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申请/专利权人：上海大学
摘要：一种基于机器学习和有限元分析的BGA焊点剪切性能预测方法，包括：收集无铅焊料的合金成分和拉伸性能的实验数据，建立初始数据集；以合金成分为输入、拉伸性能为输出，用机器学习模型进行建模和训练；模型采用留一交叉验证法进行验证；设计合金成分构建虚拟样本，将虚拟样本输入到机器学习模型中得到预测结果；建立BGA焊球剪测试有限元模型，并采用推刀的位移方式进行有限元分析；将焊点的IMC层厚度作为控制因素，以评估焊点在时效后的剪切性能，判断不同成分焊点对时效的抵抗能力。该方法可减少获取焊料合金拉伸性能的试验成本，提高研发效率，且使用的BGA球剪测试有限元模型，确定了焊料合金拉伸性能与IMC厚度对焊点剪切裂纹萌生强度的影响。
主权项：1.一种基于机器学习和有限元分析的BGA焊点剪切性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集无铅焊料的合金成分和拉伸性能的实验数据，建立初始数据集；S2、以合金成分为输入、拉伸性能为输出，用机器学习模型进行建模和训练；模型采用留一交叉验证法进行验证；S3、设计合金成分构建虚拟样本，将虚拟样本输入到机器学习模型中得到预测结果；S4、建立BGA焊球剪测试有限元模型，并采用推刀的位移方式进行有限元分析；S5、将焊点的IMC层厚度作为控制因素，以评估焊点在时效后的剪切性能，判断不同成分焊点对时效的抵抗能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于机器学习和有限元分析的BGA焊点剪切性能预测方法
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