Physics based Prognostics of Solder Joints in Avionics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle