前言
微電子產品隨著封裝集成度的提高,導熱逐漸變成約束器件物理性能的第一要素。基于仿真方法進行導熱計算可以有效確定微電子系統的溫度分布,繼而進行溫度相關的可靠性評定和信號及電源完整性評定。
經典的導熱計算中,在導入電路版圖后第一步是做物性等效(將電路板劃分為等距的tiles),然后在等效參數的基礎上劃分網格,并對網格的物性進行插值。這一類物性包括各向異性的彈性模量、剪切模量、泊松比和導熱系數。
等效物性建模通常有三種方法:
方法一:線性插值LIM
該方法完全按照銅和介電材料的體積分數平均化獲得物理量數值:
該方法的缺點是各向同性,同時不考慮銅分布的空間位置。
方法二:Maxwell-Eucken (ME) 模型
方法三:有效熱寬度 (ETW) 模型
上述三種方法的計算誤差如下:
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等效
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原文標題:AI與仿真系列講座之三:基于深度學習的ANSYS等效物性建模
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