PCB 및 전자 어셈블리를 위한 고장 물리 분석

임무 중요 시스템, 장치 또는 차량에 PCB를 탑재하기 전에, 그 신뢰성과 품질을 증명해야 합니다. 제조 측면에서, 이것이 PCB 조립품과 개별 구성 요소에 적용되는 방대한 산업 테스트, 검사 및 품질 표준이 있는 이유 중 하나입니다. 설계 측면에서는, 설계자들이 예상 수명 동안 작동할 것이라는 것을 보장하고 고신뢰성 시스템에서 잠재적인 실패 지점을 식별하기 위해 임무 중요 시스템에 대한 위험 평가를 수행하는 것이 중요합니다.

이러한 신뢰성 문제를 다루는 전자 설계 및 분석 분야는 실패 물리학이라고 불립니다. 이 연구 분야는 원래 집적 회로에 적용되었으며 여전히 설계 목적으로 이 분야에서 사용되지만, 나중에는 전자 조립품에 적용되었고, 가장 최근에는 원자재의 실패 메커니즘에 적용되었습니다. 이러한 방법은 프로토타입과 테스트 쿠폰의 광범위한 테스트 및 데이터 분석뿐만 아니라 신뢰성과 실패까지의 시간을 대략적으로 추정할 수 있는 일부 기본 방정식으로 시작합니다.

실패 물리학이란 무엇인가요?

실패 물리학은 제품의 물리적 특성, 제조 공정으로 인해 변화하는 방식, 그리고 제품의 운영 환경에 의해 어떻게 영향을 받는지에 대한 관계를 이해하는 것을 포함합니다. 이 분야는 많은 신뢰성 분석 시뮬레이션 및 계산의 기초를 형성하며, 이 중 일부는 필드 솔버 애플리케이션에서 구현됩니다. 이 분야는 때때로 신뢰성 물리 분석으로 언급됩니다. 신뢰성 분석 및 위험 평가와 관련된 분야는 최악의 경우 분석입니다.

무엇이라고 부르든, 실패 물리학에 관련된 기본 계산 중 일부는 설계를 안내하는 데 도움이 되는 여러 이점을 제공합니다.

• 중요 실패 지점 식별: 제품이 실패할 것으로 예상되는 설계상의 위치는 초기에 식별되어야 하며, 이는 엔지니어의 의견에 기반해서는 안 됩니다. 실패 지점을 확실한 숫자로 식별할 수 있다면, 설계에서 의견과 주관성을 제거할 수 있습니다.
• 실패까지의 예상 시간 예측: 실패 물리학 방법론에서 사용 가능한 기본 계산 중 일부는 특정 운영 조건에 대한 평균 실패 시간을 예측하는 데 사용됩니다. 이는 단지 평균일 뿐이지만, 환경이 신뢰성에 미치는 영향을 정량화하는 데 도움이 됩니다.
• 디자인 선택 사항 정당화하기: 신뢰성에 대한 진지한 접근은 회로 수준과 레이아웃 수준에서 중요한 디자인 선택을 정당화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

간단히 말해서, 고장 물리학에서 수행되는 작업과 분석은 무엇이 실패했는지 그리고 왜 실패했는지를 설명하는 데 도움이 됩니다. 더 나아가, 일부 통계 분석을 적용하고 경험적 모델을 개발함으로써, 설계자들은 가능한 고장 메커니즘의 전체를 기반으로 특정 테스트 조건에서 고장이 발생할 수 있는 시점을 식별할 수 있습니다. 바로 이 후자의 영역에서 테스트 엔지니어와 신뢰성 엔지니어는 PCBAs가 가능한 한 신뢰성 있게 유지되도록 시간을 보냅니다.

데이터에서 모델 개발하기

1970년대와 1980년대에 발표된 초기 고장 물리학 문헌에서 사용된 고전적인 모델 중 일부는 경험적 모델과 기본 물리학의 혼합을 기반으로 했습니다. 이는 특히 열 유발 및 진동 유발 고장에서 그러한데, 이 두 영역은 고장 물리학 분야에서 가장 광범위하게 연구된 영역입니다. 열 유발 고장 외에도 화학적 유발 고장이 연구되었으며, 와이어 본드/본드 패드 연결에서 습도 관련 고장을 다루는 경험적 모델이 있습니다.

경험적 및 시뮬레이션 기반 방법

실증적 방법은 물리 기반 모델에서 매개변수를 결정하거나, 두 측정 변수 간의 관계를 정량화하기 위한 모델을 개발하는 데 초점을 맞춥니다. 전형적인 기술에는 멱법칙 모델을 사용한 단변량 또는 다변량 회귀가 포함되며, 이는 Excel에서 수행하기에 충분히 간단합니다. 일부 경우에는 문제의 복잡성으로 인해 시뮬레이션을 전면에 사용할 수 있습니다.

열적 및 열역학적 실패는 두 가지 방법으로 함께 평가될 수 있습니다. 주요 시험 방법에는 MIL-STD-810G 방법 501.5에 따른 고온 시험 또는 MIL-STD-810G 방법 503.5에 따른 열 사이클링이 포함됩니다. 전자는 고체 상태 장치의 열적 실패를 다루는 반면, 후자는 반복적인 열 변화로 인한 보드 수준의 실패를 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 열 사이클링 테스트에서 초점을 맞추는 영역에는 패드, 비아(특히 조인트와 고비율 비아), 그리고 솔더 조인트의 기계적 실패가 포함됩니다. 전형적인 PCBA의 복잡성으로 인해 간소화된 시뮬레이션을 사용할 수 있지만, 일반적으로 실증 모델에서 매개변수를 결정하기 위해 테스트에서 데이터를 취합니다.

진동 및 기계적 결함 메커니즘은 PCBA에서 수작업으로 계산할 좋은 방법이 없기 때문에 더욱 교묘합니다. 진동으로 인한 피로와 실패를 평가하기 위해서는 테스트가 필요합니다. 전자 제품에 대한 이러한 문제를 살펴보는 한 텍스트가 있으며, 전자 제품에서 진동으로 인한 실패를 정량화하는 데 사용된 몇 가지 경험적 모델을 포함하고 있습니다. 이 텍스트는 아래에서 찾을 수 있습니다:

• D. S. Steinberg, 전자 장비를 위한 진동 분석, 3판. John Wiley & Sons Inc., 뉴욕 (2000).

PBCA 또는 테스트 쿠폰의 무작위 샘플에서 실패를 검토할 때, 가속 스트레스/수명 테스트 및 실패한 구성 요소의 검사는 테스트 엔지니어가 특정 설계 요소와 실패 메커니즘을 정확히 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 과거에는 테스트 및 시뮬레이션 결과를 사용하여 경험적으로 결정된 매개변수를 가진 열역학 기반 모델을 개발했으며, 이는 새로운 제품에서 설계 요소가 재사용될 때 실패율을 추정하는 데 사용됩니다. 복잡한 설계에서의 연속적인 반복을 통해, 이는 설계 과정을 지속적으로 안내하여 결함을 식별하고 제거하도록 합니다.

통계적 방법

더 일반적인 접근 방식은 기저에 있는 물리적 메커니즘을 가정하지 않고 발생 실패를 통계적으로 검토한 다음, 검사를 통해 실패의 근본 원인을 정확히 찾아내는 것입니다. 추가 검사 후에는 실패 확률을 주도하는 주요 메커니즘을 결정할 수 있게 됩니다. 충분한 데이터가 있으면 아래에 표시된 것과 같은 곡선을 구성할 수 있습니다; 이 곡선은 x축에서 발견된 값 아래의 모든 시간에 대한 평균 고장 시간을 정의하는 Weibull 연속 분포 함수(CDF)를 보여줍니다.

이 분포와 제품 실패 예측에서의 사용은 다른 기사에서 다룰 내용입니다. Mathematica나 MATLAB과 같은 프로그램에 접근할 수 있다면, 위의 적합 절차를 직접 수행하여 신뢰성과 평균 고장 시간을 정량화할 수 있습니다.

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