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저자정보
최주호 (한국항공대학교) 원준호 강진혁 (한국항공대학교) 주진원
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2009년도 신뢰성부문 춘계학술대회 논문집
발행연도
2009.5
수록면
143 - 146 (4page)

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In this study, Bayesian calibration approach, which was introduced by Kennedy and O'Hagan, is employed to quantify the uncertainty arising in the material characterization of joint in the microelectronics package subject to a thermal cycle. The approach is to draw posterior distribution of unknown parameters from which the predictive information including maximum likelihood and confidence bounds for the computer model are estimated conditional on the experimental data and computational output. A mathematical example is considered to illustrate the concept and the procedure of the calibration approach. The method is then applied to the problems to determine properties of solder joint in the WB-PBGA (Wire Bonded - Plastic Ball Grid Array) package. FEA is conducted via commercial code ANSYS in which the joint is modeled as temperature dependent elasto-plastic material. The deformation of the joint is measured quantitatively by using Moire interferometry. Gaussian process model known as Kriging is employed to approximate the original FEA model. Bias is modeled by Gaussian process with zero mean. Experimental error is assumed as standard Gaussian distribution. Posterior distribution for the unknown parameters is formulated from the likelihood function for joint full-field displacements of computation and experiment. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is employed to simulate posterior distribution. As a result of MCMC simulation, uncertainty prediction of true deformation behavior of the solder joint is estimated in the form of probability distribution, from which the maximum likelihood and confidence bounds are calculated.
#Uncertainty(불확실성) #Material characterization(재료물성치 규명) #Bayesian calibration(베이지안 교정) #Posterior distribution(사후분포) #confidence bounds(신뢰구간) #Microelectronics package(전자 패키지) #Solder joint(솔더 조인트) #Moiré interferometry(모아레 간섭계) #Surrogate model(대체 모델) #Kriging approximation(크리깅 근사화) #MCMC simulation(MCMC 시뮬레이션)

목차

Abstract
1. 서론
2. 베이지안 교정법
3. 수학 예제
4. WB-PBGA 문제
5. 결론
후기
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-550-018673009