Physics based Prognostics of Solder Joints in Avionics
Notice bibliographique
Résumé
Applicability of a physics based prognostics approach for solder joints using microstructural damage models is investigated. A modified deformation mechanism map for the solder alloys is introduced where grain boundary sliding (GBS) plays a dominant role during creep deformation. The high homologous temperature of solder as well as the combined thermal-vibration cycling experienced during typical operating missions necessitates the use of a combined creep-fatigue failure approach. In this work, a PCB consisting of a heat generating chip with Ball-Grid Array (BGA) solder joints is considered for avionics application. A prognostics based Life Cycle Management approach was used to perform the mission analysis, FEA, thermal-mechanical stress analysis and damage accumulation analysis. The remaining useful life (RUL) is predicted for different rupture strains. The uniqueness of this approach lies in the use of microstructure based damage models and consideration of both material and mission variability to predict the RUL under actual usage. The life critical nodes were observed near the junction of the solder joints with the substrate due to high disparities in their coefficients of thermal expansion. In addition, the probabilistic analysis was also performed by randomly varying the grain size and fitting a two-parameter Weibull distribution to the failure data. The model calibration and the results show some practical trends that need to be verified through future experimentation. The simulation results demonstrate the viability of using a physics-based approach for the prognosis of solder joint failures in avionics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».