटोटाइप प्रयोगशाला बेंच पर पुनरुत्पादित पर्यावरणीय कंपन के अधीन है। इसके बाद, विनाश मापदंडों (एमटीटीएफ, शॉक स्पेक्ट्रम) का विश्लेषण किया जाता है, फिर इसका उपयोग विश्वसनीयता संकेतकों की गणना के लिए किया जाता है [26]। परीक्षण डेटा पद्धति का उपयोग इसके फायदे और नुकसान को ध्यान में रखते हुए किया जाना चाहिए।
परीक्षण डेटा विधियों का मुख्य लाभ परिणामों की उच्च सटीकता और विश्वसनीयता है, इसलिए विफलता के उच्च जोखिम वाले उपकरणों के लिए, डिज़ाइन प्रक्रिया के अंतिम चरण में हमेशा कंपन योग्यता परीक्षण शामिल होना चाहिए। नुकसान परीक्षण टुकड़े के निर्माण, स्थापना और लोड करने में लगने वाला लंबा समय है, जो विफलता की उच्च संभावना वाले उपकरणों के डिजाइन सुधार के लिए विधि को अनुपयुक्त बनाता है। पुनरावृत्तीय उत्पाद डिज़ाइन प्रक्रिया के लिए, एक तेज़ विधि पर विचार किया जाना चाहिए। यदि वास्तविक सेवा जीवन की बाद की गणना के लिए विश्वसनीय मॉडल उपलब्ध हों तो त्वरित परीक्षण द्वारा लोड एक्सपोज़र समय को कम किया जा सकता है [70,71]। हालाँकि, त्वरित परीक्षण विधियाँ कंपन विफलताओं की तुलना में थर्मल विफलताओं के मॉडलिंग के लिए अधिक उपयुक्त हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि उपकरण पर थर्मल भार के प्रभावों का परीक्षण करने में कंपन भार के प्रभावों का परीक्षण करने की तुलना में कम समय लगता है। उत्पाद में कंपन का प्रभाव लंबे समय के बाद ही दिखाई दे सकता है।

परिणामस्वरूप, परीक्षण विधियों का उपयोग आम तौर पर कंपन विफलताओं के लिए नहीं किया जाता है जब तक कि कोई आकस्मिक परिस्थितियाँ न हों, जैसे कि कम वोल्टेज जिसके परिणामस्वरूप विफलता में बहुत लंबा समय लगता है। डेटा सत्यापन विधियों के उदाहरण हार्ट [23], हिन एट अल के कार्यों में देखे जा सकते हैं। [24], ली [37], लाउ एट अल। [36], शेट्टी एट अल। [57], लिगुओरे और फॉलोवेल [40], एस्टेस एट अल। [15], वांग एट अल। [67], जिह और जंग [30]। विधि का एक अच्छा सामान्य अवलोकन IEEE [26] में दिया गया है।

7. प्रायोगिक डेटा विधियाँ

प्रायोगिक डेटा विधि समान मुद्रित सर्किट बोर्डों के विफलता डेटा पर आधारित है जिनका परीक्षण निर्दिष्ट परिचालन स्थितियों के तहत किया गया है। यह विधि केवल मुद्रित सर्किट बोर्डों के लिए सही है जो समान भार का अनुभव करेंगे। प्रायोगिक डेटा विधि के दो मुख्य पहलू हैं: इलेक्ट्रॉनिक घटकों की विफलताओं का डेटाबेस बनाना और प्रस्तावित डिज़ाइन के आधार पर विधि को लागू करना। एक उपयुक्त डेटाबेस बनाने के लिए, प्रासंगिक विफलता डेटा होना चाहिए जो समान डिज़ाइनों से एकत्र किया गया हो; इसका मतलब यह है कि समान उपकरणों की विफलताओं पर डेटा मौजूद होना चाहिए। दोषपूर्ण उपकरणों का भी विश्लेषण किया जाना चाहिए और आँकड़े ठीक से एकत्र किए जाने चाहिए, यह बताना पर्याप्त नहीं है कि दिया गया पीसीबी डिज़ाइन एक निश्चित संख्या में घंटों के बाद विफल हो गया, स्थान, विफलता मोड और विफलता का कारण निर्धारित किया जाना चाहिए। जब तक पिछले सभी विफलता डेटा का पूरी तरह से विश्लेषण नहीं किया गया है, प्रयोगात्मक डेटा पद्धति का उपयोग करने से पहले डेटा संग्रह की एक लंबी अवधि की आवश्यकता होगी।

इस सीमा के लिए एक संभावित समाधान विफलता दर डेटाबेस को शीघ्रता से बनाने के उद्देश्य से अत्यधिक त्वरित जीवनचक्र परीक्षण (एचएएलटी) को लागू करना है, हालांकि पर्यावरणीय मापदंडों को सटीक रूप से पुन: प्रस्तुत करना चुनौतीपूर्ण लेकिन महत्वपूर्ण है [27]। प्रयोगात्मक डेटा पद्धति को लागू करने के दूसरे चरण का विवरण [27] में पढ़ा जा सकता है, जो दिखाता है कि प्रस्तावित डिजाइन के लिए एमटीबीएफ की भविष्यवाणी कैसे की जाए यदि परीक्षण के तहत डिजाइन मौजूदा बोर्ड को संशोधित करके प्राप्त किया जाता है जिसके लिए विस्तृत विफलता डेटा पहले से मौजूद है . प्रायोगिक डेटा विधियों की अन्य समीक्षाओं का वर्णन विभिन्न लेखकों द्वारा [11,17,20,26] में किया गया है।

8. विफलता स्थितियों का कंप्यूटर सिमुलेशन (पीओएफ)

विफलता की स्थिति के लिए कंप्यूटर मॉडलिंग तकनीक, जिसे तनाव और क्षति मॉडल या पीओएफ मॉडल भी कहा जाता है, दो-चरणीय विश्वसनीयता भविष्यवाणी प्रक्रिया में कार्यान्वित की जाती है। पहले चरण में उस पर लगाए गए गतिशील भार के प्रति मुद्रित सर्किट बोर्ड की प्रतिक्रिया की खोज करना शामिल है; दूसरे चरण में, किसी दिए गए विश्वसनीयता संकेतक को सुनिश्चित करने के लिए मॉडल की प्रतिक्रिया की गणना की जाती है। अधिकांश साहित्य अक्सर प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने की विधि और विफलता मानदंड खोजने की प्रक्रिया दोनों के लिए समर्पित है। स्वतंत्र रूप से वर्णित होने पर इन दोनों विधियों को सबसे अच्छी तरह से समझा जाता है, इसलिए यह समीक्षा इन दोनों चरणों पर अलग से विचार करेगी।

प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने और विफलता मानदंड की खोज के चरणों के बीच, पहले चरण में बनाया गया और दूसरे में उपयोग किया गया डेटा सेट मॉडल में स्थानांतरित किया जाता है। प्रतिक्रिया चर चेसिस पर इनपुट त्वरण का उपयोग करने से विकसित हुआ है [15,36,37,67], घटक द्वारा अनुभव किए गए वास्तविक त्वरण के माध्यम से विभिन्न पीसीबी लेआउट के विभिन्न कंपन प्रतिक्रियाओं को ध्यान में रखते हुए [40], और अंत में विचार करने के लिए स्थानीय भ्रमण [62] या स्थानीय झुकने के क्षण [59] पीसीबी स्थानीय द्वारा घटक के लिए अनुभव किया गया।

यह नोट किया गया है कि विफलता मुद्रित सर्किट बोर्ड [21,38] पर घटकों की व्यवस्था का एक कार्य है, इसलिए स्थानीय कंपन प्रतिक्रिया को शामिल करने वाले मॉडल सटीक होने की अधिक संभावना है। किस पैरामीटर (स्थानीय त्वरण, स्थानीय विक्षेपण या झुकने का क्षण) विफलता का निर्धारण कारक है, इसका चुनाव विशिष्ट मामले पर निर्भर करता है।
यदि एसएमटी घटकों का उपयोग किया जाता है, तो वक्रता या झुकने वाले क्षण विफलता के लिए सबसे महत्वपूर्ण कारक हो सकते हैं; भारी घटकों के लिए, स्थानीय त्वरण आमतौर पर विफलता मानदंड के रूप में उपयोग किया जाता है। दुर्भाग्य से, यह दिखाने के लिए कोई शोध नहीं किया गया है कि इनपुट डेटा के दिए गए सेट में किस प्रकार का मानदंड सबसे उपयुक्त है।

उपयोग की जाने वाली किसी भी पीओएफ विधि की उपयुक्तता पर विचार करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि किसी भी पीओएफ विधि, विश्लेषणात्मक या एफई का उपयोग करना व्यावहारिक नहीं है, जो प्रयोगशाला परीक्षण डेटा द्वारा समर्थित नहीं है। इसके अतिरिक्त, किसी भी मॉडल का उपयोग केवल उसकी प्रयोज्यता के दायरे में करना महत्वपूर्ण है, जो दुर्भाग्य से अधिकांश मौजूदा PoF मॉडलों की प्रयोज्यता को बहुत विशिष्ट और सीमित परिस्थितियों में उपयोग करने के लिए सीमित करता है। पीओएफ विधियों की चर्चा के अच्छे उदाहरण विभिन्न लेखकों द्वारा वर्णित हैं [17,19,26,49]।

8.1. प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी

प्रतिक्रिया भविष्यवाणी में आवश्यक प्रतिक्रिया चर की गणना करने के लिए संरचना की ज्यामिति और भौतिक गुणों का उपयोग करना शामिल है। इस कदम से केवल अंतर्निहित पीसीबी की समग्र प्रतिक्रिया को पकड़ने की उम्मीद है, न कि व्यक्तिगत घटकों की प्रतिक्रिया को। प्रतिक्रिया भविष्यवाणी पद्धति के तीन मुख्य प्रकार हैं: विश्लेषणात्मक, विस्तृत एफई मॉडल और सरलीकृत एफई मॉडल, जिनका वर्णन नीचे किया गया है। ये विधियां अतिरिक्त घटकों की कठोरता और बड़े पैमाने पर प्रभावों को शामिल करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं, हालांकि यह महत्वपूर्ण है कि पीसीबी के किनारे पर घूर्णी कठोरता को सटीक रूप से मॉडलिंग करने के महत्व को नजरअंदाज न करें क्योंकि यह मॉडल सटीकता से निकटता से संबंधित है (इस पर चर्चा की गई है) धारा 8.1.4). अंजीर। 1. मुद्रित सर्किट बोर्ड के विस्तृत मॉडल का उदाहरण [53]।

8.1.1. विश्लेषणात्मक प्रतिक्रिया भविष्यवाणी

स्टाइनबर्ग [62] मुद्रित सर्किट बोर्ड की कंपन प्रतिक्रिया की गणना के लिए एकमात्र विश्लेषणात्मक विधि प्रदान करता है। स्टाइनबर्ग का कहना है कि एक इलेक्ट्रॉनिक इकाई की अनुनाद पर कंपन का आयाम अनुनाद आवृत्ति के वर्गमूल के दो गुना के बराबर होता है; यह दावा अनुपलब्ध डेटा पर आधारित है और इसे सत्यापित नहीं किया जा सकता है। यह प्रतिध्वनि पर गतिशील विक्षेपण को विश्लेषणात्मक रूप से गणना करने की अनुमति देता है, जिसका उपयोग किसी भारी घटक से गतिशील भार या मुद्रित सर्किट बोर्ड की वक्रता की गणना करने के लिए किया जा सकता है। यह विधि सीधे स्थानीय पीसीबी प्रतिक्रिया उत्पन्न नहीं करती है और केवल स्टाइनबर्ग द्वारा वर्णित विक्षेपण-आधारित विफलता मानदंड के साथ संगत है।

आयाम माप के आधार पर स्थानांतरण फ़ंक्शन वितरण की धारणा की वैधता पिटरेसी एट अल के बाद से संदिग्ध है। [53] एक कंप्यूटर मदरबोर्ड के लिए 2% का महत्वपूर्ण क्षीणन मापा गया, जबकि स्टाइनबर्ग की धारणा का उपयोग 3,5% देगा (प्राकृतिक आवृत्ति 54 के आधार पर) हर्ट्ज), जिससे कंपन के प्रति बोर्ड की प्रतिक्रिया को बड़े पैमाने पर कम आंका जाएगा।

8.1.2. विस्तृत FE मॉडल

कुछ लेखक मुद्रित सर्किट बोर्ड की कंपन प्रतिक्रिया की गणना करने के लिए विस्तृत एफई मॉडल के उपयोग का प्रदर्शन करते हैं [30,37,53, 57,58] (चित्रा 1-3 विस्तार के बढ़े हुए स्तर के साथ उदाहरण दिखाता है), हालांकि इनका उपयोग किसी व्यावसायिक उत्पाद के लिए तरीकों की अनुशंसा नहीं की जाती है (जब तक कि स्थानीय प्रतिक्रिया की सटीक भविष्यवाणी बिल्कुल आवश्यक न हो) क्योंकि ऐसे मॉडल को बनाने और हल करने में लगने वाला समय अत्यधिक है। सरलीकृत मॉडल बहुत तेजी से और कम लागत पर उचित सटीकता का डेटा तैयार करते हैं। [4-33] में प्रकाशित JEDEC 35 स्प्रिंग स्थिरांक का उपयोग करके एक विस्तृत FE मॉडल बनाने और हल करने के लिए आवश्यक समय को कम किया जा सकता है, इन स्प्रिंग स्थिरांक का उपयोग प्रत्येक तार के विस्तृत FE मॉडल के स्थान पर किया जा सकता है। इसके अलावा, विस्तृत मॉडल को हल करने के लिए आवश्यक गणना समय को कम करने के लिए सबस्ट्रक्चर विधि (कभी-कभी सुपरएलिमेंट विधि के रूप में जाना जाता है) को लागू किया जा सकता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि विस्तृत एफई मॉडल अक्सर प्रतिक्रिया भविष्यवाणी और विफलता मानदंड के बीच की रेखाओं को धुंधला कर देते हैं, इसलिए यहां संदर्भित कार्य भी विफलता मानदंड वाले कार्यों की सूची में आ सकते हैं।

8.1.3. वितरित एफई मॉडल

सरलीकृत एफई मॉडल मॉडल निर्माण और समाधान समय को कम करते हैं। अतिरिक्त घटक द्रव्यमान और इसकी कठोरता को बढ़े हुए द्रव्यमान और कठोरता के साथ एक खाली पीसीबी का अनुकरण करके दर्शाया जा सकता है, जहां पीसीबी के यंग मापांक को स्थानीय रूप से बढ़ाकर द्रव्यमान और कठोरता के प्रभाव को शामिल किया जाता है।

अंजीर। 2. मॉडलिंग प्रक्रिया को सरल बनाने और समाधान समय को कम करने के लिए समरूपता का उपयोग करते हुए क्यूएफपी घटक के विस्तृत मॉडल का उदाहरण [36]। अंजीर। 3. जे-लीड के विस्तृत एफई मॉडल का उदाहरण [6]।

कठोरता वृद्धि कारक की गणना संलग्न सदस्य को भौतिक रूप से काटकर और झुकने वाले परीक्षण तरीकों को लागू करके की जा सकती है [52]। पिटरेसी एट अल. [52,54] मुद्रित सर्किट बोर्ड से जुड़े घटकों द्वारा प्रदान किए गए अतिरिक्त द्रव्यमान और कठोरता के सरलीकरण प्रभाव की जांच की गई।

पहला पेपर एक मुद्रित सर्किट बोर्ड के सरलीकृत एफई मॉडल के एकल मामले की जांच करता है, जिसे प्रायोगिक डेटा के आधार पर सत्यापित किया गया है। इस पेपर की रुचि का मुख्य क्षेत्र वितरित गुणों का निर्धारण है, इस चेतावनी के साथ कि एक सटीक मॉडल के लिए मरोड़ वाली कठोरता की उच्च सटीकता की आवश्यकता होती है।

दूसरा लेख पांच अलग-अलग भरे हुए पीसीबी को देखता है, प्रत्येक को इसकी संरचना के सरलीकरण के कई अलग-अलग स्तरों के साथ तैयार किया गया है। इन मॉडलों की तुलना प्रायोगिक डेटा से की जाती है। यह पेपर द्रव्यमान-कठोरता अनुपात और मॉडल सटीकता के बीच सहसंबंध की कुछ शिक्षाप्रद टिप्पणियों के साथ समाप्त होता है। ये दोनों पेपर दोनों मॉडलों के बीच संबंध निर्धारित करने के लिए केवल प्राकृतिक आवृत्तियों और एमईसी (मोडल एश्योरेंस मानदंड) का उपयोग करते हैं। दुर्भाग्य से, प्राकृतिक आवृत्ति में त्रुटि स्थानीय त्वरण या झुकने वाले क्षणों में त्रुटि के बारे में कोई जानकारी नहीं दे सकती है, और एमकेओ केवल दो प्राकृतिक मोड के बीच समग्र सहसंबंध दे सकता है, लेकिन त्वरण या वक्रता की प्रतिशत त्रुटि की गणना करने के लिए इसका उपयोग नहीं किया जा सकता है। संख्यात्मक विश्लेषण और कंप्यूटर सिमुलेशन के संयोजन का उपयोग करते हुए, सिफ्यूएंट्स [10] निम्नलिखित चार अवलोकन करता है।

1. सटीक विश्लेषण के लिए सिम्युलेटेड मोड में कम से कम 90% कंपन द्रव्यमान होना चाहिए।
2. ऐसे मामलों में जहां बोर्ड का विचलन इसकी मोटाई के बराबर है, रैखिक विश्लेषण की तुलना में गैर-रेखीय विश्लेषण अधिक उपयुक्त हो सकता है।
3. घटक प्लेसमेंट में छोटी त्रुटियां प्रतिक्रिया माप में बड़ी त्रुटियों का कारण बन सकती हैं।
4. प्रतिक्रिया माप सटीकता कठोरता की तुलना में द्रव्यमान में त्रुटियों के प्रति अधिक संवेदनशील है।

8.1.4. सीमा की स्थितियाँ

पीसीबी एज रोटेशन कठोरता गुणांक की गणना की गई प्रतिक्रिया की सटीकता पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है [59], और विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर अतिरिक्त घटक द्रव्यमान और कठोरता की तुलना में बहुत अधिक महत्व है। घूर्णी किनारे की कठोरता को शून्य के रूप में मॉडलिंग करना (अनिवार्य रूप से सिर्फ एक समर्थित स्थिति) आमतौर पर रूढ़िवादी परिणाम उत्पन्न करता है, जबकि कसकर क्लैंप के रूप में मॉडलिंग आमतौर पर परिणामों को कम आंकती है, क्योंकि यहां तक ​​कि सबसे कठोर पीसीबी क्लैंपिंग तंत्र भी पूरी तरह से क्लैंप किए गए किनारे की स्थिति को सुनिश्चित नहीं कर सकते हैं। बार्कर और चेन [5] यह दिखाने के लिए प्रयोगात्मक परिणामों के साथ विश्लेषणात्मक सिद्धांत को मान्य करते हैं कि किनारे की घूर्णी कठोरता पीसीबी की प्राकृतिक आवृत्ति को कैसे प्रभावित करती है। इस कार्य का मुख्य निष्कर्ष सिद्धांत के अनुरूप किनारे रोटेशन कठोरता और प्राकृतिक आवृत्तियों के बीच मजबूत संबंध है। इसका मतलब यह भी है कि किनारे की घूर्णी कठोरता के मॉडलिंग में बड़ी त्रुटियां प्रतिक्रिया भविष्यवाणी में बड़ी त्रुटियों को जन्म देंगी। यद्यपि इस कार्य पर एक विशेष मामले में विचार किया गया था, यह सभी प्रकार की सीमा स्थिति तंत्रों के मॉडलिंग पर लागू होता है। लिम एट अल से प्रयोगात्मक डेटा का उपयोग करना। [41] एक उदाहरण देता है कि पीसीबी मॉडल में एफई का उपयोग करने के लिए किनारे की घूर्णी कठोरता की गणना कैसे की जा सकती है; यह बार्कर और चेन [5] से अनुकूलित विधि का उपयोग करके हासिल किया गया है। यह कार्य यह भी दिखाता है कि प्राकृतिक आवृत्तियों को अधिकतम करने के लिए संरचना में किसी भी बिंदु का इष्टतम स्थान कैसे निर्धारित किया जाए। ऐसे कार्य जो विशेष रूप से कंपन प्रतिक्रिया को कम करने के लिए सीमा स्थितियों को संशोधित करने के प्रभाव पर विचार करते हैं, गुओ और झाओ द्वारा भी मौजूद हैं [21]; एग्लिएटी [2]; एग्लिएटी और श्विंगशाकल [3], लिम एट अल। [41].

8.1.5. झटके और कंपन प्रभाव की भविष्यवाणी

पिटरेसी एट अल. [53-55] 3डी ब्लॉक के रूप में दर्शाए गए घटकों वाले बोर्ड के झटके और कंपन प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए पीसीबी के विस्तृत एफई मॉडल का उपयोग करें। इन मॉडलों ने अनुनाद पर प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी को बेहतर बनाने के लिए प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित निरंतर अवमंदन अनुपात का उपयोग किया। प्रभाव प्रतिक्रिया भविष्यवाणी के लिए प्रभाव प्रतिक्रिया स्पेक्ट्रम (एसआरएस) और टाइम-स्वीपिंग तरीकों की तुलना की गई, दोनों विधियां सटीकता और समाधान समय के बीच एक व्यापार-बंद थीं।

8.2. अस्वीकृति मानदंड

विफलता मानदंड पीसीबी की प्रतिक्रिया का माप लेते हैं और विफलता मीट्रिक प्राप्त करने के लिए इसका उपयोग करते हैं, जहां विफलता मीट्रिक विफलताओं (एमटीबीएफ), विफलता के चक्र, विफलता-मुक्त संचालन की संभावना, या किसी अन्य विश्वसनीयता मीट्रिक के बीच औसत समय हो सकता है (देखें) आईईईई [26]; जेन्सेन [28] 47]; ओ'कॉनर [XNUMX] विफलता मेट्रिक्स की चर्चा के लिए)। इस डेटा को तैयार करने के कई अलग-अलग तरीकों को आसानी से विश्लेषणात्मक और अनुभवजन्य तरीकों में विभाजित किया जा सकता है। अनुभवजन्य विधियाँ घटकों के परीक्षण नमूनों को आवश्यक गतिशील भार पर लोड करके विफलता मानदंड डेटा उत्पन्न करती हैं। दुर्भाग्य से, व्यवहार में संभव इनपुट डेटा (घटक प्रकार, पीसीबी मोटाई और भार) की विस्तृत श्रृंखला के कारण, प्रकाशित डेटा सीधे लागू होने की संभावना नहीं है क्योंकि डेटा केवल बहुत विशेष मामलों में मान्य है। विश्लेषणात्मक तरीकों में ऐसे नुकसान नहीं होते हैं और उनकी व्यापक प्रयोज्यता होती है।

8.2.1. अनुभवजन्य विफलता मानदंड

जैसा कि पहले कहा गया है, अधिकांश अनुभवजन्य मॉडल की एक सीमा यह है कि वे केवल समान पीसीबी मोटाई, समान घटक प्रकार और इनपुट लोड वाले कॉन्फ़िगरेशन पर लागू होते हैं, जो कि संभावना नहीं है। हालाँकि, उपलब्ध साहित्य निम्नलिखित कारणों से उपयोगी है: यह विफलता परीक्षण करने के अच्छे उदाहरण प्रदान करता है, विफलता मेट्रिक्स के लिए विभिन्न विकल्पों पर प्रकाश डालता है, और विफलता के तंत्र के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है। ली [37] ने 272-पिन बीजीए और 160-पिन क्यूएफपी पैकेजों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए एक अनुभवजन्य मॉडल बनाया। कंडक्टरों और पैकेज बॉडी में थकान क्षति की जांच की गई है, और प्रयोगात्मक परिणाम एक विस्तृत एफई मॉडल (ली और पोग्लिट्स्च [38,39] भी देखें) का उपयोग करके गणना किए गए तनाव-आधारित क्षति विश्लेषण के साथ अच्छे समझौते में हैं। यह प्रक्रिया कंपन इनपुट सिग्नल के कंपन त्वरण के दिए गए स्तर के लिए संचयी क्षति उत्पन्न करती है।
लाउ एट अल. [36] ने वेइबुल आँकड़ों का उपयोग करके झटके और कंपन लोडिंग के तहत विशिष्ट घटकों की विश्वसनीयता का आकलन किया। लिगुओरे और फॉलोएल [40] ने सेवा चक्रों में स्थानीय त्वरण को अलग-अलग करके एलएलसीसी और जे-लीड घटकों की विफलताओं की जांच की। चेसिस इनपुट त्वरण के विपरीत स्थानीय त्वरण का उपयोग किया जाता है, और परीक्षण परिणामों पर तापमान के प्रभाव की जांच की गई। लेख घटक विश्वसनीयता पर पीसीबी मोटाई के प्रभाव पर शोध का भी संदर्भ देता है।

गुओ और झाओ [21] घटकों की विश्वसनीयता की तुलना करते हैं जब स्थानीय मरोड़ वाली वक्रता का उपयोग भार के रूप में किया जाता है, पिछले अध्ययनों के विपरीत जो त्वरण का उपयोग करते थे। थकान क्षति का अनुकरण किया जाता है, फिर एफई मॉडल की प्रयोगात्मक परिणामों के साथ तुलना की जाती है। लेख विश्वसनीयता में सुधार के लिए घटक लेआउट को अनुकूलित करने पर भी चर्चा करता है।

हैम और ली [22] चक्रीय टॉर्सनल लोडिंग के तहत लीड सोल्डर तनाव निर्धारित करने की समस्या के लिए एक परीक्षण डेटा विधि प्रस्तुत करते हैं। एस्टेस एट अल। [15] ने लागू इनपुट त्वरण और थर्मल लोड के साथ गलविंग घटकों (GOST IEC 61188-5-5-2013) की विफलता समस्या पर विचार किया। अध्ययन किए गए घटक चिप पैकेज प्रकार सीक्यूएफपी 352, 208, 196, 84 और 28, साथ ही एफपी 42 और 10 हैं। लेख एक भूस्थिर पृथ्वी उपग्रह की कक्षा में उतार-चढ़ाव के कारण इलेक्ट्रॉनिक घटकों की विफलता के लिए समर्पित है, समय विफलताओं के बीच का अंतर भूस्थैतिक या निम्न पृथ्वी कक्षाओं पर उड़ान के वर्षों के संदर्भ में दिया गया है। यह ध्यान दिया गया है कि सोल्डर जॉइंट की तुलना में पैकेज बॉडी के संपर्क में आने वाले स्थानों पर गलविंग तारों की विफलता की संभावना अधिक होती है।

जिह और जंग [30] सोल्डर जोड़ में अंतर्निहित विनिर्माण दोषों के कारण होने वाली उपकरण विफलताओं पर विचार करते हैं। यह पीसीबी का एक बहुत विस्तृत एफई मॉडल बनाकर और विभिन्न विनिर्माण दरार लंबाई के लिए पावर स्पेक्ट्रल घनत्व (पीएसडी) का पता लगाकर किया जाता है। लिग्योर, फॉलोवेल [40] और शेट्टी, रेइनिकैनेन [58] सुझाव देते हैं कि अनुभवजन्य तरीके विशिष्ट जुड़े घटक कॉन्फ़िगरेशन के लिए सबसे सटीक और उपयोगी विफलता डेटा उत्पन्न करते हैं। इस प्रकार की विधियों का उपयोग तब किया जाता है यदि कुछ इनपुट डेटा (बोर्ड की मोटाई, घटक प्रकार, वक्रता सीमा) को पूरे डिज़ाइन में स्थिर रखा जा सकता है, या यदि उपयोगकर्ता इस प्रकार के वास्तविक परीक्षण करने में सक्षम हो सकता है।

8.2.2. विश्लेषणात्मक विफलता मानदंड

कोने के जोड़ों के एसएमटी मॉडल

एसएमटी कॉर्नर पिन विफलताओं को देखने वाले विभिन्न शोधकर्ताओं का सुझाव है कि यह विफलता का सबसे आम कारण है। सिद्धार्थ और बार्कर [59] के पेपर एसएमटी कॉर्नर लीड और लूप लीड घटकों के तनाव को निर्धारित करने के लिए एक मॉडल प्रस्तुत करके पेपर की पिछली श्रृंखला को पूरा करते हैं। छह सबसे खराब स्थिति वाले विस्तृत FE मॉडल की तुलना में प्रस्तावित मॉडल में 7% से कम की त्रुटि है। यह मॉडल बार्कर और सिद्धार्थ [4] द्वारा पहले प्रकाशित एक सूत्र पर आधारित है, जहां झुकने वाले क्षण के अधीन संलग्न भाग के विक्षेपण को मॉडल किया गया था। सुखिर [63] का पेपर विश्लेषणात्मक रूप से स्थानीय रूप से लागू झुकने वाले क्षणों के कारण पैकेज टर्मिनलों में अपेक्षित तनाव की जांच करता है। बार्कर और सिद्धार्थ [4] सुखिर [63], बार्कर और अन्य [4] के काम पर आधारित हैं, जो अग्रणी घूर्णी कठोरता के प्रभाव पर विचार करता है। अंत में, बार्कर एट अल। [7] ने सीसे की थकावट वाले जीवन पर सीसे में आयामी भिन्नताओं के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए विस्तृत एफई मॉडल का उपयोग किया।

यहां जेईडीईसी लीड स्प्रिंग स्थिरांक पर काम का उल्लेख करना उचित है, जिसने लीड घटकों के मॉडल के निर्माण को बहुत सरल बना दिया है [33-35]। लीड कनेक्शन के विस्तृत मॉडल के बजाय स्प्रिंग स्थिरांक का उपयोग किया जा सकता है; मॉडल में एफई मॉडल बनाने और हल करने के लिए आवश्यक समय कम हो जाएगा। घटक एफई मॉडल में ऐसे स्थिरांक का उपयोग स्थानीय लीड तनावों की प्रत्यक्ष गणना को रोक देगा। इसके बजाय, समग्र लीड विरूपण दिया जाएगा, जो तब उत्पाद के जीवन चक्र के आधार पर स्थानीय लीड तनाव या लीड विफलता मानदंड से संबंधित होना चाहिए।

सामग्री थकान डेटा

सोल्डर और घटकों के लिए उपयोग की जाने वाली सामग्रियों की विफलता पर अधिकांश डेटा मुख्य रूप से थर्मल विफलता से संबंधित है, और थकान विफलता से संबंधित अपेक्षाकृत कम डेटा मौजूद है। इस क्षेत्र में एक प्रमुख संदर्भ सैंडोर [56] द्वारा प्रदान किया गया है, जो सोल्डर मिश्र धातुओं की थकान और विफलता के यांत्रिकी पर डेटा प्रदान करता है। स्टाइनबर्ग [62] सोल्डर नमूनों की विफलता पर विचार करते हैं। मानक सोल्डर और तारों के लिए थकान डेटा यमादा के पेपर [69] में उपलब्ध है।

अंजीर। 4. क्यूएफपी घटकों के लिए मैनुअल से सामान्य विफलता स्थिति पैकेज बॉडी के करीब है।

इस सामग्री के असामान्य गुणों के कारण सोल्डर डिबॉन्डिंग से जुड़ी मॉडलिंग विफलताएं चुनौतीपूर्ण हैं। इस प्रश्न का समाधान उस घटक पर निर्भर करता है जिसका परीक्षण किया जाना आवश्यक है। यह ज्ञात है कि क्यूएफपी पैकेजों के लिए आमतौर पर इस पर ध्यान नहीं दिया जाता है, और संदर्भ साहित्य का उपयोग करके विश्वसनीयता का आकलन किया जाता है। लेकिन अगर बड़े बीजीए और पीजीए घटकों की सोल्डरिंग की गणना की जाती है, तो लीड कनेक्शन, उनके असामान्य गुणों के कारण, उत्पाद की विफलता को प्रभावित कर सकते हैं। इस प्रकार, क्यूएफपी पैकेजों के लिए, सीसा थकान गुण सबसे उपयोगी जानकारी हैं। बीजीए के लिए, तात्कालिक प्लास्टिक विरूपण के अधीन सोल्डर जोड़ों के स्थायित्व के बारे में जानकारी अधिक उपयोगी है [14]। बड़े घटकों के लिए, स्टाइनबर्ग [62] सोल्डर जॉइंट पुल-आउट वोल्टेज डेटा प्रदान करता है।

भारी घटक विफलता मॉडल

भारी घटकों के लिए मौजूद एकमात्र विफलता मॉडल स्टाइनबर्ग [62] के एक पेपर में प्रस्तुत किए गए हैं, जो घटकों की तन्य शक्ति की जांच करता है और एक उदाहरण देता है कि अधिकतम स्वीकार्य तनाव की गणना कैसे की जाए जिसे लीड कनेक्शन पर लागू किया जा सकता है।

8.3. PoF मॉडल की प्रयोज्यता पर निष्कर्ष

PoF विधियों के संबंध में साहित्य में निम्नलिखित निष्कर्ष निकाले गए हैं।

घटक विफलता की भविष्यवाणी के लिए स्थानीय प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण है। जैसा कि ली, पोग्लिट्स्च [38] में उल्लेख किया गया है, पीसीबी के किनारों पर स्थित घटकों में झुकाव में स्थानीय अंतर के कारण पीसीबी के केंद्र में स्थित घटकों की तुलना में विफलता की संभावना कम होती है। परिणामस्वरूप, पीसीबी पर विभिन्न स्थानों पर घटकों की विफलता की अलग-अलग संभावनाएँ होंगी।

एसएमटी घटकों के लिए त्वरण की तुलना में स्थानीय बोर्ड वक्रता को अधिक महत्वपूर्ण विफलता मानदंड माना जाता है। हाल के कार्यों [38,57,62,67] से संकेत मिलता है कि बोर्ड की वक्रता मुख्य विफलता मानदंड है।

विभिन्न प्रकार के पैकेज, पिन की संख्या और उपयोग किए गए प्रकार दोनों में, विशिष्ट स्थानीय वातावरण की परवाह किए बिना स्वाभाविक रूप से दूसरों की तुलना में अधिक विश्वसनीय होते हैं [15,36,38]।
तापमान घटकों की विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकता है। लिगुओरे और फॉलोवेल [40] का कहना है कि थकान का जीवन 0 ◦C से 65 ◦C के तापमान रेंज में सबसे अधिक होता है, -30 ◦C से नीचे और 95 ◦C से ऊपर के तापमान पर ध्यान देने योग्य कमी होती है। क्यूएफपी घटकों के लिए, वह स्थान जहां तार पैकेज से जुड़ता है (चित्र 4 देखें) को सोल्डर जोड़ [15,22,38] के बजाय प्राथमिक दोष स्थान माना जाता है।

बोर्ड की मोटाई का एसएमटी घटकों के थकान जीवन पर एक निश्चित प्रभाव पड़ता है, क्योंकि यदि बोर्ड की मोटाई 30 मिमी से 50 मिमी तक बढ़ जाती है (निरंतर समग्र वक्रता बनाए रखते हुए) तो बीजीए थकान जीवन में लगभग 0,85-1,6 गुना कमी देखी गई है [13] . घटक लीड का लचीलापन (अनुपालन) परिधीय लीड घटकों की विश्वसनीयता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है [63], हालांकि, यह एक गैर-रेखीय संबंध है, और मध्यवर्ती कनेक्शन लीड सबसे कम विश्वसनीय हैं।

8.4. सॉफ्टवेयर तरीके

मैरीलैंड विश्वविद्यालय में उन्नत जीवन चक्र इंजीनियरिंग केंद्र (CALCE) मुद्रित सर्किट बोर्डों के कंपन और सदमे प्रतिक्रिया की गणना के लिए सॉफ्टवेयर प्रदान करता है। सॉफ़्टवेयर (जिसे CALCE PWA नाम दिया गया है) में एक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस है जो FE मॉडल को चलाने की प्रक्रिया को सरल बनाता है और स्वचालित रूप से कंपन मॉडल में प्रतिक्रिया गणना को इनपुट करता है। एफई प्रतिक्रिया मॉडल बनाने के लिए किसी भी धारणा का उपयोग नहीं किया गया है, और उपयोग किए गए विफलता मानदंड स्टाइनबर्ग [61] से लिए गए हैं (हालांकि बार्कर्स विधि [48] को भी लागू किए जाने की उम्मीद है)। उपकरण की विश्वसनीयता में सुधार के लिए सामान्य सिफारिशें प्रदान करने के लिए, वर्णित सॉफ्टवेयर अच्छा प्रदर्शन करता है, खासकर जब से यह एक साथ थर्मल प्रेरित तनावों को ध्यान में रखता है और न्यूनतम विशेष ज्ञान की आवश्यकता होती है, लेकिन मॉडल में विफलता मानदंड की सटीकता को प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित नहीं किया गया है।

9. उपकरण की विश्वसनीयता बढ़ाने के तरीके

यह अनुभाग परियोजना के बाद के संशोधनों पर चर्चा करेगा जो इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता में सुधार करते हैं। वे दो श्रेणियों में आते हैं: वे जो पीसीबी की सीमा स्थितियों को बदलते हैं, और वे जो नमी को बढ़ाते हैं।

सीमा स्थिति संशोधनों का मुख्य उद्देश्य मुद्रित सर्किट बोर्ड के गतिशील विक्षेपण को कम करना है, इसे कठोर पसलियों, अतिरिक्त समर्थन या इनपुट माध्यम के कंपन को कम करने के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है। स्टिफ़नर उपयोगी हो सकते हैं क्योंकि वे प्राकृतिक आवृत्तियों को बढ़ाते हैं, जिससे गतिशील विक्षेपण कम हो जाता है [62], यही बात अतिरिक्त समर्थन जोड़ने पर भी लागू होती है [3], हालाँकि समर्थन के स्थान को भी अनुकूलित किया जा सकता है, जैसा कि जेएच ओंग और लिम के कार्यों में दिखाया गया है [ 40]। दुर्भाग्य से, पसलियों और समर्थनों को आमतौर पर लेआउट के पुन: डिज़ाइन की आवश्यकता होती है, इसलिए इन तकनीकों को डिज़ाइन चक्र के आरंभ में ही सबसे अच्छा माना जाता है। इसके अलावा, यह सुनिश्चित करने के लिए ध्यान रखा जाना चाहिए कि संशोधन सहायक संरचना की प्राकृतिक आवृत्तियों से मेल खाने के लिए प्राकृतिक आवृत्तियों को नहीं बदलते हैं, क्योंकि यह प्रतिकूल होगा।

इन्सुलेशन जोड़ने से उपकरण में स्थानांतरित गतिशील वातावरण के प्रभाव को कम करके उत्पाद की विश्वसनीयता में सुधार होता है और इसे निष्क्रिय या सक्रिय रूप से प्राप्त किया जा सकता है।
निष्क्रिय तरीकों को लागू करना आम तौर पर सरल और सस्ता होता है, जैसे केबल इंसुलेटर का उपयोग [66] या आकार मेमोरी मिश्र धातु (एसएमए) के स्यूडोइलास्टिक गुणों का उपयोग [32]। हालाँकि, यह ज्ञात है कि खराब डिज़ाइन वाले आइसोलेटर्स वास्तव में प्रतिक्रिया बढ़ा सकते हैं।
सक्रिय तरीके व्यापक आवृत्ति रेंज पर बेहतर डंपिंग प्रदान करते हैं, आमतौर पर सादगी और द्रव्यमान की कीमत पर, इसलिए उनका उद्देश्य आमतौर पर क्षति को रोकने के बजाय बहुत संवेदनशील सटीक उपकरणों की सटीकता में सुधार करना होता है। सक्रिय कंपन अलगाव में विद्युत चुम्बकीय [60] और पीजोइलेक्ट्रिक विधियां [18,43] शामिल हैं। सीमा स्थिति संशोधन विधियों के विपरीत, भिगोना संशोधन का उद्देश्य इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की चरम गुंजयमान प्रतिक्रिया को कम करना है, जबकि वास्तविक प्राकृतिक आवृत्तियों में केवल थोड़ा बदलाव होना चाहिए।

कंपन अलगाव के साथ, भिगोना या तो निष्क्रिय या सक्रिय रूप से प्राप्त किया जा सकता है, पहले में समान डिजाइन सरलीकरण और बाद में अधिक जटिलता और भिगोना।

निष्क्रिय तरीकों में, उदाहरण के लिए, बहुत ही सरल तरीके शामिल हैं जैसे कि सामग्री को जोड़ना, जिससे मुद्रित सर्किट बोर्ड की नमी बढ़ जाती है [62]। अधिक परिष्कृत तरीकों में कण अवमंदन [68] और ब्रॉडबैंड गतिशील अवशोषक [25] का उपयोग शामिल है।

सक्रिय कंपन नियंत्रण आमतौर पर मुद्रित सर्किट बोर्ड की सतह से जुड़े पीज़ोसेरेमिक तत्वों के उपयोग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है [1,45]। सख्त करने के तरीकों का उपयोग मामला विशिष्ट है और अन्य तरीकों के संबंध में इस पर सावधानीपूर्वक विचार किया जाना चाहिए। इन तकनीकों को उन उपकरणों पर लागू करने से जिनमें विश्वसनीयता संबंधी समस्याएं नहीं हैं, जरूरी नहीं कि डिजाइन की लागत और वजन में वृद्धि हो। हालाँकि, यदि अनुमोदित डिज़ाइन वाला कोई उत्पाद परीक्षण के दौरान विफल हो जाता है, तो उपकरण को फिर से डिज़ाइन करने की तुलना में संरचनात्मक सख्त तकनीक को लागू करना बहुत तेज़ और आसान हो सकता है।

10. तरीकों के विकास के अवसर

यह खंड इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता भविष्यवाणी में सुधार के अवसरों का विवरण देता है, हालांकि ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक्स, नैनो टेक्नोलॉजी और पैकेजिंग प्रौद्योगिकियों में हालिया प्रगति जल्द ही इन प्रस्तावों की प्रयोज्यता को सीमित कर सकती है। डिवाइस डिज़ाइन के समय चार मुख्य विश्वसनीयता पूर्वानुमान विधियाँ उपयोग में नहीं हो सकती हैं। एकमात्र कारक जो इस तरह के तरीकों को और अधिक आकर्षक बना सकता है, वह पूरी तरह से स्वचालित, कम लागत वाली विनिर्माण और परीक्षण प्रौद्योगिकियों का विकास होगा, क्योंकि इससे न्यूनतम मानव प्रयास के साथ प्रस्तावित डिजाइन को वर्तमान की तुलना में बहुत तेजी से बनाने और परीक्षण करने की अनुमति मिलेगी।

PoF पद्धति में सुधार की काफी गुंजाइश है। मुख्य क्षेत्र जहां इसमें सुधार किया जा सकता है वह समग्र डिजाइन प्रक्रिया के साथ एकीकरण है। इलेक्ट्रॉनिक उपकरण डिज़ाइन एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया है जो इलेक्ट्रॉनिक्स, विनिर्माण और थर्मल इंजीनियरिंग और संरचनात्मक डिजाइन के क्षेत्र में विशेषज्ञता वाले इंजीनियरों के सहयोग से ही डेवलपर को अंतिम परिणाम के करीब लाती है। एक विधि जो स्वचालित रूप से इनमें से कुछ मुद्दों को एक साथ संबोधित करती है, डिज़ाइन पुनरावृत्तियों की संख्या को कम करेगी और महत्वपूर्ण मात्रा में समय बचाएगी, खासकर जब अंतरविभागीय संचार की मात्रा पर विचार करती है। PoF विधियों में सुधार के अन्य क्षेत्रों को प्रतिक्रिया पूर्वानुमान और विफलता मानदंड के प्रकारों में विभाजित किया जाएगा।

प्रतिक्रिया पूर्वानुमान के आगे बढ़ने के दो संभावित रास्ते हैं: या तो तेज़, अधिक विस्तृत मॉडल, या बेहतर, सरलीकृत मॉडल। तेजी से शक्तिशाली कंप्यूटर प्रोसेसर के आगमन के साथ, विस्तृत एफई मॉडल के लिए समाधान का समय काफी कम हो सकता है, जबकि साथ ही, आधुनिक सॉफ्टवेयर के लिए धन्यवाद, उत्पाद असेंबली का समय कम हो जाता है, जो अंततः मानव संसाधनों की लागत को कम करता है। विस्तृत FE विधियों के लिए प्रस्तावित विधियों के समान, FE मॉडल को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने की प्रक्रिया द्वारा सरलीकृत FE विधियों में भी सुधार किया जा सकता है। इस उद्देश्य के लिए स्वचालित सॉफ़्टवेयर (CALCE PWA) वर्तमान में उपलब्ध है, लेकिन तकनीक व्यवहार में अच्छी तरह से सिद्ध नहीं हुई है और बनाई गई मॉडलिंग धारणाएँ अज्ञात हैं।

विभिन्न सरलीकरण विधियों में निहित अनिश्चितता की गणना बहुत उपयोगी होगी, जिससे उपयोगी दोष सहिष्णुता मानदंड लागू किए जा सकेंगे।

अंत में, संलग्न घटकों में बढ़ी हुई कठोरता प्रदान करने के लिए एक डेटाबेस या विधि उपयोगी होगी, जहां इन कठोरता में वृद्धि का उपयोग प्रतिक्रिया मॉडल की सटीकता में सुधार के लिए किया जा सकता है। घटक विफलता मानदंड का निर्माण विभिन्न निर्माताओं के समान घटकों के बीच मामूली भिन्नता के साथ-साथ नए पैकेजिंग प्रकारों के संभावित विकास पर निर्भर है, क्योंकि विफलता मानदंड निर्धारित करने के लिए किसी भी विधि या डेटाबेस को ऐसी परिवर्तनशीलता और परिवर्तनों के लिए जिम्मेदार होना चाहिए।

एक समाधान लीड और पैकेजिंग आयाम जैसे इनपुट मापदंडों के आधार पर स्वचालित रूप से विस्तृत एफई मॉडल बनाने के लिए एक विधि/सॉफ्टवेयर बनाना होगा। यह विधि आम तौर पर समान आकार के घटकों जैसे एसएमटी या डीआईपी घटकों के लिए संभव हो सकती है, लेकिन जटिल अनियमित घटकों जैसे ट्रांसफार्मर, चोक या कस्टम घटकों के लिए नहीं।

बाद के एफई मॉडल को तनाव के लिए हल किया जा सकता है और घटक जीवन की गणना करने के लिए सामग्री विफलता डेटा (एस-एन प्लास्टिसिटी वक्र डेटा, फ्रैक्चर यांत्रिकी या समान) के साथ जोड़ा जा सकता है, हालांकि सामग्री विफलता डेटा उच्च गुणवत्ता का होना चाहिए। एफई प्रक्रिया को वास्तविक परीक्षण डेटा के साथ सहसंबद्ध किया जाना चाहिए, अधिमानतः यथासंभव विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन रेंज पर।

इस तरह की प्रक्रिया में शामिल प्रयास प्रत्यक्ष प्रयोगशाला परीक्षण के विकल्प की तुलना में अपेक्षाकृत छोटा है, जिसमें अलग-अलग पीसीबी मोटाई, अलग-अलग लोड तीव्रता और लोड दिशाओं में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संख्या में परीक्षण करना होगा, यहां तक ​​​​कि कई के लिए सैकड़ों विभिन्न घटक प्रकार भी उपलब्ध हैं। बोर्ड के प्रकार. सरल प्रयोगशाला परीक्षण के संदर्भ में, प्रत्येक परीक्षण के मूल्य में सुधार करने की एक विधि हो सकती है।

यदि कुछ चर, जैसे कि पीसीबी की मोटाई या सीसा आयाम, में परिवर्तन के कारण तनाव में सापेक्ष वृद्धि की गणना करने की कोई विधि होती, तो बाद में घटक जीवन में परिवर्तन का अनुमान लगाया जा सकता था। ऐसी विधि एफई विश्लेषण या विश्लेषणात्मक तरीकों का उपयोग करके बनाई जा सकती है, जो अंततः मौजूदा विफलता डेटा से विफलता मानदंड की गणना के लिए एक सरल सूत्र की ओर ले जाती है।

अंततः, यह उम्मीद की जाती है कि एक ऐसी विधि बनाई जाएगी जो उपलब्ध सभी विभिन्न उपकरणों को जोड़ती है: एफई विश्लेषण, परीक्षण डेटा, विश्लेषणात्मक विश्लेषण और सांख्यिकीय तरीके ताकि उपलब्ध सीमित संसाधनों के साथ सबसे सटीक विफलता डेटा तैयार किया जा सके। इलेक्ट्रॉनिक सामग्रियों और विनिर्माण चरणों में परिवर्तनशीलता के प्रभावों को ध्यान में रखने के लिए प्रक्रिया में स्टोकेस्टिक तरीकों को शामिल करके पीओएफ विधि के सभी व्यक्तिगत तत्वों में सुधार किया जा सकता है। इससे परिणाम अधिक यथार्थवादी हो जाएंगे, जिससे शायद ऐसे उपकरण बनाने की प्रक्रिया शुरू हो जाएगी जो उत्पाद के क्षरण (वजन और लागत सहित) को कम करते हुए परिवर्तनशीलता के लिए अधिक मजबूत होंगे।

अंततः, इस तरह के सुधार डिज़ाइन प्रक्रिया के दौरान उपकरण की विश्वसनीयता के वास्तविक समय के मूल्यांकन की अनुमति भी दे सकते हैं, विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप (ईएमआई), थर्मल और औद्योगिक जैसे अन्य मुद्दों को संबोधित करते हुए विश्वसनीयता में सुधार के लिए तुरंत सुरक्षित घटक विकल्प, लेआउट या अन्य सिफारिशें सुझा सकते हैं।

11। निष्कर्ष

यह समीक्षा इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने, चार प्रकार के विश्लेषण विधियों (नियामक साहित्य, प्रयोगात्मक डेटा, परीक्षण डेटा और पीओएफ) के विकास का पता लगाने की जटिलताओं का परिचय देती है, जिससे इस प्रकार के तरीकों का संश्लेषण और तुलना होती है। संदर्भ विधियों को केवल प्रारंभिक अध्ययनों के लिए उपयोगी माना जाता है, प्रयोगात्मक डेटा विधियां केवल तभी उपयोगी होती हैं यदि व्यापक और सटीक समय डेटा उपलब्ध हो, और परीक्षण डेटा विधियां डिज़ाइन योग्यता परीक्षण के लिए महत्वपूर्ण हैं लेकिन अनुकूलन के लिए अपर्याप्त हैं। डिज़ाइन।

पिछले साहित्य समीक्षाओं की तुलना में पीओएफ विधियों पर अधिक विस्तार से चर्चा की गई है, अनुसंधान को भविष्यवाणी मानदंड और विफलता की संभावना की श्रेणियों में विभाजित किया गया है। अनुभाग "प्रतिक्रिया भविष्यवाणी" वितरित संपत्तियों, सीमा स्थिति मॉडलिंग और एफई मॉडल में विवरण के स्तर पर साहित्य की समीक्षा करता है। प्रतिक्रिया भविष्यवाणी पद्धति का चुनाव एफई मॉडल को उत्पन्न करने और हल करने के लिए सटीकता और समय के बीच एक व्यापार-बंद के रूप में दिखाया गया है, जो फिर से सीमा स्थितियों की सटीकता के महत्व पर जोर देता है। अनुभाग "विफलता मानदंड" अनुभवजन्य और विश्लेषणात्मक विफलता मानदंडों पर चर्चा करता है; एसएमटी प्रौद्योगिकी के लिए, मॉडल और भारी घटकों की समीक्षा प्रदान की जाती है।
अनुभवजन्य विधियां केवल बहुत विशिष्ट मामलों पर लागू होती हैं, हालांकि वे विश्वसनीयता परीक्षण विधियों के अच्छे उदाहरण प्रदान करती हैं, जबकि विश्लेषणात्मक विधियों में प्रयोज्यता की एक विस्तृत श्रृंखला होती है लेकिन उन्हें लागू करना अधिक जटिल होता है। विशेष सॉफ़्टवेयर पर आधारित मौजूदा विफलता विश्लेषण विधियों की एक संक्षिप्त चर्चा प्रदान की गई है। अंत में, विश्वसनीयता भविष्यवाणी के भविष्य के लिए निहितार्थ प्रदान किए जाते हैं, उन दिशाओं पर विचार करते हुए जिनमें विश्वसनीयता भविष्यवाणी के तरीके विकसित हो सकते हैं।

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स्रोत: www.habr.com