买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器学习和跨尺度迭代耦合的器件电热应力提取方法，包括1、确定参数范围；2、提供参数数值给器件级电学计算工具与封装‑系统级热学计算工具；3、器件级电学计算；4、器件电热应力输出与判断；5、功率损耗计算；6、封装‑系统级热学计算；7、器件‑封装‑系统级电热耦合计算；8、机器学习模型选取与训练；9、器件电热应力预测。本发明提供的跨尺度迭代耦合技术模拟半导体器件实际工作状态下的动态电热耦合效应，显著提高器件电热应力计算精确度。同时通过机器学习辅助计算，实现从半导体器件‑封装‑系统级结构参数、电激励参数、工作时间及环境温度到器件电热应力的预测过程，具有准确性高、计算速度快等优点。

主权项：1.一种基于机器学习和跨尺度迭代耦合的器件电热应力提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、确定参数范围：根据半导体器件类型，确定半导体器件-封装-系统级结构参数范围、电激励参数范围、工作时间范围及工作环境温度范围；步骤2、提供参数数值给器件级电学计算工具与封装-系统级热学计算工具；步骤3、器件级电学计算：通过器件级电学计算工具获取当前时刻芯片温度值下的半导体器件电流电压值；步骤3具体包括如下步骤：步骤3.1、根据器件级结构参数、电激励参数及工作环境温度通过电路仿真软件或计算机辅助设计工具获得半导体器件和温度相关的电流-电压曲线；或通过数学计算公式获得半导体器件和温度相关的电流-电压表达式；步骤3.2、通过步骤3.1获得的半导体器件和温度相关的电流-电压曲线或电流-电压表达式，获取当前时刻芯片温度值下的半导体器件电流电压值；步骤4、器件电热应力输出与判断：输出当前时刻半导体器件电流电压值与芯片温度值，并判断当前时刻是否满足步骤1确定的工作时间范围，满足则跨尺度迭代耦合计算结束并进行步骤8，反之则进行步骤5；步骤5、功率损耗计算：根据当前时刻半导体器件电流电压值计算功率损耗值；步骤5具体为：功率损耗值应根据半导体器件当前时刻状态包括开通瞬态、关断瞬态、导通及非导通选择如下相应公式进行计算： ；其中IDS为器件电流、VDS为器件电压、TChip为器件芯片温度、P为功率损耗、Eon为开通瞬态能量损耗、Eoff为关断瞬态能量损耗、TS为导通时间；步骤6、封装-系统级热学计算：将步骤5获取的功率损耗值提供给封装-系统级热学计算工具，根据所设置时间步长，获取下一时间点更新芯片温度值；步骤6具体包括如下步骤：步骤6.1、根据封装-系统级结构参数及工作环境温度构建热网络模型，或直接将封装-系统级结构参数及工作环境温度输入有限元分析软件；步骤6.2、通过步骤6.1构建的热网络模型或在有限元分析软件中，输入步骤5获取的功率损耗值，根据所设置时间步长，获取下一时间点更新芯片温度值；步骤7、器件-封装-系统级电热耦合计算：将步骤6更新芯片温度值提供给器件级电学计算工具，重复步骤3-7，直到满足步骤1确定的工作时间范围，跨尺度迭代耦合计算结束；步骤8、机器学习模型选取与训练：根据步骤2-7获取的由半导体器件-封装-系统级结构参数、电激励参数、工作时间及工作环境温度到半导体器件电热应力数据库，选取并训练机器学习模型；步骤9、器件电热应力预测：根据输入的半导体器件-封装-系统级结构参数、电激励参数、工作时间及工作环境温度通过步骤8训练的机器学习模型预测半导体器件电热应力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 南京邮电大学南通研究院有限公司 基于机器学习和跨尺度迭代耦合的器件电热应力提取方法