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[發(fā)明專利]集成FEM和ANFIS的硅通孔陣列峰值溫度快速預(yù)測方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202111120059.0 申請日: 2021-09-24
公開(公告)號: CN113868946B 公開(公告)日: 2023-08-11
發(fā)明(設(shè)計)人: 諶東東;李國良;單光寶;李迪;楊銀堂 申請(專利權(quán))人: 西安電子科技大學(xué)
主分類號: G06F30/27 分類號: G06F30/27;G06N3/043;G06N3/084;G06N5/048;G06F113/18;G06F119/08
代理公司: 重慶萃智邦成專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50231 代理人: 許攀
地址: 710071*** 國省代碼: 陜西;61
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 集成 fem anfis 硅通孔 陣列 峰值 溫度 快速 預(yù)測 方法 系統(tǒng)
【說明書】:

本申請涉及集成FEM和ANFIS的硅通孔陣列峰值溫度快速預(yù)測方法及系統(tǒng),具體設(shè)置半導(dǎo)體封裝技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┑募蒄EM和ANFIS的硅通孔陣列峰值溫度快速預(yù)測方法,方法包括:通過獲取硅通孔陣列的硅通孔半徑、硅通孔間距和絕緣層厚度;并將硅通孔半徑、硅通孔間距和絕緣層厚度代入到預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型中,計算得到硅通孔陣列的峰值溫度;由于本申請的預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型通過多組數(shù)據(jù)計算得到,進而使得通過使用該預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型得到的硅通孔陣列的峰值溫度的準確度和可信度較高,并且由于本申請只需要將硅通孔陣列的硅通孔半徑、硅通孔間距和絕緣層厚度等參數(shù)代入該預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型就可以得到硅通孔陣列的峰值溫度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及半導(dǎo)體封裝技術(shù)領(lǐng)域,具體設(shè)置一種集成FEM和ANFIS的硅通孔陣列峰值溫度快速預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著系統(tǒng)集成芯片的規(guī)模越來越大,三維集成技術(shù)可有效的減小微系統(tǒng)產(chǎn)品的水平方向占據(jù)的電路板面積,同時減小了互連線長度,降低了信號延遲,使得系統(tǒng)具有小尺寸、高性能、低功耗的優(yōu)點,但是熱問題是三維集成電路中不可忽略的問題。硅通孔(硅通孔)是三維集成電路中的關(guān)鍵組件,它的性能決定著三維集成電路的性能。

現(xiàn)有技術(shù)中利用傳統(tǒng)有限元方法對三維集成電路硅通孔陣列峰值溫度進行模擬仿真時計算量大,耗時長,占用內(nèi)存大,難以實現(xiàn)硅通孔陣列峰值溫度的快速預(yù)測,降低了集成電路設(shè)計效率,延長了集成電路芯片的研制周期。

因此,急需一種可以計算量小、耗時短、占用內(nèi)存小,并且準確計算硅通孔陣列峰值溫度的方法或者裝置。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于,針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足,提供一種集成FEM和ANFIS的硅通孔陣列峰值溫度快速預(yù)測方法及系統(tǒng),以解決現(xiàn)有技術(shù)中急需一種可以計算量小、耗時短、占用內(nèi)存小,并且準確計算硅通孔陣列峰值溫度的方法或者裝置的問題。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明實施例采用的技術(shù)方案如下:

第一方面,本申請?zhí)峁┮环N集成FEM和ANFIS的硅通孔陣列峰值溫度快速預(yù)測方法,方法包括:

獲取硅通孔陣列的硅通孔半徑、硅通孔間距和絕緣層厚度;

將硅通孔半徑、硅通孔間距和絕緣層厚度代入到預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型中,計算得到硅通孔陣列的峰值溫度。

可選地,該預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型包括五層,其中,第一層為:

其中,a、b和c為前件參數(shù);并計算硅通孔半徑、硅通孔間距和絕緣層厚度的隸屬度,計算隸屬度的公式為:

其中,和依次為硅通孔半徑、硅通孔間距和絕緣層厚度的隸屬度函數(shù);預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型的第二層為:

其中,wi表示第i條規(guī)則的可信度;預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型的第三層為:

其中,表示歸一化后的第i條規(guī)則的可信度;預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型的第四層為:

其中,pi、qi、ri和si表示后件參數(shù);預(yù)設(shè)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型的第五層為:

其中,O5為硅通孔陣列峰值溫度。

可選地,該計算前件參數(shù)的方法包括:

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