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摘要：本发明公开了一种基于机器学习扇出型晶圆级封装重布线结构寿命预测方法，包括：提取扇出型晶圆级封装的塑封料、硅片、重布线层等主要结构的几何参数变化范围，参照重布线层布线要素建立仿真模型，根据硅、环氧塑封料、聚酰亚胺以及铜铝等金属材料的线弹性参数进行热力学分析，建立温度循环下模型参数与失效应力数据库。基于失效应力数据库，分别机器学习算法对热失配应力进行预测，使用贝叶斯优化法对模型进行优化。设计并制造菊花链测试芯片样品，开展温度循环试验，基于试验结果建立失效应力与温度循环寿命之间的映射关系。
主权项：1.一种基于机器学习扇出型晶圆级封装重布线结构寿命预测方法，其特征在于，包括：生成模型参数-失效应力数据集的数据集，模型参数-失效应力数据集的数据集包括多个样本，每个样本的数据包括自变量数据和因变量数据，包括：在扇出型晶圆级封装的封装参数取值范围内随机进行排列组合，获得多个样本的自变量数据；将多个样本的自变量数据带入到仿真模型进行应力仿真，获得多个样本的因变量数据值；通过机器学习回归预测学习模型参数-失效应力数据集，搭建回归预测模型对热失配应力进行预测。
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百度查询： 中国空间技术研究院 基于机器学习扇出型晶圆级封装重布线结构寿命预测方法
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