충격과 진동을 받는 전자 장비의 신뢰성 분석 - 개요

저널: 충격과 진동 16 (2009) 45–59
저자: Robin Alastair Amy, Guglielmo S. Aglietti(이메일: [이메일 보호]) 및 가이 리처드슨
저자 소속: 영국 사우샘프턴 공학과학대학 사우샘프턴 대학교 우주 연구 그룹
Surrey Satellite Technology Limited, 길퍼드, 서리, 영국

저작권 2009 Hindawi 출판사. 이 글은 Creative Commons Attribution License에 따라 배포되는 오픈 액세스 글입니다. 이 글은 원본 저작물이 적절하게 인용되는 경우 모든 매체에서 무제한 사용, 배포 및 복제를 허용합니다.

주석. 미래에는 모든 최신 전자 장비가 충격 및 진동 하중을 견딜 수 있는 능력을 유지하면서 기능이 향상될 것으로 예상됩니다. 전자 장비의 복잡한 응답 및 고장 특성으로 인해 신뢰성을 예측하는 과정이 어렵기 때문에 현재 기존 방법은 계산 정확도와 비용 간의 절충안을 사용합니다.
동적 부하에서 작동할 때 전자 장비의 신뢰성을 안정적이고 신속하게 예측하는 것은 업계에서 매우 중요합니다. 이 기사에서는 결과를 느리게 만드는 전자 장비의 신뢰성 예측 문제를 보여줍니다. 또한 신뢰성 모델은 일반적으로 다수의 유사한 구성 요소에 대한 광범위한 장비 구성을 고려하여 구축된다는 점도 고려해야 합니다. 이 기사에서는 네 가지 종류의 신뢰성 예측 방법(참조 방법, 테스트 데이터, 실험 데이터 및 물리적 고장 원인 모델링 - 고장 물리학)을 비교하여 하나 또는 다른 방법을 사용할 가능성을 선택합니다. 전자기기의 고장은 대부분 열부하로 인해 발생한다는 점에 주목하고 있는데, 본 리뷰에서는 작동 중 충격과 진동으로 인한 고장에 초점을 맞췄다.

번역기의 노트. 이 기사는 이 주제에 관한 문헌을 검토한 것입니다. 상대적으로 오래되었음에도 불구하고 다양한 방법을 사용하여 신뢰성을 평가하는 문제에 대한 훌륭한 소개 역할을 합니다.

1. 용어

BGA 볼 그리드 어레이.
DIP 듀얼 인라인 프로세서, 듀얼 인라인 패키지라고도 합니다.
FE 유한 요소.
PGA 핀 그리드 어레이.
PCB 인쇄 회로 기판, PWB(인쇄 배선 기판)라고도 합니다.
PLCC 플라스틱 리드 칩 캐리어.
PTH 도금 스루홀, 핀 스루홀이라고도 함.
QFP 쿼드 플랫 팩 - 갈매기 날개라고도 알려져 있습니다.
SMA 형상 기억 합금.
SMT 표면 실장 기술.

원저자의 메모: 이 기사에서 "구성 요소"라는 용어는 인쇄 회로 기판에 납땜할 수 있는 특정 전자 장치를 의미하며, "패키지"라는 용어는 집적 회로의 모든 구성 요소(일반적으로 SMT 또는 DIP 구성 요소)를 의미합니다. "부착된 구성 요소"라는 용어는 결합된 인쇄 회로 기판 또는 구성 요소 시스템을 의미하며, 부착된 구성 요소가 고유한 질량과 강성을 갖는다는 점을 강조합니다. (크리스탈 패키징과 이것이 신뢰성에 미치는 영향은 기사에서 논의되지 않으므로 "패키지"라는 용어는 한 유형 또는 다른 유형의 "케이스"로 인식될 수 있습니다. 대략 번역)

2. 문제 진술

PCB에 가해지는 충격 및 진동 하중은 PCB 기판, 구성 요소 패키지, 구성 요소 트레이스 및 납땜 접합부에 응력을 유발합니다. 이러한 응력은 회로 기판의 굽힘 모멘트와 부품의 질량 관성의 조합으로 인해 발생합니다. 최악의 시나리오에서 이러한 응력은 PCB 박리, 납땜 접합 오류, 리드 오류 또는 구성 요소 패키지 오류와 같은 오류 모드 중 하나를 유발할 수 있습니다. 이러한 오류 모드 중 하나라도 발생하면 장치의 완전한 오류가 뒤따를 가능성이 높습니다. 작동 중에 발생하는 고장 모드는 포장 유형, 인쇄 회로 기판의 특성, 굽힘 모멘트 및 관성력의 빈도와 진폭에 따라 달라집니다. 전자 장비 신뢰성 분석의 느린 진행은 고려해야 할 입력 요소와 고장 모드의 수많은 조합으로 인해 발생합니다.

이 섹션의 나머지 부분에서는 서로 다른 입력 요소를 동시에 고려하는 것의 어려움을 설명하려고 합니다.

고려해야 할 첫 번째 복잡한 요소는 현대 전자 제품에서 사용할 수 있는 광범위한 패키지 유형입니다. 각 패키지는 다양한 이유로 실패할 수 있습니다. 무거운 부품은 관성 부하에 더 취약한 반면, SMT 부품의 응답은 회로 기판의 곡률에 더 많이 의존합니다. 결과적으로 이러한 기본적인 차이점으로 인해 이러한 유형의 구성 요소는 질량이나 크기에 따라 크게 다른 실패 기준을 갖습니다. 이 문제는 시장에 새로운 부품이 끊임없이 등장하면서 더욱 악화됩니다. 따라서 제안된 신뢰성 예측 방법은 향후 실제 적용을 위해서는 새로운 구성 요소에 적응해야 합니다. 진동에 대한 인쇄 회로 기판의 반응은 인쇄 회로 기판의 국부적 반응에 영향을 미치는 구성 요소의 강성과 질량에 의해 결정됩니다. 가장 무겁거나 가장 큰 구성 요소는 설치된 장소에서 진동에 대한 보드의 반응을 크게 변화시키는 것으로 알려져 있습니다. PCB 기계적 특성(영률 및 두께)은 예측하기 어려운 방식으로 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.

더 단단한 PCB는 하중을 받는 PCB의 전체 응답 시간을 줄일 수 있지만 동시에 구성 요소에 적용되는 굽힘 모멘트를 실제로 국지적으로 증가시킬 수 있습니다. 또한 열로 인한 파손 관점에서 더 많은 것을 지정하는 것이 실제로 바람직합니다. 호환 가능한 PCB입니다. 이는 포장에 가해지는 열 응력을 줄여주기 때문입니다. - 저자 메모) 스택에 가해지는 국부 굽힘 모멘트와 관성 하중의 빈도와 진폭도 가장 가능성이 높은 파손 모드에 영향을 미칩니다. 고주파 저진폭 하중은 구조물의 피로 파괴로 이어질 수 있으며, 이는 파손의 주요 원인이 될 수 있습니다(저/고주기 피로, LCF는 소성 변형(N_f < 10^6)에 의해 지배되는 파손을 의미하고 HCF는 탄성 변형을 나타냅니다. 실패, 일반적으로 (N_f > 10^6 ) 실패 [56] - 작성자 주) 인쇄 회로 기판의 요소의 최종 배열은 관성 부하로 인한 개별 구성 요소의 응력으로 인해 발생할 수 있는 실패의 원인을 결정합니다. 또는 국소 굽힘 모멘트. 마지막으로, 장비 고장 가능성을 높이는 인적 요소와 생산 특성의 영향을 고려해야 합니다.

수많은 입력 요소와 이들의 복잡한 상호 작용을 고려하면 전자 장비의 신뢰성을 예측하는 효과적인 방법이 아직 만들어지지 않은 이유가 분명해집니다. 이 문제에 대해 저자가 권장하는 문헌 검토 중 하나가 IEEE [26]에 제시되어 있습니다. 그러나 이 리뷰는 주로 참고 문헌, 실험 데이터, 고장 조건의 컴퓨터 모델링(PoF(Physics-of-Failure Reliability))으로부터 신뢰성을 예측하는 방법과 같은 상당히 광범위한 신뢰성 모델 분류에 중점을 두고 있으며 고장을 다루지는 않습니다. 충격과 진동으로 인해 발생한 내용을 충분히 자세하게 설명합니다. Foucher et al.[17]은 IEEE 검토와 유사한 개요를 따르며 열 장애를 크게 강조합니다. 특히 충격 및 진동 고장에 적용되는 PoF 방법 분석의 이전 간결성은 추가로 고려할 가치가 있습니다. IEEE와 유사한 검토가 AIAA에 의해 편집되는 과정에 있지만 현재로서는 검토 범위가 알려져 있지 않습니다.

3. 신뢰성 예측 방법의 진화

1960년대에 개발된 최초의 신뢰도 예측 방법은 현재 MIL-HDBK-217F[44]에 설명되어 있습니다. (Mil-Hdbk-217F는 1995년에 발표된 이 방법의 최신이자 최종 개정판입니다 - 저자 주) 이 방법을 사용하는 방법은 다음과 같습니다. 특정 구성 요소로 구성된 인쇄 회로 기판의 평균 서비스 수명을 얻지 못한 전자 장비의 데이터베이스입니다. 이 방법은 참고 문헌과 규범 문헌을 통해 신뢰도를 예측하는 방법으로 알려져 있습니다. Mil-Hdbk-217F는 점점 구식이 되어가고 있지만 기준 방법은 오늘날에도 여전히 사용되고 있습니다. 이 방법의 한계와 부정확성은 잘 문서화되어[42,50] 물리적 고장 조건(PoF)의 컴퓨터 모델링, 실험 데이터 및 현장 테스트 데이터의 세 가지 클래스의 대체 방법이 개발되었습니다.

PoF 방법은 이전에 수집된 데이터에 의존하지 않고 분석적으로 신뢰성을 예측합니다. 모든 PoF 방법은 Steinberg[62]에 설명된 기존 방법의 두 가지 공통 특성을 가지고 있습니다. 먼저 특정 진동 자극에 대한 인쇄 회로 기판의 진동 응답을 찾은 다음 진동 노출 후 개별 구성 요소의 고장 기준을 테스트합니다. PoF 방법의 중요한 발전은 분산(평균) 보드 속성을 사용하여 인쇄 회로 기판의 수학적 모델을 신속하게 생성한 것입니다[54]. 이는 인쇄 회로 기판의 진동 응답을 정확하게 계산하는 데 소요되는 복잡성과 시간을 크게 줄였습니다. 회로 기판(섹션 8.1.3 참조). PoF 기술의 최근 개발로 인해 SMT(표면 실장 기술) 납땜 구성 요소에 대한 오류 예측이 향상되었습니다. 그러나 Barkers 방법[59]을 제외하고 이러한 새로운 방법은 구성 요소와 인쇄 회로 기판의 매우 특정한 조합에만 적용할 수 있습니다. 변압기나 대형 커패시터와 같은 대형 부품에 사용할 수 있는 방법은 거의 없습니다.
실험 데이터 방법은 참고 문헌을 기반으로 한 신뢰성 예측 방법에 사용되는 모델의 품질과 기능을 향상시킵니다. 전자 장비의 신뢰성을 예측하기 위한 실험 데이터를 기반으로 한 첫 번째 방법은 Honeywell, Inc.에서 개발한 HIRAP(Honeywell In-service Reliability Assessment Program) 방법을 사용하여 1999년 논문에 설명되어 있습니다[20]. 실험 데이터 방법은 참고 문헌 및 규범 문헌을 사용하여 신뢰성을 예측하는 방법에 비해 여러 가지 장점이 있습니다. 최근에는 유사한 방법이 많이 등장했습니다(REMM 및 TRACS [17], FIDES [16]). 실험 데이터 방법과 참고 문헌 및 규범 문헌을 사용하여 신뢰성을 예측하는 방법으로는 신뢰성 평가 시 보드의 레이아웃과 작동 환경을 만족스럽게 고려할 수 없습니다. 이러한 결함은 설계가 유사한 보드 또는 유사한 작동 조건에 노출된 보드의 고장 데이터를 사용하여 수정할 수 있습니다.

실험 데이터 방법은 시간 경과에 따른 충돌 데이터가 포함된 광범위한 데이터베이스의 가용성에 따라 달라집니다. 이 데이터베이스의 각 오류 유형을 올바르게 식별하고 근본 원인을 파악해야 합니다. 이 신뢰성 평가 방법은 동일한 유형의 장비를 대량으로 생산하여 상당한 수의 고장을 처리하여 신뢰성을 평가할 수 있는 회사에 적합합니다.

전자 부품의 신뢰성을 테스트하는 방법은 1970년대 중반부터 사용되어 왔으며 일반적으로 가속 테스트와 비가속 테스트로 구분됩니다. 기본 접근 방식은 예상되는 운영 환경을 최대한 현실적으로 만드는 하드웨어 테스트 실행을 수행하는 것입니다. 고장이 발생할 때까지 테스트를 수행하여 MTBF(Mean Time Between Failures)를 예측할 수 있습니다. MTBF가 매우 길 것으로 예상되는 경우 가속 테스트를 통해 테스트 기간을 줄일 수 있습니다. 이는 작동 환경 요인을 늘리고 알려진 공식을 사용하여 가속 테스트의 실패율을 예상 실패율과 연관시킴으로써 달성됩니다. 작업. 이 테스트는 연구원에게 최고 수준의 신뢰도 데이터를 제공하므로 고장 위험이 높은 구성 요소에 필수적입니다. 그러나 연구의 긴 반복 시간으로 인해 보드 설계 최적화에 사용하는 것은 비현실적입니다.

1990년대에 출판된 연구에 대한 간략한 검토를 통해 이 시기는 실험 데이터, 테스트 데이터 및 PoF 방법이 참고서의 신뢰성을 예측하는 구식 방법을 대체하기 위해 서로 경쟁했던 시기였음을 알 수 있습니다. 그러나 각 방법에는 고유한 장점과 단점이 있으며 올바르게 사용하면 귀중한 결과를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 IEEE는 최근 현재 사용되는 모든 신뢰성 예측 방법을 나열하는 표준[26]을 발표했습니다. IEEE의 목표는 엔지니어에게 사용 가능한 모든 방법과 각 방법에 내재된 장단점에 대한 정보를 제공하는 가이드를 준비하는 것이었습니다. IEEE 접근 방식은 아직 긴 진화의 시작 단계에 있지만, AIAA(미국 항공 우주 연구소)가 IEEE와 유사하지만 S-102라는 지침을 따르기 때문에 나름의 장점이 있는 것으로 보입니다. 또한 각 방법의 상대적인 데이터 품질도 고려합니다[27]. 이 가이드는 이러한 주제에 관해 출판된 전 세계 문헌에 유통되는 방법을 한데 모으기 위한 것입니다.

4. 진동으로 인한 고장

과거 연구의 대부분은 주로 PCB 부하로서 무작위 진동에 초점을 맞추었지만 다음 연구에서는 충격 관련 고장을 구체적으로 살펴봅니다. 이러한 방법은 PoF 방법 분류에 속하고 이 기사의 섹션 8.1 및 8.2에서 설명되므로 여기서는 완전히 설명하지 않습니다. Heen 등[24]은 충격을 받았을 때 BGA 솔더 조인트의 무결성을 테스트하기 위해 테스트 보드를 만들었습니다. Lau 등[36]은 평면 내 및 평면 외부 충격 하에서 PLCC, PQFP 및 QFP 구성 요소의 신뢰성을 설명했습니다. Pitarresi 등 [53,55]은 충격 부하로 인한 컴퓨터 마더보드의 고장을 조사하고 충격 부하를 받는 전자 장비를 설명하는 문헌에 대한 좋은 검토를 제공했습니다. Steinberg [62]는 충격 환경을 예측하는 방법과 전자 부품의 성능을 보장하는 방법을 모두 다루면서 영향을 받는 전자 장비의 설계 및 분석에 대한 전체 장을 제공합니다. Sukhir [64,65]는 보드 패스너에 적용되는 충격 하중에 대한 인쇄 회로 기판 응답의 선형 계산 오류를 설명했습니다. 따라서 참조 및 실험 데이터 방법은 충격 관련 장비 고장을 고려할 수 있지만 이러한 방법은 "충격" 고장을 암시적으로 설명합니다.

5. 참고방법

매뉴얼에 설명된 모든 사용 가능한 방법 중에서 진동 손상을 고려하는 두 가지 방법, 즉 Mil-Hdbk-217과 CNET[9]으로만 제한하겠습니다. Mil-Hdbk-217은 대부분의 제조업체에서 표준으로 인정됩니다. 모든 수동 및 참조 방법과 마찬가지로 이 방법도 실험 또는 실험실 데이터에서 구성 요소 신뢰성을 예측하는 것을 목표로 하는 경험적 접근 방식을 기반으로 합니다. 참고 문헌에 설명된 방법은 복잡한 수학적 모델링이 필요하지 않고 부품 유형, 부품 수, 보드의 작동 조건 및 기타 쉽게 액세스할 수 있는 매개변수만 사용하기 때문에 구현이 비교적 간단합니다. 그런 다음 입력 데이터를 모델에 입력하여 고장 간 시간(MTBF)을 계산합니다. 장점에도 불구하고 Mil-Hdbk-217은 점점 인기가 낮아지고 있습니다[12, 17,42,50,51]. 적용 가능성에 대한 불완전한 제한 목록을 고려해 보겠습니다.

1. 데이터는 점점 더 오래되어 1995년에 마지막으로 업데이트되었으며 새로운 구성 요소와 관련이 없으므로 국방 표준 개선 위원회가 이 방법을 "자연사"로 결정했기 때문에 모델이 수정될 가능성은 없습니다. 26].
2. 이 방법은 고장 모드에 대한 정보를 제공하지 않으므로 PCB 레이아웃을 개선하거나 최적화할 수 없습니다.
3. 모델에서는 PCB의 구성 요소 레이아웃을 무시하고 오류가 설계와 무관하다고 가정합니다. 그러나 구성 요소 레이아웃은 오류 가능성에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. [50].
4. 수집된 실증 데이터에는 부정확한 내용이 많이 포함되어 있으며, 작동 시간, 수리 등의 잘못된 기록으로 인해 부자연스럽게 고장률이 높은 51세대 부품의 데이터를 사용하므로 신뢰성 예측 결과의 신뢰성이 떨어집니다[XNUMX].

이러한 모든 단점은 참조 방법의 사용을 피해야 함을 나타냅니다. 그러나 이러한 방법의 허용 한계 내에서 기술 사양의 여러 요구 사항을 구현해야 합니다. 따라서 참조 방법은 적절한 경우에만 사용해야 합니다. 설계 초기 단계 [46]. 불행히도 이러한 유형의 방법은 1995년 이후 개정되지 않았기 때문에 이 사용에도 약간의 주의를 기울여 접근해야 합니다. 따라서 참조 방법은 본질적으로 기계적 신뢰성을 예측하는 데 적합하지 않으므로 주의해서 사용해야 합니다.

6. 테스트 데이터 방법

테스트 데이터 방법은 사용 가능한 가장 간단한 신뢰성 예측 방법입니다. 제안된 인쇄 회로 기판 설계의 프로토타입은 실험실 벤치에서 재현되는 환경 진동에 노출됩니다. 다음으로 파괴 매개변수(MTTF, 충격 스펙트럼)를 분석한 후 이를 신뢰도 지표 계산에 사용합니다[26]. 테스트 데이터 방법은 장점과 단점을 고려하여 사용해야 합니다.
테스트 데이터 방법의 가장 큰 장점은 결과의 정확성과 신뢰성이 높다는 것입니다. 따라서 고장 위험이 높은 장비의 경우 설계 프로세스의 마지막 단계에는 항상 진동 인증 테스트가 포함되어야 합니다. 단점은 시험편을 제작, 설치 및 로딩하는 데 오랜 시간이 소요되므로 고장 확률이 높은 장비의 설계 개선에는 적합하지 않다는 것입니다. 반복적인 제품 설계 프로세스의 경우 더 빠른 방법을 고려해야 합니다. 실제 사용 수명의 후속 계산을 위해 신뢰할 수 있는 모델을 사용할 수 있는 경우 가속 테스트를 통해 부하 노출 시간을 줄일 수 있습니다[70,71]. 그러나 가속 테스트 방법은 진동 오류보다 열 오류를 모델링하는 데 더 적합합니다. 이는 진동 부하의 영향을 테스트하는 것보다 장비에 대한 열 부하의 영향을 테스트하는 데 시간이 덜 걸리기 때문입니다. 진동의 효과는 오랜 시간이 지난 후에야 제품에 나타날 수 있습니다.

결과적으로 테스트 방법은 일반적으로 저전압으로 인해 오류가 발생하는 데 매우 오랜 시간이 걸리는 등 정상참작이 가능한 상황이 아닌 한 진동 오류에 사용되지 않습니다. 데이터 검증 방법의 예는 Hart [23], Hin et al. [24], Li [37], Lau et al. [36], Shetty 등 [57], Liguore 및 Followell [40], Estes 등. [15], 왕 외. [67], Jih and Jung [30]. 이 방법에 대한 일반적인 개요는 IEEE [26]에 나와 있습니다.

7. 실험 데이터 방법

실험 데이터 방법은 지정된 작동 조건에서 테스트된 유사한 인쇄 회로 기판의 고장 데이터를 기반으로 합니다. 이 방법은 유사한 부하를 경험하는 인쇄 회로 기판에만 적합합니다. 실험 데이터 방법에는 전자 부품의 고장 데이터베이스를 구축하고 제안된 설계를 기반으로 방법을 구현하는 두 가지 주요 측면이 있습니다. 적절한 데이터베이스를 구축하려면 유사한 설계에서 수집된 관련 고장 데이터가 있어야 합니다. 이는 유사한 장비의 고장에 대한 데이터가 있어야 함을 의미합니다. 결함이 있는 장비도 분석하고 통계를 적절하게 수집해야 합니다. 특정 PCB 설계가 특정 시간 후에 실패했다고 기술하는 것만으로는 충분하지 않으며, 위치, 실패 모드 및 실패 원인을 파악해야 합니다. 이전의 모든 고장 데이터를 철저하게 분석하지 않는 한 실험 데이터 방법을 사용하려면 오랜 기간의 데이터 수집이 필요합니다.

이 제한에 대한 가능한 해결 방법은 환경 매개변수를 정확하게 재현하는 것이 어렵지만 중요하지만 고장률 데이터베이스를 신속하게 구축할 목적으로 HALT(Highly Accelerated Lifecycle Testing)를 구현하는 것입니다[27]. 실험 데이터 방법을 구현하는 두 번째 단계에 대한 설명은 [27]에서 읽을 수 있습니다. 이는 상세한 고장 데이터가 이미 존재하는 기존 보드를 수정하여 테스트 중인 설계를 얻은 경우 제안된 설계에 대한 MTBF를 예측하는 방법을 보여줍니다. . 실험 데이터 방법에 대한 다른 리뷰는 [11,17,20,26]의 다양한 저자에 의해 설명되어 있습니다.

8. 오류 조건(PoF)의 컴퓨터 시뮬레이션

스트레스 및 손상 모델 또는 PoF 모델이라고도 하는 오류 조건에 대한 컴퓨터 모델링 기술은 XNUMX단계 신뢰성 예측 프로세스로 구현됩니다. 첫 번째 단계에서는 인쇄 회로 기판에 부과된 동적 부하에 대한 인쇄 회로 기판의 응답을 검색하는 작업이 포함되며, 두 번째 단계에서는 주어진 신뢰성 지표를 보장하기 위해 모델의 응답이 계산됩니다. 대부분의 문헌은 반응을 예측하는 방법과 실패 기준을 찾는 프로세스에 대해 주로 다루고 있습니다. 이 두 가지 방법은 독립적으로 설명할 때 가장 잘 이해되므로 이 검토에서는 이 두 단계를 별도로 고려할 것입니다.

반응 예측 단계와 실패 기준 검색 단계 사이에서 첫 번째 단계에서 생성되어 두 번째 단계에서 사용된 데이터 세트가 모델로 전송됩니다. 응답 변수는 섀시의 입력 가속도를 사용하는 것[15,36,37,67]에서 구성 요소가 경험하는 실제 가속도를 통해 다양한 PCB 레이아웃의 다양한 진동 응답을 설명[40]하고 마지막으로 고려 사항으로 발전했습니다. PCB가 부품에 대해 국지적으로 경험하는 국부 편위[62] 또는 국부 굽힘 모멘트[59].

고장은 인쇄 회로 기판의 구성 요소 배열에 따라 발생하므로[21,38] 국부적인 진동 응답을 포함하는 모델이 더 정확할 가능성이 높습니다. 어떤 매개변수(국소 가속도, 국부 편향 또는 굽힘 모멘트)가 파손 결정 요인인지 선택하는 것은 특정 사례에 따라 다릅니다.
SMT 부품을 사용하는 경우 곡률이나 굽힘 모멘트가 파손의 가장 중요한 요인이 될 수 있으며, 무거운 부품의 경우 국부 가속도가 일반적으로 파손 기준으로 사용됩니다. 불행하게도 주어진 입력 데이터 세트에 어떤 유형의 기준이 가장 적합한지 보여주는 연구는 수행되지 않았습니다.

실험실 테스트 데이터에서 지원되지 않는 분석 또는 FE PoF 방법을 사용하는 것은 실용적이지 않으므로 사용되는 PoF 방법의 적합성을 고려하는 것이 중요합니다. 또한 적용 범위 내에서만 모델을 사용하는 것이 중요합니다. 이는 불행히도 매우 구체적이고 제한된 조건에서 사용하기 위해 최신 PoF 모델의 적용 가능성을 제한합니다. PoF 방법에 대한 논의의 좋은 예는 다양한 저자에 의해 설명되었습니다[17,19,26,49].

8.1. 반응 예측

응답 예측에는 구조의 형상 및 재료 특성을 사용하여 필요한 응답 변수를 계산하는 작업이 포함됩니다. 이 단계에서는 개별 구성 요소의 응답이 아닌 기본 PCB의 전체 응답만 캡처할 것으로 예상됩니다. 응답 예측 방법에는 아래에 설명된 분석적, 세부적 FE 모델 및 단순화된 FE 모델의 세 가지 주요 유형이 있습니다. 이러한 방법은 추가된 구성 요소의 강성과 질량 효과를 통합하는 데 중점을 두고 있지만, 이는 모델 정확도와 밀접하게 관련되어 있으므로 PCB 가장자리의 회전 강성을 정확하게 모델링하는 것의 중요성을 간과하지 않는 것이 중요합니다. 섹션 8.1.4). 무화과. 1. 인쇄회로기판의 상세모델 예시 [53]

8.1.1. 분석적 반응 예측

Steinberg [62]는 인쇄 회로 기판의 진동 응답을 계산하는 유일한 분석 방법을 제공합니다. Steinberg는 전자 장치의 공진 시 진동 진폭이 공진 주파수의 제곱근의 두 배와 같다고 말합니다. 이 진술은 사용할 수 없는 데이터를 기반으로 하므로 확인할 수 없습니다. 이를 통해 공진 시 동적 편향을 분석적으로 계산할 수 있으며, 이를 사용하여 무거운 부품의 동적 하중이나 인쇄 회로 기판의 곡률을 계산할 수 있습니다. 이 방법은 로컬 PCB 응답을 직접 생성하지 않으며 Steinberg가 설명한 편향 기반 실패 기준과만 호환됩니다.

Pitarresi 등[53]은 컴퓨터 마더보드에 대해 2%의 임계 감쇠를 측정한 반면 Steinberg의 가정을 사용하면 3,5%(고유 주파수 54 기준)를 제공하므로 진폭 측정을 기반으로 한 전달 함수 분포 가정의 타당성은 의문스럽습니다. Hz), 이는 진동에 대한 보드의 반응을 크게 과소평가하게 만듭니다.

8.1.2. 상세한 FE 모델

일부 저자는 인쇄 회로 기판의 진동 응답을 계산하기 위해 상세한 FE 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다[30,37,53](그림 57,58-1은 세부 수준이 향상된 예를 보여줍니다). 이러한 모델을 구축하고 해결하는 데 필요한 시간이 과도하기 때문에 상용 제품에는 권장되지 않습니다(국부 응답의 정확한 예측만 꼭 필요한 것이 아닌 경우). 단순화된 모델은 훨씬 더 빠르고 저렴한 비용으로 적절한 정확도의 데이터를 생성합니다. [3-4]에 발표된 JEDEC 33 스프링 상수를 사용하면 세부 FE 모델을 구축하고 해석하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있으며, 이러한 스프링 상수는 각 와이어의 세부 FE 모델 대신 사용할 수 있습니다. 또한 하위 구조 방법(수퍼 요소 방법이라고도 함)을 구현하여 세부 모델을 해결하는 데 필요한 계산 시간을 줄일 수 있습니다. 상세한 FE 모델은 응답 예측과 실패 기준 사이의 경계를 모호하게 만드는 경우가 많으므로 여기에 참조된 작업도 실패 기준을 포함하는 작업 목록에 속할 수 있습니다.

8.1.3. 분산 FE 모델

단순화된 FE 모델은 모델 생성 및 솔루션 시간을 단축합니다. 추가된 구성 요소의 질량과 그 강성은 증가된 질량과 강성을 갖는 빈 PCB를 간단히 시뮬레이션함으로써 나타낼 수 있으며, 여기서 질량과 강성의 효과는 PCB의 영률을 국지적으로 증가시켜 통합됩니다.

무화과. 2. 모델링 프로세스를 단순화하고 솔루션 시간을 단축하기 위해 대칭을 사용하는 QFP 구성 요소의 상세 모델 예 [36]. 무화과. 3. J-리드의 상세한 FE 모델의 예[6].

강성 향상 계수는 부착된 부재를 물리적으로 절단하고 굽힘 시험 방법을 적용하여 계산할 수 있다[52]. Pitarresiet al. [52,54]는 인쇄 회로 기판에 부착된 구성 요소에 의해 제공되는 추가 질량 및 강성의 단순화 효과를 조사했습니다.

첫 번째 논문에서는 실험 데이터에 대해 검증된 인쇄 회로 기판의 단순화된 FE 모델의 단일 사례를 조사합니다. 이 논문의 주요 관심 분야는 정확한 모델을 위해서는 비틀림 강성의 높은 정확도가 필요하다는 주의 사항과 함께 분포 특성을 결정하는 것입니다.

두 번째 기사에서는 다섯 가지 서로 다른 충전 PCB를 살펴봅니다. 각 PCB는 여러 가지 다른 구성 단순화 수준으로 모델링되었습니다. 이 모델은 실험 데이터와 비교됩니다. 이 기사는 질량 강성 비율과 모델 정확도 사이의 상관 관계에 대한 몇 가지 유익한 관찰로 마무리됩니다. 이 두 논문 모두 고유 진동수와 MEC(모드 보증 기준)만을 사용하여 두 모델 간의 상관 관계를 결정합니다. 안타깝게도 고유진동수의 오차는 국부 가속도나 굽힘 모멘트의 오차에 대한 정보를 제공할 수 없으며 MKO는 두 가지 자연 모드 간의 전체 상관관계만 제공할 수 있을 뿐 가속도나 곡률의 백분율 오차를 계산하는 데 사용할 수 없습니다. 수치 분석과 컴퓨터 시뮬레이션의 조합을 사용하여 Cifuentes [10]는 다음과 같은 네 가지 관찰을 수행합니다.

1. 정확한 분석을 위해서는 시뮬레이션 모드에 최소 90%의 진동 질량이 포함되어야 합니다.
2. 보드의 편차가 두께와 비슷한 경우에는 선형 분석보다 비선형 분석이 더 적합할 수 있습니다.
3. 구성 요소 배치의 작은 오류는 응답 측정에 큰 오류를 일으킬 수 있습니다.
4. 응답 측정 정확도는 강성보다 질량 오류에 더 민감합니다.

8.1.4. 국경 조건

PCB 모서리 회전 강성 계수는 ​​계산된 응답의 정확도에 큰 영향을 미치며[59], 특정 구성에 따라 추가된 부품 질량 및 강성보다 훨씬 더 중요합니다. 회전 모서리 강성을 5(본질적으로 단지 지지된 조건)으로 모델링하면 일반적으로 보수적인 결과가 생성되는 반면, 단단하게 고정된 모델링은 일반적으로 결과를 과소평가합니다. 왜냐하면 가장 견고한 PCB 클램핑 메커니즘조차도 완전히 고정된 모서리 조건을 보장할 수 없기 때문입니다. Barker와 Chen [41]은 모서리 회전 강성이 PCB의 고유 진동수에 어떻게 영향을 미치는지 보여주기 위해 실험 결과를 통해 분석 이론을 검증했습니다. 이 연구의 주요 발견은 이론과 일치하는 가장자리 회전 강성과 고유 진동수 사이의 강한 상관관계입니다. 이는 또한 모서리 회전 강성 모델링의 큰 오류가 응답 예측의 큰 오류로 이어진다는 것을 의미합니다. 이 작업은 특정 경우에 고려되었지만 모든 유형의 경계 조건 메커니즘을 모델링하는 데 적용 가능합니다. Lim et al.의 실험 데이터 사용 [5]은 PCB 모델에서 FE를 사용하여 모서리 회전 강성을 계산하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 이는 Barker와 Chen[21]이 적용한 방법을 사용하여 달성됩니다. 이 작업은 또한 고유 진동수를 최대화하기 위해 구조 내 임의 지점의 최적 위치를 결정하는 방법을 보여줍니다. 진동 응답을 줄이기 위해 경계 조건 수정 효과를 특별히 고려한 연구도 Guo와 Zhao[2]에 의해 존재합니다. 아글리에티 [3]; Aglietti 및 Schwingshackl [41], Lim et al. [XNUMX].

8.1.5. 충격 및 진동 영향 예측

Pitarresiet al. [53-55] PCB의 상세한 FE 모델을 사용하여 3D 블록으로 표현된 구성 요소가 있는 보드의 충격 및 진동 응답을 예측합니다. 이 모델은 공진 시 반응 예측을 개선하기 위해 실험적으로 결정된 일정한 감쇠비를 사용했습니다. 충격 반응 예측을 위해 충격 반응 스펙트럼(SRS)과 시간 청소 방법을 비교했으며, 두 방법 모두 정확도와 솔루션 시간 간의 균형을 유지했습니다.

8.2. 거부 기준

고장 기준은 PCB의 응답을 측정하고 이를 사용하여 고장 메트릭을 도출합니다. 여기서 고장 메트릭은 평균 고장 간격(MTBF), 고장 주기, 무고장 작동 확률 또는 기타 신뢰성 메트릭일 수 있습니다(참조: 실패 지표에 대한 논의는 IEEE [26], Jensen[28] 47], O'Connor [XNUMX]를 참조하세요. 이 데이터를 생성하는 다양한 접근 방식은 분석적 방법과 경험적 방법으로 편리하게 나눌 수 있습니다. 경험적 방법은 구성 요소의 테스트 표본을 필요한 동적 하중으로 로드하여 실패 기준 데이터를 생성합니다. 불행히도 실제로 가능한 광범위한 입력 데이터(부품 유형, PCB 두께 및 부하)로 인해 게시된 데이터는 매우 특별한 경우에만 유효하기 때문에 직접 적용할 수 없습니다. 분석 방법은 이러한 단점을 겪지 않으며 적용 가능성이 훨씬 더 넓습니다.

8.2.1. 경험적 실패 기준

앞서 언급했듯이 대부분의 경험적 모델의 한계는 동일한 PCB 두께, 유사한 구성 요소 유형 및 입력 부하를 포함하는 구성에만 적용할 수 있다는 것입니다. 그러나 이용 가능한 문헌은 다음과 같은 이유로 유용합니다. 이는 실패 테스트 수행의 좋은 예를 제공하고, 실패 측정 기준에 대한 다양한 옵션을 강조하며, 실패 메커니즘에 관한 귀중한 정보를 제공합니다. Li[37]는 272핀 BGA 및 160핀 QFP 패키지의 신뢰성을 예측하기 위해 경험적 모델을 만들었습니다. 도체와 패키지 본체의 피로 손상이 조사되었으며, 실험 결과는 상세한 FE 모델을 사용하여 계산된 응력 기반 손상 분석과 잘 일치합니다(Li 및 Poglitsch [38,39] 참조). 이 프로세스는 진동 입력 신호의 진동 가속도 수준에 대해 누적 손상을 생성합니다.
Lau 등[36]은 Weibull 통계를 사용하여 충격 및 진동 하중 하에서 특정 구성 요소의 신뢰성을 평가했습니다. Liguore와 Followell[40]은 서비스 주기에 걸쳐 국지적 가속도를 변화시켜 LLCC 및 J-리드 구성 요소의 고장을 조사했습니다. 섀시 입력 가속과 반대로 국지적 가속을 사용하고 온도가 테스트 결과에 미치는 영향을 조사했습니다. 이 기사에서는 PCB 두께가 부품 신뢰성에 미치는 영향에 대한 연구도 언급합니다.

Guo와 Zhao [21]는 가속도를 사용한 이전 연구와 달리 국부 비틀림 곡률을 하중으로 사용할 때 구성 요소의 신뢰성을 비교합니다. 피로 손상을 시뮬레이션한 후 FE 모델을 실험 결과와 비교합니다. 또한 이 기사에서는 안정성을 향상시키기 위해 구성 요소 레이아웃을 최적화하는 방법에 대해서도 설명합니다.

Ham과 Lee[22]는 주기적 비틀림 하중 하에서 납 솔더 응력을 결정하는 문제에 대한 테스트 데이터 방법을 제시합니다. Estes 등[15]은 입력 가속도와 열 부하가 적용된 걸윙 부품(GOST IEC 61188-5-5-2013)의 고장 문제를 고려했습니다. 연구된 구성 요소는 칩 패키지 유형 CQFP 352, 208, 196, 84 및 28과 FP 42 및 10입니다. 이 기사는 정지 지구 위성 궤도의 변동으로 인한 전자 구성 요소의 고장에 대해 다룹니다. 고장 간의 차이는 정지궤도 또는 저궤도에서의 비행 기간으로 제공됩니다. 걸윙 와이어의 파손은 솔더 조인트보다 패키지 본체와 접촉하는 위치에서 더 많이 발생한다는 점에 주목하세요.

Jih와 Jung [30]은 솔더 조인트의 고유한 제조 결함으로 인한 장비 고장을 고려합니다. 이는 PCB의 매우 상세한 FE 모델을 생성하고 다양한 제조 균열 길이에 대한 전력 스펙트럼 밀도(PSD)를 찾는 방식으로 수행됩니다. Ligyore, Followell [40] 및 Shetty, Reinikainen [58]은 경험적 방법이 특정 연결된 구성 요소 구성에 대해 가장 정확하고 유용한 고장 데이터를 생성한다고 제안합니다. 이러한 종류의 방법은 특정 입력 데이터(보드 두께, 부품 유형, 곡률 범위)가 설계 전반에 걸쳐 일정하게 유지될 수 있거나 사용자가 이러한 종류의 실제 테스트를 수행할 여유가 있는 경우에 사용됩니다.

8.2.2. 분석 실패 기준

코너 조인트의 SMT 모델

SMT 코너 핀 고장을 조사한 다양한 연구자들은 이것이 고장의 가장 일반적인 원인이라고 제안합니다. Sidharth와 Barker[59]의 논문은 SMT 코너 리드 및 루프 리드 구성 요소의 변형을 결정하기 위한 모델을 제시하여 이전 일련의 논문을 완성합니다. 제안된 모델은 7가지 최악의 시나리오에 대해 상세 FE 모델과 비교하여 4% 미만의 오차를 갖는다. 이 모델은 굽힘 모멘트를 받는 부착 부품의 처짐을 모델링한 Barker 및 Sidharth[63]가 이전에 발표한 공식을 기반으로 합니다. Sukhir의 논문[4]은 국부적으로 적용되는 굽힘 모멘트로 인해 패키지 터미널에서 예상되는 응력을 분석적으로 조사합니다. Barker와 Sidharth [63]는 선도 회전 강성의 영향을 고려한 Sukhir [4], Barker 등 [7]의 연구를 기반으로 합니다. 마지막으로 Barker 등[XNUMX]은 납 피로 수명에 대한 납의 치수 변화 효과를 연구하기 위해 상세한 FE 모델을 사용했습니다.

납 부품의 모델 생성을 크게 단순화한 JEDEC 납 스프링 상수에 대한 작업을 여기서 언급하는 것이 적절합니다[33-35]. 리드 연결의 상세한 모델 대신 스프링 상수를 사용할 수 있으며, 모델에서 FE 모델을 구축하고 해결하는 데 필요한 시간이 단축됩니다. 부품 FE 모델에서 이러한 상수를 사용하면 국부 납 응력을 직접 계산할 수 없습니다. 대신, 전체 납 변형이 제공되며, 이는 제품의 수명 주기에 따라 국지적인 납 스트레스 또는 납 고장 기준과 관련되어야 합니다.

재료 피로 데이터

납땜 및 부품에 사용되는 재료의 파손에 관한 대부분의 데이터는 주로 열 파손과 관련이 있으며, 피로 파손과 관련된 데이터는 상대적으로 적습니다. 이 분야의 주요 참고 자료는 솔더 합금의 피로 및 파손 역학에 대한 데이터를 제공하는 Sandor[56]에 의해 제공됩니다. Steinberg [62]는 솔더 샘플의 파손을 고려합니다. 표준 납땜 및 와이어에 대한 피로 데이터는 Yamada의 논문에서 확인할 수 있습니다[69].

무화과. 4. QFP 구성 요소에 대한 매뉴얼의 일반적인 실패 위치는 패키지 본체에 가깝습니다.

솔더 분리와 관련된 모델링 실패는 이 재료의 특이한 특성으로 인해 어렵습니다. 이 질문에 대한 해결책은 테스트해야 하는 구성 요소에 따라 다릅니다. QFP 패키지의 경우 이는 일반적으로 고려되지 않으며 참고 문헌을 사용하여 신뢰성을 평가하는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 대형 BGA 및 PGA 구성 요소의 납땜을 계산하면 비정상적인 특성으로 인해 리드 연결이 제품 고장에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 QFP 패키지의 경우 납 피로 특성이 가장 유용한 정보입니다. BGA의 경우 순간적인 소성 변형을 받는 솔더 조인트의 내구성에 대한 정보가 더 유용합니다[14]. 대형 부품의 경우 Steinberg[62]는 솔더 조인트 풀아웃 전압 데이터를 제공합니다.

중장비 고장 모델

무거운 구성품에 대해 존재하는 유일한 파손 모델은 구성품의 인장 강도를 조사하고 리드 연결에 적용될 수 있는 최대 허용 응력을 계산하는 방법에 대한 예를 제공하는 Steinberg[62]의 논문에 제시되어 있습니다.

8.3. PoF 모델의 적용 가능성에 대한 결론

PoF 방법에 관한 문헌에서는 다음과 같은 결론이 내려졌습니다.

부품 고장을 예측하려면 로컬 응답이 중요합니다. Li, Poglitsch [38]에서 언급한 바와 같이 PCB 가장자리에 있는 구성 요소는 굽힘의 국부적 차이로 인해 PCB 중앙에 위치한 구성 요소보다 파손에 덜 민감합니다. 따라서 PCB의 서로 다른 위치에 있는 구성 요소는 서로 다른 고장 확률을 갖게 됩니다.

로컬 보드 곡률은 SMT 부품의 가속보다 더 중요한 실패 기준으로 간주됩니다. 최근 연구[38,57,62,67]는 보드 곡률이 주요 파손 기준임을 나타냅니다.

핀 수와 사용된 유형 모두에서 다양한 유형의 패키지는 특정 지역 환경에 관계없이 본질적으로 다른 패키지보다 더 안정적입니다[15,36,38].
온도는 부품의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. Liguore와 Followell [40]은 피로 수명이 0°C ~ 65°C의 온도 범위에서 가장 높으며 -30°C 이하 및 95°C 이상의 온도에서 눈에 띄게 감소한다고 밝혔습니다. QFP 부품의 경우 와이어가 패키지에 부착되는 위치(그림 4 참조)는 솔더 조인트가 아닌 주요 결함 위치로 간주됩니다[15,22,38].

보드 두께는 SMT 부품의 피로 수명에 확실한 영향을 미칩니다. 보드 두께가 30mm에서 50mm로 증가하면(일정한 전체 곡률을 유지하면서) BGA 피로 수명이 약 0,85~1,6배 감소하는 것으로 나타났습니다. [13] . 부품 리드의 유연성(컴플라이언스)은 주변 리드 부품의 신뢰성에 큰 영향을 미치지만[63] 이는 비선형 관계이며 중간 연결 리드는 신뢰성이 가장 낮습니다.

8.4. 소프트웨어 방법

메릴랜드 대학의 CALCE(Center for Advanced Life Cycle Engineering)는 인쇄 회로 기판의 진동 및 충격 응답을 계산하는 소프트웨어를 제공합니다. CALCE PWA라는 소프트웨어에는 FE 모델 실행 프로세스를 단순화하고 응답 계산을 진동 모델에 자동으로 입력하는 사용자 인터페이스가 있습니다. FE 응답 모델을 생성하는 데 사용된 가정은 없으며 사용된 실패 기준은 Steinberg[61]에서 가져왔습니다(Barkers의 방법[48]도 구현될 것으로 예상되지만). 장비 신뢰성 향상을 위한 일반적인 권장 사항을 제공하기 위해 설명된 소프트웨어는 특히 열로 인한 응력을 동시에 고려하고 최소한의 전문 지식이 필요하기 때문에 잘 수행되지만 모델의 실패 기준의 정확성은 실험적으로 검증되지 않았습니다.

9. 장비 신뢰성을 높이는 방법

이 섹션에서는 전자 장비의 신뢰성을 향상시키는 프로젝트 후 수정에 대해 논의합니다. 이는 두 가지 범주, 즉 PCB의 경계 조건을 변경하는 범주와 감쇠를 증가시키는 범주로 분류됩니다.

경계 조건 수정의 주요 목적은 인쇄 회로 기판의 동적 편향을 줄이는 것입니다. 이는 강화 리브, 추가 지지대 또는 입력 매체의 진동 감소를 통해 달성할 수 있습니다. 보강재는 고유 진동수를 증가시켜 동적 처짐을 감소시키기 때문에 유용할 수 있습니다[62]. JH Ong 및 Lim의 작업에서 볼 수 있듯이 지지대의 위치도 최적화할 수 있지만 추가 지지대를 추가하는 경우에도 동일하게 적용됩니다[3]. 40]. 불행하게도 리브와 지지대에는 일반적으로 레이아웃 재설계가 필요하므로 이러한 기술은 설계 주기 초기에 고려하는 것이 가장 좋습니다. 또한, 지지 구조의 고유 진동수와 일치하도록 수정으로 인해 고유 진동수가 변경되지 않도록 주의해야 합니다. 이는 역효과를 낳을 수 있기 때문입니다.

단열재를 추가하면 장비에 전달되는 동적 환경의 영향을 줄여 제품 신뢰성이 향상되며 수동적 또는 능동적으로 달성할 수 있습니다.
수동적 방법은 일반적으로 케이블 절연체 사용[66] 또는 형상기억합금(SMA) [32]의 의사탄성 특성 사용과 같이 구현이 간단하고 저렴합니다. 그러나 잘못 설계된 절연체는 실제로 응답을 증가시킬 수 있는 것으로 알려져 있습니다.
능동 방법은 일반적으로 단순성과 질량을 희생하면서 더 넓은 주파수 범위에 걸쳐 더 나은 감쇠를 제공하므로 일반적으로 손상을 방지하기보다는 매우 민감한 정밀 기기의 정확도를 향상시키기 위한 것입니다. 능동형 진동 절연에는 전자기[60] 및 압전 방법[18,43]이 포함됩니다. 경계 조건 수정 방법과 달리 감쇠 수정은 전자 장비의 최대 공진 응답을 줄이는 것을 목표로 하며 실제 고유 주파수는 약간만 변경되어야 합니다.

진동 차단과 마찬가지로 감쇠는 수동적 또는 능동적으로 달성될 수 있으며, 전자의 경우 유사한 설계 단순화가 가능하고 후자의 경우 더 복잡하고 감쇠가 가능합니다.

수동적 방법에는 예를 들어 접합 재료와 같은 매우 간단한 방법이 포함되어 인쇄 회로 기판의 감쇠를 증가시킵니다[62]. 보다 정교한 방법에는 입자 감쇠[68]와 광대역 동적 흡수체 사용[25]이 포함됩니다.

능동형 진동 제어는 일반적으로 인쇄 회로 기판 표면에 접착된 압전세라믹 요소를 사용하여 달성됩니다[1,45]. 경화 방법의 사용은 사례에 따라 다르며 다른 방법과 관련하여 신중하게 고려해야 합니다. 신뢰성 문제가 있는 것으로 알려지지 않은 장비에 이러한 기술을 적용한다고 해서 반드시 설계 비용과 무게가 증가하는 것은 아닙니다. 그러나 승인된 설계를 갖춘 제품이 테스트 중에 실패하는 경우 장비를 다시 설계하는 것보다 구조적 경화 기술을 적용하는 것이 훨씬 빠르고 쉬울 수 있습니다.

10. 방법 개발 기회

이 섹션에서는 전자 장비의 신뢰성 예측을 개선할 수 있는 기회를 자세히 설명합니다. 단, 최근 광전자공학, 나노기술 및 패키징 기술의 발전으로 인해 이러한 제안의 적용 가능성이 곧 제한될 수 있습니다. 네 가지 주요 신뢰성 예측 방법은 장치 설계 시 사용되지 않을 수 있습니다. 이러한 방법을 더욱 매력적으로 만들 수 있는 유일한 요소는 완전 자동화된 저비용 제조 및 테스트 기술의 개발입니다. 이를 통해 제안된 설계를 최소한의 인력으로 현재 가능한 것보다 훨씬 빠르게 구축하고 테스트할 수 있기 때문입니다.

PoF 방식은 개선의 여지가 많습니다. 개선할 수 있는 주요 영역은 전체 설계 프로세스와의 통합입니다. 전자 장비 설계는 전자, 제조 및 열 공학, 구조 설계 분야의 전문 엔지니어와의 협력을 통해서만 개발자가 최종 결과에 더 가까워지는 반복 프로세스입니다. 이러한 문제 중 일부를 자동으로 동시에 해결하는 방법은 특히 부서 간 의사소통의 양을 고려할 때 설계 반복 횟수를 줄이고 상당한 시간을 절약합니다. PoF 방법의 다른 개선 영역은 응답 예측 유형과 실패 기준으로 구분됩니다.

반응 예측에는 더 빠르고 더 상세한 모델 또는 개선되고 단순화된 모델이라는 두 가지 가능한 경로가 있습니다. 점점 더 강력해지는 컴퓨터 프로세서의 출현으로 세부 FE 모델의 솔루션 시간이 상당히 짧아질 수 있으며, 동시에 최신 소프트웨어 덕분에 제품 조립 시간이 단축되어 궁극적으로 인적 자원 비용이 최소화됩니다. 단순화된 FE 방법은 세부 FE 방법에 대해 제안된 것과 유사하게 FE 모델을 자동 생성하는 프로세스를 통해 개선될 수도 있습니다. 현재 이 목적을 위해 자동 소프트웨어(CALCE PWA)를 사용할 수 있지만 해당 기술은 실제로 잘 입증되지 않았으며 만들어진 모델링 가정도 알려져 있지 않습니다.

다양한 단순화 방법에 내재된 불확실성을 계산하면 유용한 내결함성 기준을 구현할 수 있어 매우 유용합니다.

마지막으로, 부착된 구성요소에 증가된 강성을 부여하기 위한 데이터베이스 또는 방법이 유용할 것이며, 이러한 강성 증가는 응답 모델의 정확성을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 부품 고장 기준의 생성은 여러 제조업체의 유사한 부품 간의 약간의 차이와 새로운 포장 유형의 개발 가능성에 따라 달라집니다. 고장 기준을 결정하기 위한 방법이나 데이터베이스는 이러한 가변성과 변경 사항을 고려해야 하기 때문입니다.

한 가지 해결책은 리드 및 포장 치수와 같은 입력 매개변수를 기반으로 세부 FE 모델을 자동으로 구축하는 방법/소프트웨어를 만드는 것입니다. 이 방법은 SMT 또는 DIP 구성 요소와 같이 일반적으로 균일한 모양의 구성 요소에 적합할 수 있지만 변압기, 초크 또는 비표준 구성 요소와 같은 복잡하고 불규칙한 구성 요소에는 적합하지 않습니다.

후속 FE 모델은 응력에 대해 해석되고 재료 고장 데이터(S-N 가소성 곡선 데이터, 파괴 역학 등)와 결합되어 부품 수명을 계산할 수 있지만 재료 고장 데이터는 고품질이어야 합니다. FE 프로세스는 가능한 한 광범위한 구성에 걸쳐 실제 테스트 데이터와 상호 연관되어야 합니다.

이러한 프로세스에 수반되는 노력은 다양한 PCB 두께, 다양한 부하 강도 및 부하 방향에 대해 통계적으로 유의미한 수의 테스트를 수행해야 하는 직접 실험실 테스트의 대안에 비해 상대적으로 작습니다. 보드의 종류. 간단한 실험실 테스트라는 측면에서 각 테스트의 가치를 향상시킬 수 있는 방법이 있을 수 있습니다.

PCB 두께나 리드 치수와 같은 특정 변수의 변화로 인한 응력의 상대적 증가를 계산하는 방법이 있다면 이후에 부품 수명의 변화를 추정할 수 있습니다. 이러한 방법은 FE 분석 또는 분석 방법을 사용하여 생성될 수 있으며, 궁극적으로 기존 고장 데이터로부터 고장 기준을 계산하는 간단한 공식으로 이어집니다.

궁극적으로 제한된 자원으로 가능한 가장 정확한 고장 데이터를 생성하기 위해 FE 분석, 테스트 데이터, 분석 분석 및 통계 방법 등 사용 가능한 모든 도구를 결합하는 방법이 생성될 것으로 예상됩니다. PoF 방법의 모든 개별 요소는 전자 재료 및 제조 단계의 가변성 영향을 고려하기 위해 확률론적 방법을 프로세스에 도입함으로써 개선될 수 있습니다. 이렇게 하면 결과가 더욱 현실적으로 변하고 제품 품질 저하(무게 및 비용 포함)를 최소화하면서 가변성에 더욱 견고한 장비를 만드는 프로세스로 이어질 수 있습니다.

궁극적으로 이러한 개선을 통해 설계 프로세스 중에 장비 신뢰성을 실시간으로 평가할 수 있으며, 전자기 간섭(EMI), 열 및 산업과 같은 기타 문제를 해결하는 동시에 신뢰성을 향상시키기 위해 더 안전한 구성 요소 옵션, 레이아웃 또는 기타 권장 사항을 즉시 제안할 수 있습니다.

11. 결론

이 검토에서는 전자 장비의 신뢰성 예측의 복잡성을 소개하고, 네 가지 유형의 분석 방법(규제 문헌, 실험 데이터, 테스트 데이터 및 PoF)의 진화를 추적하여 이러한 유형의 방법을 종합하고 비교합니다. 참조 방법은 예비 연구에만 유용한 것으로 알려져 있으며, 실험 데이터 방법은 광범위하고 정확한 타이밍 데이터를 사용할 수 있는 경우에만 유용하며, 테스트 데이터 방법은 설계 자격 테스트에는 필수적이지만 최적화에는 충분하지 않습니다.

PoF 방법은 연구를 예측 기준과 실패 확률의 범주로 나누어 이전 문헌 검토보다 더 자세히 논의됩니다. "응답 예측" 섹션에서는 분포 특성, 경계 조건 모델링 및 FE 모델의 세부 수준에 대한 문헌을 검토합니다. 응답 예측 방법의 선택은 FE 모델을 생성하고 해결하는 데 필요한 정확도와 시간 사이의 균형을 이루는 것으로 나타났으며 경계 조건의 정확도의 중요성을 다시 강조합니다. “고장 기준” 섹션에서는 경험적, 분석적 고장 기준을 논의하며, SMT 기술의 경우 모델 및 무거운 구성 요소에 대한 검토가 제공됩니다.
경험적 방법은 신뢰성 테스트 방법의 좋은 예를 제공하지만 매우 특정한 경우에만 적용 가능한 반면, 분석 방법은 적용 범위가 훨씬 넓지만 구현하기가 더 복잡합니다. 전문 소프트웨어를 기반으로 한 기존의 고장 분석 방법에 대해 간략하게 설명합니다. 마지막으로 신뢰성 예측 방법이 진화할 방향을 고려하여 신뢰성 예측의 미래에 대한 시사점을 제시한다.

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출처 : habr.com