🌟 ▶️ 👨🏿‍🎓 शॉक और कंपन इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता विश्लेषण

जर्नल: शॉक एंड वाइब्रेशन 16 (2009) 45-59
लेखक: रॉबिन एलेस्टेयर एमी, गुग्लिल्मो एस। एग्लीटी (ई-मेल: gsa@soton.ac.uk), और गाई रिचर्डसन
लेखकों के स्थान: एस्ट्रोनॉटिकल रिसर्च ग्रुप, यूनिवर्सिटी ऑफ़ साउथैम्पटन, स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग साइंसेस, साउथम्पटन, यूके
सरे सैटेलाइट टेक्नोलॉजी लिमिटेड, गिल्डफोर्ड, सरे, यूके

कॉपीराइट 2009 हिंदावी प्रकाशन निगम। यह क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन लाइसेंस के तहत वितरित एक ओपन एक्सेस लेख है, जो किसी भी माध्यम में अप्रतिबंधित उपयोग, वितरण और प्रजनन की अनुमति देता है, बशर्ते कि मूल काम ठीक से उद्धृत हो।

सार। भविष्य में, यह माना जाता है कि सभी आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों में लगातार बढ़ती कार्यक्षमता होगी, जबकि झटके और कंपन भार का सामना करने की क्षमता बनाए रखेंगे। विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने की प्रक्रिया इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की प्रतिक्रियाओं और विफलताओं की जटिल विशेषताओं के कारण बाधित होती है, इसलिए वर्तमान विधियां गणना की सटीकता और उनकी लागत के बीच एक समझौता है।
गतिशील भार के साथ इसके संचालन के दौरान इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता का विश्वसनीय और त्वरित पूर्वानुमान उद्योग के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। यह लेख इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने में समस्याओं को दिखाता है, परिणामों की प्राप्ति को धीमा करता है। यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि विश्वसनीयता की गणना के लिए मॉडल को आमतौर पर एक ही प्रकार के कई घटकों के लिए उपकरण कॉन्फ़िगरेशन की एक विस्तृत श्रृंखला को ध्यान में रखकर बनाया जाता है। विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के तरीकों के चार वर्गों (संदर्भ विधियों, परीक्षण डेटा, प्रयोगात्मक डेटा, और विफलता के भौतिक कारणों के मॉडलिंग - विफलता की भौतिकी) की तुलना इस लेख में एक या किसी अन्य विधि का उपयोग करने की संभावना का चयन करने के लिए की जाती है। यह ध्यान दिया जाता है कि इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों में अधिकांश विफलता थर्मल भार के कारण होती है, लेकिन यह समीक्षा ऑपरेशन के दौरान सदमे और कंपन के कारण विफलताओं पर केंद्रित है।

अनुवादक द्वारा ध्यान दें। लेख इन विषयों पर साहित्य की समीक्षा है। इसकी अपेक्षाकृत बड़ी उम्र के बावजूद, यह विभिन्न तरीकों से विश्वसनीयता का आकलन करने की समस्या के लिए एक उत्कृष्ट परिचय के रूप में कार्य करता है।

1. शब्दावली

BGA बॉल ग्रिड ऐरे।
DIP दोहरी इन-लाइन प्रोसेसर, जिसे कभी-कभी दोहरे इन-लाइन पैकेज के रूप में जाना जाता है।
FE परिमित तत्व।
पीजीए पिन ग्रिड ऐरे।
पीसीबी प्रिंटेड सर्किट बोर्ड, जिसे कभी-कभी PWB (प्रिंटेड वायरिंग बोर्ड) के रूप में जाना जाता है।
PLCC प्लास्टिक लीड चिप कैरियर।
पीटीएच छेद के माध्यम से चढ़ाया जाता है, जिसे कभी-कभी पिन होल के रूप में जाना जाता है।
QFP क्वाड फ्लैट पैक - जिसे गूल विंग के रूप में भी जाना जाता है।
एसएमए आकार मेमोरी मिश्र।
श्रीमती सतह माउंट प्रौद्योगिकी।

मूल के लेखकों द्वारा ध्यान दें: इस लेख में, "घटक" शब्द एक विशिष्ट इलेक्ट्रॉनिक उपकरण को संदर्भित करता है जिसे मुद्रित सर्किट बोर्ड में मिलाया जा सकता है, शब्द "पैकेज" एक एकीकृत सर्किट (आमतौर पर किसी भी श्रीमती या डीआईपी घटक) के किसी भी घटक को संदर्भित करता है। शब्द "संलग्न घटक" किसी भी संयोजन सर्किट बोर्ड या घटक प्रणाली को संदर्भित करता है, जबकि जोर देते हैं कि संलग्न घटकों का अपना द्रव्यमान और कठोरता है। (क्रिस्टल पैकिंग और विश्वसनीयता पर इसके प्रभाव को लेख में नहीं माना गया है, इसलिए, "पैकेज" शब्द को एक प्रकार या किसी अन्य के "मामले" के रूप में आगे समझा जा सकता है। अनुवाद।)

2. समस्या का विवरण

सर्किट बोर्ड पर लागू शॉक और कंपन भार सर्किट बोर्ड सब्सट्रेट, घटक पैकेज, घटक कंडक्टर और टांका लगाने वाले जोड़ों पर जोर देते हैं। ये तनाव मुद्रित सर्किट बोर्ड में झुकने वाले क्षणों के संयोजन और घटक के द्रव्यमान की जड़ता के कारण होते हैं। सबसे खराब स्थिति में, ये तनाव निम्नलिखित विफलता मोड में से एक का कारण बन सकते हैं: मुद्रित सर्किट बोर्ड का प्रदूषण, मिलाप के संयुक्त का विनाश, सीसा का विनाश या घटकों के पैकेज का विनाश। यदि इनमें से कोई भी विनाश मोड आ गया है, तो सबसे अधिक संभावना है कि डिवाइस की पूर्ण विफलता का पालन किया जाएगा। ऑपरेशन के दौरान अनुभव की गई विफलता मोड पैकेजिंग के प्रकार, मुद्रित सर्किट बोर्ड के गुणों पर निर्भर करता है, और झुकने वाले क्षणों और जड़ता बलों की आवृत्ति और आयाम पर भी निर्भर करता है। इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता का विश्लेषण करने में धीमी प्रगति इनपुट कारकों और विफलताओं के प्रकार के कई संयोजनों के कारण है जिन पर विचार करने की आवश्यकता है।

इस अनुभाग के बाकी हिस्सों में, हम विभिन्न इनपुट कारकों पर विचार करते हुए एक साथ जटिलता की व्याख्या करने का प्रयास करेंगे।

विचार करने वाला पहला जटिल कारक आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक्स में उपलब्ध पैकेट प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला है, क्योंकि प्रत्येक पैकेट विभिन्न कारणों से विफल हो सकता है। जड़त्वीय भार के लिए भारी घटक अधिक संवेदनशील होते हैं, जबकि एसएमटी घटकों की प्रतिक्रिया सर्किट बोर्ड की वक्रता पर अधिक निर्भर होती है। नतीजतन, इन बुनियादी अंतरों के कारण, इन प्रकार के घटकों में काफी भिन्न विफलता मानदंड हैं, जो कि द्रव्यमान या आकार पर निर्भर करता है। बाजार पर उपलब्ध नए घटकों के निरंतर उद्भव से यह समस्या और अधिक बढ़ जाती है। इसलिए, भविष्यवाणियों में किसी भी व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए किसी भी प्रस्तावित विधि को नए घटकों के अनुकूल होना चाहिए। कंपन करने के लिए सर्किट बोर्ड की प्रतिक्रिया सर्किट बोर्ड की स्थानीय प्रतिक्रिया को प्रभावित करने वाले घटकों की कठोरता और द्रव्यमान द्वारा निर्धारित की जाती है। यह ज्ञात है कि सबसे भारी या सबसे बड़े घटक बोर्ड की प्रतिक्रिया को इसकी स्थापना के स्थानों में कंपन करने के लिए महत्वपूर्ण रूप से बदलते हैं। मुद्रित सर्किट बोर्ड (यंग के मापांक और मोटाई) के यांत्रिक गुण मुश्किल से अनुमानित तरीके से विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकते हैं।

एक stiffer सर्किट बोर्ड लोड के तहत सर्किट बोर्ड के समग्र प्रतिक्रिया समय को कम कर सकता है, लेकिन एक ही समय में, घटकों पर लागू होने वाले झुकने वाले क्षण वास्तव में स्थानीय रूप से बढ़ सकते हैं (इसके अलावा, थर्मली प्रेरित विफलताओं के संदर्भ में, अधिक संगत सर्किट बोर्ड निर्दिष्ट करना वास्तव में बेहतर है, चूंकि यह पैकेजिंग पर लगाए गए थर्मल तनाव को कम करता है - लगभग। स्थानीय झुकने वाले क्षणों की आवृत्ति और आयाम और पैकेट पर लगाए गए जड़त्वीय भार भी सबसे अधिक संभावना विफलता मोड को प्रभावित करते हैं। उच्च-आवृत्ति कम-आयाम भार से संरचना की थकान विफलता हो सकती है, जो विफलता का मुख्य कारण हो सकता है (कम / उच्च चक्रीय थकान, LCF विफलताओं को संदर्भित करता है जिसमें प्लास्टिक विरूपण प्रबल होता है (N_f <10 ^ 6), जबकि HCF लोचदार विरूपण की विफलता को दर्शाता है , आमतौर पर (N_f> 10 ^ 6) विफलता के लिए [56] - लेखक का ध्यान दें) मुद्रित सर्किट बोर्ड पर तत्वों की अंतिम व्यवस्था विफलता का कारण निर्धारित करेगी, जो कि एक व्यक्तिगत घटक में वोल्टेज के कारण हो सकता है जो जड़त्वीय भार के कारण होता है (या स्थानीय झुकने क्षणों। अंत में, मानव कारक और उत्पादन सुविधाओं के प्रभाव को ध्यान में रखना आवश्यक है, जिससे उपकरण की विफलता की संभावना बढ़ जाती है।

जब इनपुट कारकों की एक महत्वपूर्ण संख्या और उनके जटिल इंटरैक्शन पर विचार करते हैं, तो यह स्पष्ट हो जाता है कि इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए एक प्रभावी तरीका अभी तक क्यों नहीं बनाया गया है। इस विषय पर लेखकों द्वारा अनुशंसित साहित्य समीक्षाओं में से एक IEEE [26] में प्रस्तुत की गई है। हालांकि, यह समीक्षा मुख्य रूप से विश्वसनीयता मॉडल के काफी व्यापक वर्गीकरणों पर केंद्रित है, जैसे कि संदर्भ और नियामक साहित्य में विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए विधि, प्रयोगात्मक डेटा, और विफलता की स्थिति के कंप्यूटर-एडेड मॉडलिंग (भौतिकी-विफलता विफलता (पीओएफ)), और पर्याप्त विस्तार में विफलता को संबोधित नहीं करती है। सदमे और कंपन की वजह से। फाउचर एट अल। [17] आईईईई समीक्षा की एक समान रूपरेखा का पालन करते हैं, क्योंकि थर्मल विफलताओं पर महत्वपूर्ण जोर दिया जाता है। पीओएफ विधियों के विश्लेषण की पिछली संक्षिप्तता, विशेष रूप से सदमे और कंपन विफलताओं के संबंध में, उनके आगे विचार के योग्य है। IEEE के समान एक समीक्षा AIAA को संकलित करने की प्रक्रिया में है, लेकिन अभी तक इस समीक्षा का दायरा अज्ञात है।

3. विश्वसनीयता भविष्यवाणी तरीकों का विकास

1960 के दशक में विकसित की गई सबसे पहली विश्वसनीयता भविष्यवाणी विधि वर्तमान में MIL-HDBK-217F [44] में वर्णित है (मिल-एचडीबीके-217 एफ 1995 का नवीनतम और अंतिम संस्करण है, जिसे 1995 में जारी किया गया था - लेखक का नोट) इलेक्ट्रॉनिक उपकरण विफलताओं के डेटाबेस का उपयोग करने वाली यह विधि, कुछ घटकों से मिलकर मुद्रित सर्किट बोर्ड का औसत जीवन प्राप्त करती है। इस विधि को संदर्भ साहित्य के अनुसार विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए एक विधि के रूप में जाना जाता है। इस तथ्य के बावजूद कि मिल-एचडीबीके-217 एफ अधिक अप्रचलित हो रहा है, संदर्भ पद्धति का उपयोग आज भी किया जाता है। इस पद्धति की सीमाओं और अशुद्धि को अच्छी तरह से प्रलेखित किया गया था [42,50], जिसके कारण वैकल्पिक तरीकों की तीन कक्षाओं का विकास हुआ: भौतिक विफलता की स्थितियों का कंप्यूटर सिमुलेशन (PoF), प्रायोगिक डेटा और क्षेत्र परीक्षण डेटा।

PoF विधियाँ पूर्व में एकत्रित डेटा के उपयोग का सहारा लिए बिना, विश्लेषणात्मक रूप से विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करती हैं। सभी पीओएफ विधियों में स्टाइनबर्ग [62] में वर्णित शास्त्रीय विधि की दो सामान्य विशेषताएं हैं: पहला, एक विशिष्ट कंपन प्रभाव के लिए पीसीबी की कंपन प्रतिक्रिया की मांग की जाती है, फिर कंपन के संपर्क में आने के बाद व्यक्तिगत घटकों की विफलता मानदंड की जांच की जाती है। पीओएफ विधियों में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि थी, मुद्रित सर्किट बोर्ड [54] के गणितीय मॉडल को जल्दी से बनाने के लिए बोर्ड के वितरित (औसतन) गुणों का उपयोग, जिसने मुद्रित बोर्ड के कंपन आउटपुट की सटीक गणना पर खर्च की गई जटिलता और समय को कम कर दिया (देखें अनुभाग 8.1.3)। PoF विधियों के क्षेत्र में हाल के घटनाक्रमों ने श्रीमती टांके वाले घटकों के लिए विफलता की भविष्यवाणी में सुधार किया है; हालांकि, बार्कर्स विधि [59] के अपवाद के साथ, ये नए तरीके केवल घटकों और मुद्रित सर्किट बोर्डों के बहुत विशिष्ट संयोजनों में लागू होते हैं। बड़े घटकों के लिए बहुत कम विधियाँ उपलब्ध हैं, जैसे ट्रांसफार्मर या बड़े कैपेसिटर।
प्रयोगात्मक डेटा के तरीके संदर्भ साहित्य में विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के तरीकों में उपयोग किए गए मॉडल की गुणवत्ता और क्षमताओं में सुधार करते हैं। इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता का अनुमान लगाने के लिए प्रायोगिक डेटा पर आधारित पहला तरीका 1999 में HIRAP विधि (हनीवेल इन-सर्विस विश्वसनीयता आकलन कार्यक्रम) द्वारा वर्णित किया गया था, जिसे हनीवेल, इंक [20] द्वारा बनाया गया था। प्रयोगात्मक डेटा विधि के संदर्भ और नियामक साहित्य में विश्वसनीयता के पूर्वानुमान के तरीकों पर कई फायदे हैं। हाल ही में, इसी तरह के कई तरीके दिखाई दिए हैं (REMM और TRACS [17], FIDES [16])। प्रयोगात्मक डेटा विधि, साथ ही संदर्भ और नियामक साहित्य के अनुसार विश्वसनीयता भविष्यवाणी पद्धति, बोर्ड के लेआउट और विश्वसनीयता मूल्यांकन में इसके संचालन के काम के माहौल को ध्यान में रखते हुए अनुमति नहीं देती है। इस खामी को बोर्ड विफलताओं के डेटा, डिज़ाइन के समान, या उन बोर्डों के कारण ठीक किया जा सकता है जो समान परिचालन स्थितियों में थे।

प्रयोगात्मक डेटा विधियाँ समय के साथ विफलताओं पर डेटा युक्त एक व्यापक डेटाबेस की उपलब्धता पर निर्भर करती हैं। इस डेटाबेस में प्रत्येक प्रकार की विफलता को सही ढंग से पहचाना जाना चाहिए और इसका सही कारण निर्धारित किया जाना चाहिए। विश्वसनीयता का आकलन करने का यह तरीका उन कंपनियों के लिए उपयुक्त है जो बड़े पर्याप्त बैचों में समान उपकरण का उत्पादन करते हैं, ताकि विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए महत्वपूर्ण संख्या में विफलताओं को संसाधित किया जा सके।

1970 के दशक के मध्य से विश्वसनीयता के लिए इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के परीक्षण के तरीकों का उपयोग किया गया है, वे आमतौर पर त्वरित और गैर-त्वरित परीक्षणों में विभाजित होते हैं। मुख्य दृष्टिकोण उपकरणों का परीक्षण करना है, जो अपेक्षित ऑपरेटिंग वातावरण को यथासंभव यथार्थवादी बनाता है। परीक्षण तब तक किए जाते हैं जब तक कि एक विफलता नहीं होती है, जो एमटीबीएफ की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है (विफलताओं के बीच का समय - एमटीबीएफ)। यदि एमटीबीएफ को बहुत लंबा दर्जा दिया जाता है, तो परीक्षण की अवधि को त्वरित परीक्षण से कम किया जा सकता है, जो पर्यावरणीय कारकों को मजबूत करने और अच्छी तरह से ज्ञात सूत्र का उपयोग करके त्वरित परीक्षण में विफलता दर को अपेक्षित विफलता दर से संबंधित करने के लिए प्राप्त किया जाता है। इस तरह के परीक्षण विफलता के उच्च जोखिम वाले घटकों के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह शोधकर्ता को डेटा प्रदान करता है जिसमें आत्मविश्वास का उच्चतम स्तर होता है, हालांकि, अध्ययन के एक पुनरावृत्ति के लंबे समय के कारण बोर्डों के डिजाइन का अनुकूलन करने के लिए उनका उपयोग करना अनुचित होगा।

1990 के दशक में प्रकाशित कार्यों की एक त्वरित समीक्षा बताती है कि यह एक ऐसा दौर था जब संदर्भ और नियामक साहित्य से विश्वसनीयता की भविष्यवाणी के लिए अप्रचलित तरीकों को बदलने के लिए प्रायोगिक डेटा, परीक्षण डेटा और पीओएफ विधियों का उपयोग करने वाले तरीकों ने एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा की। इसके अलावा, प्रत्येक विधि के अपने फायदे और नुकसान हैं, और जब सही तरीके से उपयोग किया जाता है, तो मूल्यवान परिणाम देता है। नतीजतन, IEEE ने हाल ही में एक मानक [26] जारी किया, जो आज विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सभी तरीकों को सूचीबद्ध करता है। आईईईई का लक्ष्य एक मैनुअल तैयार करना था जो इंजीनियर को सभी उपलब्ध तरीकों के बारे में जानकारी प्रदान करेगा, साथ ही प्रत्येक विधि में निहित फायदे और नुकसान भी बताएगा। यद्यपि IEEE दृष्टिकोण अभी भी एक लंबे विकासवादी पथ की शुरुआत में है, ऐसा लगता है कि इसका अपना गुण है, क्योंकि AIAA (अमेरिकन इंस्टीट्यूट ऑफ एरोनॉटिक्स एंड एस्ट्रोनॉटिक्स) S-102 नामक एक गाइड के साथ अनुसरण करता है, जो IEEE के समान है, लेकिन यह भी प्रत्येक विधि से डेटा की सापेक्ष गुणवत्ता को ध्यान में रखता है [27]। इन दिशानिर्देशों का उद्देश्य केवल उन मुद्दों को एक साथ लाना है जो इन मुद्दों पर प्रकाशित विश्व साहित्य में प्रसारित होते हैं।

4. कंपन से विफलताएं

पिछले अध्ययनों में से अधिकांश ने मुख्य रूप से पीसीबी के भार के रूप में यादृच्छिक कंपन पर ध्यान केंद्रित किया है, हालांकि अगला अध्ययन विशेष रूप से सदमे विफलताओं को संबोधित करता है। इस तरह के तरीकों की यहां पूरी तरह से चर्चा नहीं की जाएगी, क्योंकि वे पीओएफ विधियों के वर्गीकरण के अंतर्गत आते हैं और इस लेख के खंड 8.1 और 8.2 में चर्चा की गई है। Hin et al। [24] ने प्रभाव के तहत सोल्डरेड BGA जोड़ों की अखंडता की जांच के लिए एक परीक्षण बोर्ड बनाया। Lau et al। [36] ने PLCC, PQFP और QFP घटकों की विश्वसनीयता का वर्णन किया है जो विमान के साथ और विमान से प्रभावित होते हैं। पित्तरसी एट अल। [53,55] ने सदमे भार से कंप्यूटर मदरबोर्ड की विफलताओं की जांच की और "सदमे" प्रदर्शन के तहत इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों का वर्णन करने वाले साहित्य की अच्छी समीक्षा की। स्टाइनबर्ग [62] इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के संचालन को सुनिश्चित करने के लिए सदमे माध्यम और तरीकों की भविष्यवाणी करने के लिए दोनों तरीकों पर विचार करते हुए, प्रभावित इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के डिजाइन और विश्लेषण के लिए समर्पित एक पूरा अध्याय देता है। सुखिर [64.65] ने बोर्ड सर्किट के लिए लागू शॉक लोड के लिए मुद्रित सर्किट बोर्ड की प्रतिक्रिया के रैखिक गणना में त्रुटियों का वर्णन किया। इस प्रकार, संदर्भ विधियाँ और प्रायोगिक डेटा विधियाँ प्रभाव-संबंधी उपकरण विफलताओं पर विचार कर सकती हैं, लेकिन "शॉक" विफलताएँ इन विधियों में स्पष्ट रूप से वर्णित हैं।

5. संदर्भ विधियाँ

मैनुअल में वर्णित सभी उपलब्ध तरीकों में से, हम खुद को केवल दो तक ही सीमित रखते हैं जो कंपन की विफलता पर विचार करते हैं: मिल-एचडीबीके-217 और सीएनईटी [9]। मिल-एचडीबीके-217 को अधिकांश निर्माताओं द्वारा एक संदर्भ के रूप में स्वीकार किया जाता है। मैनुअल और हैंडबुक से सभी तरीकों की तरह, वे अनुभवजन्य दृष्टिकोणों पर आधारित होते हैं जिनका उद्देश्य प्रयोगात्मक या प्रयोगशाला डेटा से एक घटक की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करना है। संदर्भ साहित्य में वर्णित तरीके लागू करने के लिए अपेक्षाकृत सरल हैं, क्योंकि उन्हें जटिल गणितीय मॉडलिंग की आवश्यकता नहीं है, केवल प्रकार के भागों, भागों की संख्या, बोर्ड की परिचालन स्थिति और अन्य आसानी से सुलभ मापदंडों का उपयोग करें। तब MTBF - MTBF की गणना करने के लिए इनपुट को मॉडल में दर्ज किया जाता है। अपने फायदे के बावजूद, मिल-एचडीबीके-217 कम से कम लोकप्रिय हो रहा है [12, 17,42,50,51]। इसकी प्रयोज्यता पर प्रतिबंधों की एक अपूर्ण सूची पर विचार करें।

1995 में अंतिम बार अपडेट किए जाने के बाद से डेटा तेजी से अप्रचलित हो रहा है और नए घटकों से संबंधित नहीं है, मॉडल को संशोधित करने का कोई मौका नहीं है, क्योंकि रक्षा मानकों में सुधार के लिए परिषद ने "प्राकृतिक मौत से मरने" की विधि को अनुमति देने का फैसला किया है। [26]
विधि विफलता मोड के बारे में जानकारी प्रदान नहीं करती है, इसलिए, मुद्रित सर्किट बोर्ड के लेआउट को बेहतर या अनुकूलित नहीं किया जा सकता है।
मॉडल यह मानते हैं कि विफलता सर्किट बोर्ड पर घटकों के स्थान की अनदेखी करते हुए डिजाइन से स्वतंत्र है, हालांकि, यह ज्ञात है कि घटकों के लेआउट में विफलता की संभावना पर बड़ा प्रभाव पड़ता है। [50]।
अनुभवजन्य डेटा में कई अशुद्धियां होती हैं, ऑपरेटिंग समय, मरम्मत आदि की गलत रिकॉर्डिंग के कारण अस्वाभाविक रूप से उच्च विफलता दर के साथ पहली पीढ़ी के घटकों के डेटा का उपयोग किया जाता है, जिससे विश्वसनीयता की भविष्यवाणी के परिणामों की विश्वसनीयता कम हो जाती है [51]।

इन सभी कमियों से संकेत मिलता है कि संदर्भ विधियों के उपयोग से बचा जाना चाहिए, हालांकि, इन तरीकों की स्वीकार्यता की सीमा के भीतर, तकनीकी विशिष्टताओं की कई आवश्यकताओं को लागू किया जाना चाहिए। इस प्रकार, संदर्भ विधियों का उपयोग केवल उचित होने पर किया जाना चाहिए, अर्थात्। डिजाइन के शुरुआती चरणों में [46]।दुर्भाग्य से, यहां तक कि इस उपयोग को कुछ सावधानी के साथ संपर्क किया जाना चाहिए, क्योंकि 1995 के बाद से इस तरह के तरीकों को संशोधित नहीं किया गया है। इसलिए, संदर्भ साहित्य के तरीके स्वाभाविक रूप से यांत्रिक विश्वसनीयता की खराब भविष्यवाणी करते हैं और सावधानी के साथ इसका उपयोग किया जाना चाहिए।

6. डेटा विधियों का परीक्षण करें

विश्वसनीयता का अनुमान लगाने के लिए टेस्ट डेटा विधियाँ सबसे सरल उपलब्ध विधियाँ हैं। मुद्रित सर्किट बोर्ड के प्रस्तावित डिजाइन का प्रोटोटाइप प्रयोगशाला बेंच में पुन: पेश किए जाने वाले पर्यावरणीय कंपन के अधीन है। इसके बाद, फ्रैक्चर मापदंडों (MTTF, प्रभाव स्पेक्ट्रम) का विश्लेषण किया जाता है, फिर इसका उपयोग विश्वसनीयता संकेतक [26] की गणना के लिए किया जाता है। परीक्षण डेटा पद्धति का उपयोग इसके फायदे और नुकसान को ध्यान में रखा जाना चाहिए।
परीक्षण डेटा विधियों का मुख्य लाभ परिणामों की उच्च सटीकता और विश्वसनीयता है, इसलिए, विफलता के उच्च जोखिम वाले उपकरणों के लिए, डिजाइन प्रक्रिया के अंतिम चरण में हमेशा योग्यता कंपन परीक्षण शामिल होना चाहिए। नुकसान परीक्षण नमूने के निर्माण, स्थापना और लोडिंग का लंबा समय है, जो विफलता की उच्च संभावना के साथ उपकरण के संरचनात्मक सुधार के लिए विधि को अनुपयुक्त बनाता है। पुनरावृत्त उत्पाद डिजाइन प्रक्रिया की एक विधि के लिए, एक तेज विधि पर विचार किया जाना चाहिए। अगर त्वरित मॉडल वास्तविक सेवा जीवन [70,71] की गणना के लिए उपलब्ध हैं, तो त्वरित परीक्षणों का उपयोग करके भार के जोखिम समय को छोटा किया जा सकता है। हालाँकि, त्वरित परीक्षण विधियाँ कंपन विफलता की तुलना में थर्मल विफलताओं का अनुकरण करने के लिए अधिक उपयुक्त हैं।ऐसा इसलिए है क्योंकि कंपन भार के प्रभाव की जांच करने के लिए उपकरणों पर थर्मल भार के प्रभाव की जांच करने में कम समय लगता है। कंपन का प्रभाव उत्पाद में लंबे समय के बाद ही हो सकता है।

इसके परिणामस्वरूप, परीक्षण विधियों, एक नियम के रूप में, कंपन विफलताओं के लिए उपयोग नहीं किया जाता है, जब तक कि मितव्ययी परिस्थितियां नहीं होती हैं, उदाहरण के लिए, कम वोल्टेज, विफलता से पहले बहुत लंबे समय तक अग्रणी। डेटा सत्यापन विधियों के उदाहरण हार्ट [23], हिन एट अल में देखे जा सकते हैं। [२४], ली [३,], लाउ एट अल। [३६], शेट्टी एट अल। [५]], लिगुओर और फॉलोवेल [४०], एस्टेस एट अल। [१५], वांग एट अल। [६,], जिह और जंग [३०]। IEEE [26] में विधि का एक अच्छा सामान्य अवलोकन दिया गया है।

7. प्रयोगात्मक डेटा के तरीके

प्रयोगात्मक डेटा विधि समान मुद्रित सर्किट बोर्डों की विफलता डेटा पर आधारित है, जिन्हें कुछ ऑपरेटिंग परिस्थितियों में परीक्षण किया गया है। विधि केवल मुद्रित सर्किट बोर्डों के लिए सही है जो समान भार का अनुभव करेंगे। प्रयोगात्मक डेटा विधि के दो मुख्य पहलू हैं: इलेक्ट्रॉनिक घटक विफलताओं के डेटाबेस का निर्माण और प्रस्तावित डिजाइन के आधार पर विधि को लागू करना। एक उपयुक्त डेटाबेस बनाने के लिए, विफलताओं पर प्रासंगिक डेटा होना चाहिए जो समान संरचनाओं से एकत्र किए गए थे; इसका मतलब है कि समान उपकरणों के लिए विफलता डेटा मौजूद होना चाहिए। दोषपूर्ण उपकरणों का भी विश्लेषण किया जाना चाहिए और ठीक से एकत्र किए गए आंकड़े, यह इंगित करने के लिए पर्याप्त नहीं है कि मुद्रित सर्किट बोर्ड का यह डिज़ाइन निश्चित घंटों के बाद विफल हो गया है,स्थान, विफलता मोड और विफलता का कारण निर्धारित करना आवश्यक है। यदि पिछली सभी विफलता डेटा का पूरी तरह से विश्लेषण नहीं किया गया है, तो प्रयोगात्मक डेटा पद्धति का उपयोग करने से पहले डेटा संग्रह की लंबी अवधि की आवश्यकता होगी।

इस सीमा के लिए एक संभावित समाधान एक त्वरित त्वरित परीक्षण जीवन चक्र (एचएएलटी) का कार्यान्वयन है, जो असफलता दर के डेटाबेस का निर्माण करने के उद्देश्य से है, हालांकि पर्यावरणीय मापदंडों का सटीक प्रजनन जटिल लेकिन महत्वपूर्ण है [27]। प्रयोगात्मक डेटा पद्धति के कार्यान्वयन के दूसरे चरण का वर्णन लेख [27] में पाया जा सकता है, जो यह दर्शाता है कि प्रस्तावित डिज़ाइन के लिए MTBF का पूर्वानुमान कैसे लगाया जाए यदि परीक्षण किया गया डिज़ाइन किसी मौजूदा बोर्ड को संशोधित करके प्राप्त किया जाता है जिसके लिए विफलताओं पर विस्तृत डेटा पहले से मौजूद है। प्रयोगात्मक डेटा विधियों की अन्य समीक्षाओं को विभिन्न लेखकों द्वारा [11,17,20,26] में वर्णित किया गया है।

8. कंप्यूटर की विफलता की स्थिति का अनुकरण (PoF)

विफलता की स्थिति के कंप्यूटर सिमुलेशन, जिसे तनाव और गलती मॉडल भी कहा जाता है, या पीओएफ मॉडल, विश्वसनीयता की भविष्यवाणी के लिए दो-चरण की प्रक्रिया में लागू किए जाते हैं। पहले चरण में मुद्रित सर्किट बोर्ड की प्रतिक्रिया के लिए एक खोज शामिल है जो उस पर लगाए गए गतिशील लोड पर है; दूसरे चरण में, मॉडल प्रतिक्रिया की गणना किसी दिए गए विश्वसनीयता संकेतक प्रदान करने के लिए की जाती है। अधिकांश साहित्य अक्सर प्रतिक्रिया के पूर्वानुमान की विधि और विफलता के लिए मानदंड खोजने की प्रक्रिया दोनों के लिए समर्पित होते हैं। इन दो तरीकों को स्वतंत्र विवरण के साथ सबसे अच्छा माना जाता है, इसलिए, इस समीक्षा में, इन दो चरणों को अलग-अलग माना जाएगा।

प्रतिक्रिया और पूर्वानुमान मानदंड की खोज के चरणों के बीच, पहले चरण में बनाए गए डेटा और दूसरे में उपयोग किए गए डेटा को मॉडल में स्थानांतरित किया जाता है। प्रतिक्रिया चर चेसिस [15.36.37.67] पर इनपुट त्वरण का उपयोग करने से विकसित हुआ, घटक द्वारा अनुभवी वास्तविक त्वरण के माध्यम से मुद्रित सर्किट बोर्ड के विभिन्न लेआउट की विभिन्न कंपन प्रतिक्रियाओं को ध्यान में रखते हुए [40], और अंत में, स्थानीय विचलन [62] या स्थानीय पर विचार करने के लिए झुकने के क्षण [59] एक मुद्रित सर्किट बोर्ड द्वारा अनुभवी घटक के लिए।

यह नोट किया गया कि विफलता एक मुद्रित सर्किट बोर्ड [21.38] पर घटकों के स्थान का एक कार्य है, इसलिए जो मॉडल स्थानीय कंपन प्रतिक्रियाओं को ध्यान में रखते हैं, वे सटीक होने की संभावना है। विफलता के लिए कौन सा पैरामीटर (स्थानीय त्वरण, स्थानीय विचलन या झुकने का क्षण) निर्णायक है, विशेष मामले पर निर्भर करता है।
यदि एसएमटी घटकों का उपयोग किया जाता है, तो विफलता के लिए वक्रता या झुकने वाले क्षण सबसे महत्वपूर्ण हो सकते हैं, भारी घटकों के लिए, स्थानीय त्वरण आमतौर पर विफलता मानदंड के रूप में उपयोग किए जाते हैं। दुर्भाग्य से, यह बताने के लिए कोई अध्ययन नहीं किया गया है कि दिए गए इनपुट डेटा के सेट में किस प्रकार का मापदंड सबसे उपयुक्त है।

किसी भी PoF विधि की उपयुक्तता पर विचार करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह किसी भी PoF विधि, विश्लेषणात्मक या FE (परिमित तत्व विधि) के रूप में उपयोग करने के लिए अव्यावहारिक है, जिसकी पुष्टि प्रयोगशाला परीक्षण डेटा द्वारा नहीं की जाएगी। इसके अलावा, किसी भी मॉडल को केवल उसकी प्रयोज्यता के भीतर उपयोग करना महत्वपूर्ण है, जो दुर्भाग्य से, अधिकांश आधुनिक पीओएफ मॉडलों की प्रयोज्यता को केवल बहुत विशिष्ट और सीमित परिस्थितियों में उपयोग करने के लिए सीमित करता है। पीओएफ विधियों की चर्चा के अच्छे उदाहरण विभिन्न लेखकों द्वारा वर्णित हैं [17,19,26,49]।

8.1। प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी

प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी में वांछित प्रतिक्रिया चर की गणना करने के लिए संरचना की ज्यामिति और भौतिक गुणों का उपयोग करना शामिल है। यह उम्मीद की जाती है कि इस स्तर पर केवल बेस सर्किट बोर्ड की समग्र प्रतिक्रिया प्राप्त होगी, न कि व्यक्तिगत घटकों की प्रतिक्रिया। प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी पद्धति के तीन मुख्य प्रकार हैं: विश्लेषणात्मक, विस्तृत एफई मॉडल और नीचे वर्णित एफई मॉडल। ये विधियाँ जोड़े गए घटकों की कठोरता और द्रव्यमान प्रभावों को शामिल करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं, लेकिन सर्किट बोर्ड के किनारे पर घूर्णी कठोरता के सटीक अनुकरण के महत्व पर दृष्टि न खोना महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह मॉडल की सटीकता के साथ निकटता से संबंधित है (यह धारा 8.1.4 में चर्चा की गई है)। अंजीर। 1. मुद्रित सर्किट बोर्ड के विस्तृत मॉडल का एक उदाहरण [53]।

8.1.1। विश्लेषणात्मक प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी

स्टाइनबर्ग [62] मुद्रित सर्किट बोर्ड की कंपन प्रतिक्रिया की गणना के लिए एकमात्र विश्लेषणात्मक विधि प्रदान करता है। स्टाइनबर्ग का तर्क है कि इलेक्ट्रॉनिक नोड की प्रतिध्वनि पर प्रतिध्वनि का आयाम गुंजयमान आवृत्ति के दो बार वर्गमूल के बराबर है; यह कथन दुर्गम डेटा पर आधारित है और यह सत्यापित करने योग्य नहीं है। यह आपको प्रतिध्वनि पर गतिशील विचलन की गणना करने के लिए विश्लेषणात्मक रूप से अनुमति देता है, जिसे बाद में भारी घटक से गतिशील लोड या मुद्रित सर्किट बोर्ड की वक्रता की गणना करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह विधि सीधे एक स्थानीय पीसीबी प्रतिक्रिया प्रदान नहीं करती है और केवल स्टिनबर्ग द्वारा वर्णित विचलन के आधार पर अस्वीकृति मानदंड के साथ संगत है।

पित्रसेरी एट अल। [५३] ने कंप्यूटर के मदरबोर्ड के लिए 2% का महत्वपूर्ण क्षीणन मापा, जबकि एम्पिरिट्यूड के माप के आधार पर स्थानांतरण फ़ंक्शन के वितरण की धारणा की वैधता संदिग्ध है, जबकि स्टाइनबर्ग धारणा का उपयोग ३.५% (प्राकृतिक आवृत्ति के आधार पर) होगा। 54 हर्ट्ज), जो बोर्ड की प्रतिक्रिया के कंपन को कम करके आंका जाएगा।

8.1.2। विस्तृत एफई मॉडल

कुछ लेखक एक मुद्रित सर्किट बोर्ड [30,37,53, 57,58] (छवि 1-3 विस्तार के उच्च स्तर के साथ उदाहरण दिखाता है) की कंपन प्रतिक्रिया की गणना के लिए विस्तृत एफई मॉडल का उपयोग प्रदर्शित करता है, हालांकि, इन तरीकों का उपयोग एक वाणिज्यिक उत्पाद के लिए अनुशंसित नहीं है (यदि केवल स्थानीय प्रतिक्रिया का एक सटीक पूर्वानुमान बिल्कुल आवश्यक नहीं है), क्योंकि इस तरह के मॉडल को बनाने और हल करने के लिए आवश्यक समय अत्यधिक है। सरलीकृत मॉडल उचित सटीकता का डेटा बहुत तेजी से और कम लागत पर पैदा करते हैं। [33-35] में प्रकाशित JEDEC 4 वसंत स्थिरांक का उपयोग करके एक विस्तृत FE मॉडल बनाने और हल करने के लिए आवश्यक समय को कम किया जा सकता है, इन वसंत स्थिरांक का उपयोग प्रत्येक तार के विस्तृत FE मॉडल के बजाय किया जा सकता है। इसके अलावा,विस्तृत मॉडल को हल करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल समय को कम करने के लिए एक सबस्ट्रक्चर विधि (कभी-कभी सुपरप्लीमेंट विधि के रूप में जाना जाता है) को लागू किया जा सकता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि विस्तृत एफई मॉडल अक्सर प्रतिक्रिया पूर्वानुमान और विफलता मानदंड के बीच की सीमाओं को धुंधला करते हैं, इसलिए यहां संदर्भित कार्य भी विफलता मानदंड वाले नौकरियों की सूची में आ सकते हैं।

8.1.3. FE

सरलीकृत एफई मॉडल मॉडल निर्माण और समाधान समय को कम करते हैं। जोड़े गए घटक द्रव्यमान और इसकी कठोरता को एक मुद्रित मुद्रित सर्किट बोर्ड के साधारण मॉडलिंग द्वारा बढ़ाए गए द्रव्यमान और कठोरता के साथ दर्शाया जा सकता है, जहां मुद्रित सर्किट बोर्ड के यंग मापांक में स्थानीय वृद्धि द्वारा द्रव्यमान और कठोरता के प्रभाव शामिल हैं।

अंजीर। 2. QFP घटक के विस्तृत मॉडल का एक उदाहरण जो मॉडलिंग प्रक्रिया को सरल बनाने और समाधान समय को कम करने के लिए समरूपता का उपयोग करता है [36]। अंजीर। 3. जे-लीड [6] के एक विस्तृत एफई-मॉडल का एक उदाहरण।

कठोरता वृद्धि गुणांक की गणना शारीरिक रूप से संलग्न तत्व को काटने और झुकने परीक्षण विधियों को लागू करके की जा सकती है [52]। पित्तरसी एट अल। [५२,५४] एक मुद्रित सर्किट बोर्ड से जुड़े घटकों द्वारा प्रदान किए गए अतिरिक्त द्रव्यमान और कठोरता को सरल बनाने के प्रभाव की जांच की।

पहले काम में, प्रयोगात्मक डेटा के आधार पर सत्यापित एक मुद्रित सर्किट बोर्ड के सरलीकृत एफई-मॉडल का एक भी मामला माना जाता है। इस लेख में रुचि का मुख्य क्षेत्र वितरित गुणों का निर्धारण है, इस अवलोकन के साथ कि एक सटीक मॉडल के लिए उच्च मरोड़ वाली कठोरता आवश्यक है।

दूसरा लेख पांच अलग-अलग भरे हुए मुद्रित सर्किट बोर्डों की चर्चा करता है, जिनमें से प्रत्येक को इसकी संरचना के सरलीकरण के कई अलग-अलग स्तरों द्वारा मॉडल किया गया है। इन मॉडलों की तुलना प्रायोगिक डेटा से की जाती है। यह लेख द्रव्यमान और कठोरता अनुपात और मॉडल सटीकता के बीच सहसंबंध के कुछ शिक्षाप्रद टिप्पणियों के साथ समाप्त होता है। ये दोनों लेख दोनों मॉडलों के बीच संबंध को निर्धारित करने के लिए केवल अपनी स्वयं की आवृत्तियों और MCO (मोडल सपोर्ट मापदंड) का उपयोग करते हैं। दुर्भाग्य से, प्राकृतिक आवृत्ति में एक त्रुटि स्थानीय त्वरण या झुकने वाले क्षणों में त्रुटि के बारे में कोई जानकारी नहीं दे सकती है, और एमसीओ केवल दो प्राकृतिक रूपों के बीच एक सामान्य संबंध दे सकता है, लेकिन त्वरण या वक्रता त्रुटि की प्रतिशत गणना के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता है।संख्यात्मक विश्लेषण और कंप्यूटर सिमुलेशन के संयोजन का उपयोग करते हुए, Cifuentes [10] निम्नलिखित चार अवलोकन करता है।

90% .
, , , .
.
, .

8.1.4.

मुद्रित सर्किट बोर्ड के किनारे के रोटेशन के दौरान कठोरता का गुणांक गणना की गई प्रतिक्रिया [59] की सटीकता को काफी प्रभावित करता है, और विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर जोड़े गए घटक द्रव्यमान और कठोरता की तुलना में बहुत अधिक महत्वपूर्ण है। किनारे की घूर्णी कठोरता को शून्य (वास्तव में केवल एक समर्थित स्थिति) के रूप में मॉडलिंग करना आमतौर पर रूढ़िवादी परिणाम देता है, जबकि आमतौर पर कठोर क्लैंपिंग के रूप में मॉडलिंग के परिणाम को कम करके आंका जाता है, क्योंकि मुद्रित सर्किट को जकड़ने के लिए सबसे कठोर तंत्र भी किनारे की पूरी तरह से क्लैंप किए गए राज्य प्रदान नहीं कर सकता है। बार्कर और चेन [५] प्रयोगात्मक परिणामों के साथ विश्लेषणात्मक सिद्धांत की पुष्टि करते हैं कि कैसे किनारे के रोटेशन की कठोरता मुद्रित सर्किट बोर्ड की प्राकृतिक आवृत्ति को प्रभावित करती है। इस काम का मुख्य निष्कर्ष किनारे के रोटेशन की कठोरता और प्राकृतिक आवृत्तियों के बीच एक मजबूत सहसंबंध है,सिद्धांत के अनुरूप। इसका अर्थ यह भी है कि एज रोटेशन की कठोरता को मॉडलिंग करने में बड़ी त्रुटियों से प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने में बड़ी त्रुटियों का सामना करना पड़ेगा। हालांकि इस काम को एक विशेष मामले में माना जाता था, लेकिन यह सभी प्रकार के तंत्र की सीमाओं की स्थिति के लिए लागू होता है। प्रयोगात्मक डेटा का उपयोग कर लिम एट अल। [४१] एक उदाहरण प्रदान करता है कि कैसे एक पीसीबी मॉडल में FE का उपयोग करने के लिए किनारे की कठोरता की गणना की जा सकती है; यह बार्कर और चेन [5] से अनुकूलित एक विधि का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। यह कार्य यह भी दर्शाता है कि प्राकृतिक आवृत्तियों को अधिकतम करने के लिए एक संरचनात्मक बिंदु का इष्टतम स्थान कैसे निर्धारित किया जाए। वर्क्स जो विशेष रूप से कंपन की प्रतिक्रिया को कम करने के लिए सीमा की स्थिति को संशोधित करने के प्रभाव पर विचार करते हैं, गुओ और झाओ [21] में भी मौजूद हैं; Aglietti [2];Aglietti और Schwingshackl [3], लिम एट अल। [41]।

8.1.5। प्रभाव और कंपन भविष्यवाणियों

पित्तरसी एट अल। [५३-५५] ३ डी ब्लॉकों में प्रस्तुत घटकों के साथ बोर्ड के लिए झटका और कंपन प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लिए पीसीबी के विस्तृत एफई मॉडल का उपयोग करें। इन मॉडलों ने अनुनाद पर पूर्वानुमान प्रतिक्रिया को बेहतर बनाने के लिए प्रयोगात्मक रूप से निरंतर भिगोना गुणांक निर्धारित किया। झटके की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए, सदमे प्रतिक्रिया स्पेक्ट्रम (एसआरएस) और समय-स्वीप विधियों की तुलना की गई, दोनों विधियां सटीकता और समाधान समय के बीच एक समझौता है।

8.2। अस्वीकृति मानदंड

विफलता मानदंड सर्किट बोर्ड की प्रतिक्रिया का एक माप लेते हैं और इसका उपयोग विफलता मीट्रिक प्राप्त करने के लिए करते हैं, जहां विफलता मीट्रिक MTBF हो सकती है, विफलता के चक्र, विफलता की संभावना या किसी अन्य विश्वसनीयता संकेतक (देखें IEEE [26]; जेनसेन] 28]; ओ'कॉनर [47] विफलता मेट्रिक्स की चर्चा के लिए)। इस डेटा को बनाने के कई अलग-अलग तरीकों को विश्लेषणात्मक और अनुभवजन्य तरीकों में आसानी से विभाजित किया जा सकता है। अनुभवजन्य तरीके आवश्यक गतिशील भार के लिए घटकों के परीक्षण नमूनों को लोड करके विफलता मानदंड के लिए डेटा बनाते हैं। दुर्भाग्य से, इनपुट डेटा (घटकों के प्रकार, पीसीबी मोटाई और भार) की विस्तृत श्रृंखला के कारण जो व्यवहार में संभव हैं, प्रकाशित डेटा सीधे लागू होने की संभावना नहीं है, क्योंकि डेटा केवल विशेष मामलों में मान्य है।विश्लेषणात्मक तरीके इस तरह की कमियों से ग्रस्त नहीं हैं और इनकी व्यापक व्यापकता है।

8.2.1। अनुभवजन्य असफलता मानदंड

जैसा कि पहले संकेत दिया गया है, अधिकांश अनुभवजन्य मॉडल की सीमा यह है कि वे केवल उन कॉन्फ़िगरेशनों के लिए लागू होते हैं जिनमें सर्किट बोर्ड की समान मोटाई, समान प्रकार के घटक और इनपुट लोड शामिल होते हैं, जो कि संभावना नहीं है। हालांकि, उपलब्ध साहित्य निम्नलिखित कारणों से उपयोगी है: यह विफलता परीक्षणों के अच्छे उदाहरण प्रदान करता है, विफलता मेट्रिक्स के विभिन्न विकल्पों पर प्रकाश डालता है, और विफलता के यांत्रिकी पर बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है। ली [37] ने 272-पिन BGA और 160-पिन QFP पैकेज की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी के लिए एक अनुभवजन्य मॉडल बनाया। कंडक्टरों और पैकेज बॉडी में थकान की विफलता का अध्ययन किया जाता है, प्रयोगात्मक परिणाम विस्तृत एफई मॉडल (ली और पोग्लिट्स [38, 39 भी देखें) का उपयोग करके गणना किए गए तनाव के आधार पर क्षति विश्लेषण के साथ अच्छे समझौते में हैं। प्रक्रिया इनपुट कंपन संकेत के कंपन त्वरण के एक स्तर तक संचयी क्षति देती है।
लाउ एट अल। [36] ने वीबुल आँकड़ों का उपयोग करके सदमे और कंपन लोडिंग के तहत विशिष्ट घटकों की विश्वसनीयता का अनुमान लगाया। Liguore और Followell [40] ने एलएलसीसी और जे-लीड घटकों की विफलताओं की जांच की ताकि परिचालन चक्रों में स्थानीय त्वरण को बदलकर। चेसिस के इनपुट त्वरण के विपरीत स्थानीय त्वरण का उपयोग किया जाता है, इसके अलावा, परीक्षण के परिणामों पर तापमान के प्रभाव की जांच की गई। लेख भी घटक विश्वसनीयता पर मुद्रित सर्किट बोर्ड मोटाई के प्रभाव के अध्ययन का संदर्भ देता है।

गुओ और झाओ [21] घटकों की विश्वसनीयता की तुलना करते हैं, स्थानीय त्वरण का उपयोग लोड के रूप में करते हैं, पिछले अध्ययनों के विपरीत जो त्वरण का उपयोग करते थे। थकान क्षति का अनुकरण किया जाता है, फिर एफई मॉडल की तुलना प्रयोगात्मक परिणामों के साथ की जाती है। लेख विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए घटकों की व्यवस्था के अनुकूलन पर भी चर्चा करता है।

हैम और ली [22] ने चक्रीय टॉर्सनल लोड के तहत लीड सोल्डर तनावों के निर्धारण के लिए एक परीक्षण डेटा विधि प्रस्तुत की। एस्टेस एट अल। [15] लागू इनपुट त्वरण और थर्मल लोड के साथ "गल विंग" (GOST IEC 61188-5-5-2013) के घटकों की विफलता की समस्या की जांच की। अध्ययन किए गए घटक सीक्यूएफपी 352, 208, 196, 84, और 28 माइक्रोक्रेसीपेट्स के आवास प्रकार हैं, साथ ही एफपी 42 और 10. यह लेख पृथ्वी के भूस्थैतिक उपग्रह की कक्षा में दोलनों के कारण इलेक्ट्रॉनिक घटकों की विफलता के लिए समर्पित है, एमटीबीएफ को भूस्थैतिक उड़ान के वर्षों के संदर्भ में दिया जाता है। कम पृथ्वी की कक्षाएँ। यह ध्यान दिया जाता है कि "गॉल विंग" के तारों की विफलता पैकेज बॉडी के साथ संपर्क में स्थानों में एक टांके वाले कनेक्शन की तुलना में अधिक संभावना है।

जिह और जंग [30] एक संयुक्त संयुक्त में जन्मजात निर्माण दोष के कारण उपकरण विफलताओं की जांच करते हैं। यह सर्किट बोर्ड के एक बहुत विस्तृत एफई मॉडल को बनाने और उत्पादन दरारें के विभिन्न लंबाई के लिए पावर वर्णक्रमीय घनत्व (PSD) को खोजने के द्वारा किया जाता है। लिग्योर, फॉलोवेल [40] और शेट्टी, रीनिकेनन [58] ने सुझाव दिया है कि अनुभवजन्य तरीके जुड़े घटकों के विशिष्ट विन्यास के लिए सबसे सटीक और उपयोगी विफलता डेटा प्रदान करते हैं। इस तरह के तरीकों का उपयोग किया जाता है अगर कुछ इनपुट डेटा (बोर्ड की मोटाई, घटक प्रकार, वक्रता सीमा) को पूरे डिजाइन समय के लिए स्थिर माना जा सकता है, या यदि उपयोगकर्ता इस तरह के वास्तविक परीक्षण करने का जोखिम उठा सकता है।

8.2.2। विश्लेषणात्मक विफलता का मानदंड

श्रीमती कोने संयुक्त मॉडल

एसएमटी कॉर्नर टर्मिनल विफलताओं की जांच करने वाले विभिन्न शोधकर्ताओं का सुझाव है कि यह विफलता का सबसे आम कारण है। सिद्धार्थ और बार्कर के लेख [59] कार्यों की एक पुरानी श्रृंखला को पूरा करते हैं, एसएमटी और समोच्च लीड घटकों के कोणीय लीड के विरूपण को निर्धारित करने के लिए एक मॉडल प्रस्तुत करते हैं। प्रस्तावित मॉडल में छह सबसे खराब स्थिति के लिए विस्तृत एफई मॉडल की तुलना में 7% से कम की त्रुटि है। मॉडल बार्कर और सिद्धार्थ [4] द्वारा पहले प्रकाशित एक सूत्र पर आधारित है, जहां झुकने वाले क्षण के लिए संलग्न भाग के विक्षेपण का अनुकरण किया गया था। स्थानीय रूप से लागू झुकने के क्षणों के कारण सुइरा के कागज [63] में पैकेट आउटपुट में अपेक्षित तनाव का विश्लेषण किया गया है। बार्कर और सिद्धार्थ [4] सुहिर [63], बार्कर एट अल। [4] के काम पर भरोसा करते हैं, जो प्रमुख घूर्णी कठोरता के प्रभाव को मानता है। अंत में, बार्कर एट अल। [7] ने सीसा थकान वाले जीवन का नेतृत्व करते हुए आयामी विविधताओं के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए विस्तृत एफई मॉडल का उपयोग किया।

यह उल्लेख करने के लिए उपयुक्त है कि जेईडीईसी लीड वसंत स्थिरांक पर काम किया गया था, जिसके कारण सीसा घटकों के मॉडल का निर्माण बहुत सरल किया गया था [33-35]। सीसा यौगिकों के विस्तृत मॉडल के बजाय वसंत स्थिरांक का उपयोग किया जा सकता है, जबकि मॉडल एफई मॉडल बनाने और हल करने के लिए समय कम कर देगा। घटक एफई मॉडल में ऐसे स्थिरांक का उपयोग स्थानीय लीड तनावों की प्रत्यक्ष गणना को रोक देगा। इसके बजाय, एक सामान्य लीड विरूपण दिया जाएगा, जो तब या तो स्थानीय लीड तनावों के साथ या उत्पाद जीवन चक्र के आधार पर लीड विफलता मानदंडों के साथ जुड़ा होना चाहिए।

सामग्री थकान डेटा

विक्रेताओं और घटकों के लिए उपयोग की जाने वाली सामग्रियों के विनाश पर अधिकांश डेटा मुख्य रूप से थर्मल फ्रैक्चर से संबंधित हैं, और थकान फ्रैक्चर से संबंधित अपेक्षाकृत कम डेटा है। इस क्षेत्र का मुख्य संदर्भ सैंडर [56] द्वारा प्रदान किया जाता है, जो थकावट और बिक्री के फ्रैक्चर के यांत्रिकी पर डेटा प्रदान करता है। स्टाइनबर्ग [62] सोल्डर के नमूनों को नष्ट करने पर विचार करता है। मानक विक्रेताओं और तारों के लिए थकान डेटा यमादा [69] के एक लेख में उपलब्ध है।

अंजीर। 4. QFP घटकों के लिए मैनुअल की सामान्य विफलता स्थिति पैकेज बॉडी के करीब है।

इस सामग्री के असामान्य गुणों के कारण सोल्डर डिस्कनेक्शन से जुड़ी मॉडलिंग विफलताएं एक चुनौती है। इस प्रश्न का समाधान उस घटक पर निर्भर करता है जिसे जांचने की आवश्यकता है। यह ज्ञात है कि QFP संकुल के लिए यह आमतौर पर ध्यान में नहीं लिया जाता है, और संदर्भ और नियामक साहित्य से विश्वसनीयता का अनुमान लगाया जाता है। लेकिन अगर बीजीए के टांका लगाने से बड़े घटकों के पीजीए की गणना की जाती है, तो उनके असामान्य गुणों के कारण सीसा यौगिक उत्पाद की विफलता को प्रभावित कर सकते हैं। इस प्रकार, QFP संकुल के लिए, सीसा के थकान गुण सबसे उपयोगी जानकारी हैं। BGA के लिए, तत्काल प्लास्टिक विरूपण के अधीन हल किए गए जोड़ों के स्थायित्व पर जानकारी अधिक उपयोगी है [14]। बड़े घटकों के लिए, स्टाइनबर्ग [62] सोल्डरेड जोड़ों के तन्यता तनाव पर डेटा प्रदान करता है।

भारी घटक विफलता मॉडल

भारी घटकों के लिए मौजूद एकमात्र फ्रैक्चर मॉडल को स्टाइनबर्ग [62] ने एक लेख में प्रस्तुत किया है, जो घटकों की तन्यता ताकत की जांच करता है और एक उदाहरण देता है कि कैसे अधिकतम स्वीकार्य तनाव की गणना की जाए जो एक प्रमुख यौगिक पर लागू किया जा सकता है

8.3। PoF मॉडल की प्रयोज्यता पर निष्कर्ष

PoF के तरीकों के बारे में निम्नलिखित निष्कर्ष साहित्य में बनाए गए हैं।

घटक विफलता की भविष्यवाणी के लिए स्थानीय प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण है। जैसा कि ली में उल्लेख किया गया है, पोग्लिट्स [38], एक मुद्रित सर्किट बोर्ड के किनारों पर घटकों को झुकने में स्थानीय अंतर के कारण पीसीबी के केंद्र में स्थित लोगों की तुलना में विफलता का खतरा कम होता है। इसलिए, सर्किट बोर्ड पर विभिन्न स्थानों पर घटकों में अलग-अलग विफलता संभावनाएं होंगी।

बोर्ड के स्थानीय वक्रता को एसएमटी घटकों के लिए त्वरण की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण विफलता मानदंड माना जाता है। हाल के कागजात [38,57,62,67] बताते हैं कि बोर्ड वक्रता विफलता का मुख्य मानदंड है।

विभिन्न प्रकार के पैकेज, दोनों आउटपुट की संख्या में और उपयोग किए गए प्रकार में, विशिष्ट स्थानीय वातावरण [15.36.38] की परवाह किए बिना, दूसरों की तुलना में स्वाभाविक रूप से अधिक विश्वसनीय हैं।
तापमान घटक की विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकता है। Liguore और Followell [40] ने कहा कि थकान जीवन 0 ° C से 65 ° C तक के तापमान रेंज में उच्चतम है, जिसमें -30 ° C से नीचे और 95 ° C से अधिक तापमान पर ध्यान देने योग्य कमी होती है। QFP घटकों के लिए, वह स्थान जहां तार बैग से जुड़ता है (चित्र 4 देखें) को क्षति का मुख्य स्थान माना जाता है, न कि एक मिलाप संयुक्त [15,22,38]।

बोर्ड की मोटाई एसएमटी घटकों के थकान जीवन पर एक निश्चित प्रभाव डालती है, क्योंकि अगर बोर्ड की मोटाई 0.85 मिमी से 1.6 मिमी (निरंतर कुल वक्रता बनाए रखते हुए) तक बीजीए के थकान जीवन में लगभग 30-50 गुना तक कमी देखी गई है। [13]। घटक का लचीलापन (लचीलापन) काफी हद तक परिधीय लीड घटकों की विश्वसनीयता को प्रभावित करता है [63], हालांकि, यह एक गैर-निर्भरता निर्भरता है, और तत्वों के मध्यवर्ती कनेक्शन के निष्कर्ष कम से कम विश्वसनीय हैं।

8.4। सॉफ्टवेयर के तरीके

मैरीलैंड विश्वविद्यालय में लाइफ साइकल टेक्नोलॉजी सेंटर ऑफ एक्सीलेंस (CALCE) मुद्रित सर्किट बोर्डों के कंपन और सदमे की प्रतिक्रिया की गणना के लिए सॉफ्टवेयर प्रदान करता है। सॉफ़्टवेयर (CALCE PWA) में एक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस है जो FE मॉडल को शुरू करने की प्रक्रिया को सरल करता है और कंपन मॉडल में प्रतिक्रिया गणना में स्वचालित रूप से प्रवेश करता है। एफए प्रतिक्रिया मॉडल बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली धारणाएं नहीं हैं, और उपयोग किए गए अस्वीकृति मानदंड स्टाइनबर्ग [61] (हालांकि बार्कर्स विधि [48] भी लागू होने वाला है) से लिया गया है। उपकरणों की विश्वसनीयता में सुधार के लिए सामान्य सिफारिशें प्रदान करने के लिए, वर्णित सॉफ़्टवेयर अच्छे परिणाम देता है, खासकर जब से यह एक साथ थर्मामीटर से प्रेरित वोल्टेज में लेता है और न्यूनतम विशेष ज्ञान की आवश्यकता होती है, हालांकि, मॉडल में विफलता मानदंड की सटीकता की प्रयोगात्मक पुष्टि नहीं की गई है।

9. उपकरण की विश्वसनीयता में सुधार करने के तरीके

यह खंड इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता बढ़ाने वाले पोस्ट-प्रोजेक्ट संशोधनों पर चर्चा करेगा। वे दो श्रेणियों में आते हैं: वे जो मुद्रित सर्किट बोर्ड की सीमा की स्थिति को बदलते हैं, और जो भिगोना बढ़ाते हैं।

सीमा स्थितियों के संशोधनों का मुख्य उद्देश्य मुद्रित सर्किट बोर्ड के गतिशील विचलन को कम करना है, यह कठोर पसलियों, अतिरिक्त समर्थन या इनपुट माध्यम के कंपन को कम करके प्राप्त किया जा सकता है। स्टिफ़ेनर्स उपयोगी हो सकते हैं क्योंकि वे आइजनफ्रीक्वेंसी बढ़ाते हैं, जिससे डायनेमिक डिफ्लेक्शन [62] कम हो जाता है, वही अतिरिक्त सपोर्ट के लिए भी लागू होता है [3], हालांकि सपोर्ट्स की लोकेशन को भी ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है, जैसा कि JH Gg और Lim द्वारा दिखाया गया है [40]। दुर्भाग्य से, पसलियों और समर्थन को आमतौर पर लेआउट योजना के एक नया स्वरूप की आवश्यकता होती है, इसलिए इन विधियों को डिजाइन चक्र की शुरुआत में सबसे अच्छा माना जाता है। इसके अलावा, इस बात का ध्यान रखा जाना चाहिए कि संशोधनों से प्राकृतिक आवृत्तियों में परिवर्तन न हो, ताकि वे सहायक संरचना की प्राकृतिक आवृत्तियों के साथ मेल खाते हैं, क्योंकि यह प्रतिसक्रिय होगा।

इन्सुलेशन जोड़ने से उत्पाद की विश्वसनीयता में सुधार हो सकता है, उपकरण को प्रेषित गतिशील माध्यम के प्रभाव को कम कर सकता है, और निष्क्रिय या सक्रिय रूप से प्राप्त किया जा सकता है।
निष्क्रिय तरीके आमतौर पर सरल और सस्ते होते हैं, उदाहरण के लिए, केबल इंसुलेटर [66] का उपयोग करके या आकार-स्मृति मिश्र (SMA) [32] के छद्म-लोचदार गुणों का उपयोग करके। हालांकि, यह ज्ञात है कि खराब डिज़ाइन किए गए इन्सुलेटर वास्तव में प्रतिक्रिया बढ़ा सकते हैं।
सक्रिय विधियाँ व्यापक आवृत्ति रेंज पर बेहतर भिगोना प्रदान करती हैं, आमतौर पर सादगी और द्रव्यमान के कारण, यही वजह है कि वे आमतौर पर बहुत संवेदनशील परिशुद्धता उपकरणों की सटीकता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं, और क्षति को रोकने के लिए नहीं। सक्रिय कंपन अलगाव में विद्युत चुम्बकीय [60] और पीज़ोइलेक्ट्रिक तरीके [18,43] शामिल हैं। सीमा स्थितियों को संशोधित करने के तरीकों के विपरीत, भिगोना संशोधन का उद्देश्य इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के शिखर गुंजयमान प्रतिक्रिया को कम करना है, जबकि वास्तविक प्राकृतिक आवृत्तियों में थोड़ा भिन्न होना चाहिए।

जैसा कि कंपन अलगाव के मामले में, भिगोना निष्क्रिय और सक्रिय दोनों तरह से किया जा सकता है, पहले मामले में संरचना के समान सरलीकरण और उच्चतर जटिलता और दूसरे में भिगोना के साथ।

निष्क्रिय तरीकों में शामिल हैं, उदाहरण के लिए, बहुत सरल तरीके, जैसे कि ग्लूइंग सामग्री, जो मुद्रित सर्किट बोर्ड की भिगोना को बढ़ाती है [62]। अधिक परिष्कृत तरीकों में कण भिगोना [68] और ब्रॉडबैंड डायनामिक अवशोषक [25] का उपयोग शामिल है।

सक्रिय कंपन नियंत्रण आमतौर पर मुद्रित सर्किट बोर्ड [1.45] की सतह पर बंधे हुए पीजोसेमिक तत्वों के उपयोग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। सख्त तरीकों का उपयोग मामला-विशिष्ट है और अन्य तरीकों के संबंध में सावधानी से विचार किया जाना चाहिए। इन तरीकों को उन उपकरणों पर लागू करना जिन्हें ज्ञात है कि विश्वसनीयता के साथ कोई समस्या नहीं है, जरूरी नहीं कि संरचना की लागत और वजन में वृद्धि होगी। हालांकि, अगर किसी अनुमोदित डिज़ाइन वाले उत्पाद की परीक्षण के दौरान विफलता होती है, तो उपकरण को फिर से डिज़ाइन करने की तुलना में सख्त तकनीक को लागू करना बहुत तेज़ और आसान हो सकता है।

10. तरीकों के विकास के अवसर

यह खंड इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी में सुधार के लिए संभावनाओं का विवरण देता है, हालांकि ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक्स, नैनो-टेक्नोलॉजी और पैकेजिंग प्रौद्योगिकी में हाल ही में हुई प्रगति जल्द ही इन प्रस्तावों की प्रयोज्यता को सीमित कर सकती है। विश्वसनीयता की भविष्यवाणी के लिए चार बुनियादी तरीकों का उपयोग डिवाइस को डिजाइन करने के समय नहीं किया जा सकता है। एकमात्र तरीका जो इस तरह के तरीकों को और अधिक आकर्षक बना सकता है, वह पूरी तरह से स्वचालित कम लागत वाली विनिर्माण और परीक्षण प्रौद्योगिकियों का निर्माण होगा, क्योंकि यह न्यूनतम मानव प्रयास के साथ वर्तमान डिजाइन की तुलना में बहुत तेजी से प्रस्तावित डिजाइन का निर्माण और परीक्षण करना संभव होगा।

पीओएफ पद्धति में सुधार के कई अवसर हैं। मुख्य क्षेत्र जिसमें इसे बेहतर बनाया जा सकता है, समग्र डिजाइन प्रक्रिया के साथ एकीकरण है। इलेक्ट्रॉनिक उपकरण डिजाइन करना एक पुनरावृत्त प्रक्रिया है जो डेवलपर को इलेक्ट्रॉनिक्स, विनिर्माण और गर्मी इंजीनियरिंग, और संरचनात्मक डिजाइन में विशेषज्ञता वाले इंजीनियरों के साथ मिलकर तैयार परिणाम के करीब लाता है। एक विधि जो एक ही समय में इनमें से कुछ मुद्दों को स्वचालित रूप से हल करती है, डिजाइन पुनरावृत्तियों की संख्या को कम कर देगी और समय की एक महत्वपूर्ण राशि को बचाएगी, खासकर जब अंतर-सहयोग सहयोग की मात्रा पर विचार करना। पीओएफ तकनीकों में सुधार के अन्य क्षेत्रों को प्रतिक्रिया भविष्यवाणी और विफलता के मानदंडों के प्रकारों में विभाजित किया जाएगा।

प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी में दो संभावित विकास पथ हैं: या तो तेज, अधिक विस्तृत मॉडल, या बेहतर सरलीकृत मॉडल। अधिक से अधिक शक्तिशाली कंप्यूटर प्रोसेसर के आगमन के साथ, विस्तृत एफई मॉडल को हल करने का समय काफी छोटा हो सकता है, जबकि एक ही समय में, आधुनिक सॉफ्टवेयर असेंबली के समय को कम करता है, जो अंततः मानव संसाधनों की लागत को कम करता है। सरलीकृत एफई तरीकों को एफई मॉडल के स्वचालित रूप से बनाने की प्रक्रिया के माध्यम से भी सुधार किया जा सकता है, विस्तृत एफई तरीकों के लिए पेशकश के समान। इसके लिए, वर्तमान में स्वचालित सॉफ़्टवेयर (CALCE PWA) उपलब्ध है, लेकिन तकनीक का व्यवहार में पर्याप्त परीक्षण नहीं किया गया है, और मॉडलिंग के दौरान की गई धारणाएं अज्ञात हैं।

विभिन्न सरलीकरण विधियों में निहित त्रुटि की गणना बहुत उपयोगी होगी, जो हमें गलती सहिष्णुता के लिए उपयोगी मानदंड लागू करने की अनुमति देगा।

अंत में, एक डेटाबेस या विधि संलग्न घटकों के लिए बढ़ी हुई कठोरता प्रदान करने के लिए उपयोगी होगी, जहां इन कठोरता में वृद्धि का उपयोग प्रतिक्रिया मॉडल की सटीकता में सुधार करने के लिए किया जा सकता है। घटक विफलता मानदंड का निर्माण विभिन्न निर्माताओं से समान घटकों की थोड़ी भिन्नता पर निर्भर करता है, साथ ही नए पैकेजिंग प्रकारों के संभावित विकास पर, चूंकि विफलता मानदंड निर्धारित करने के लिए किसी भी विधि या डेटाबेस को इस तरह की परिवर्तनशीलता और परिवर्तनों को ध्यान में रखना चाहिए।

एक समाधान के लिए इनपुट मानकों और सीसा और पैकिंग आकारों के आधार पर स्वचालित रूप से विस्तृत एफई मॉडल बनाने के लिए एक विधि / सॉफ्टवेयर बनाना होगा। इस तरह की विधि आम तौर पर समान आकार के घटकों के लिए संभव हो सकती है, जैसे कि एसएमटी या डीआईपी घटक, लेकिन जटिल अनियमित घटकों के लिए नहीं, जैसे ट्रांसफार्मर, चोक या गैर-मानक घटक।

इसके बाद के एफई मॉडल को तनाव के लिए हल किया जा सकता है और घटक जीवन की गणना के लिए सामग्री विफलता डेटा (एस-एन डक्टिलिटी वक्र डेटा, फ्रैक्चर मैकेनिक्स या समान) के साथ जोड़ा जा सकता है, हालांकि सामग्री विफलता डेटा उच्च गुणवत्ता का होना चाहिए। FE प्रक्रिया को वास्तविक परीक्षण डेटा के साथ सहसंबद्ध किया जाना चाहिए, अधिमानतः विन्यास की व्यापक संभव सीमा में।

इस तरह की प्रक्रिया पर खर्च किए जाने का प्रयास प्रत्यक्ष प्रयोगशाला परीक्षण के विकल्प की तुलना में अपेक्षाकृत कम है, जो मुद्रित सर्किट बोर्डों की विभिन्न मोटाई, विभिन्न भार तीव्रता और दिशाओं के लिए सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संख्या में परीक्षण करना चाहिए, कई प्रकार के बोर्डों के सैकड़ों विभिन्न प्रकार के घटक भी उपलब्ध हैं।सरल प्रयोगशाला परीक्षण के संदर्भ में, प्रत्येक परीक्षण में मूल्य जोड़ने की एक विधि हो सकती है।

यदि कुछ चर में परिवर्तन के कारण तनाव में सापेक्ष वृद्धि की गणना करने के लिए एक विधि थी, उदाहरण के लिए, मुद्रित सर्किट बोर्ड की मोटाई या सीसा का आकार, तो बाद में घटकों के सेवा जीवन में परिवर्तन का मूल्यांकन करना संभव होगा। इस तरह की विधि एफए विश्लेषण या विश्लेषणात्मक तरीकों का उपयोग करके बनाई जा सकती है, जो अंततः मौजूदा विफलता डेटा से विफलता मानदंड की गणना के लिए एक सरल सूत्र की ओर ले जाती है।

अंततः, यह उम्मीद की जाती है कि एक ऐसी विधि बनाई जाएगी जो सभी उपलब्ध उपकरणों को जोड़ती है: FE विश्लेषण, परीक्षण डेटा, विश्लेषणात्मक विश्लेषण और सांख्यिकीय तरीके सबसे सटीक विफलता डेटा बनाने के लिए जो सीमित उपलब्ध संसाधनों के साथ संभव है। पीओएफ पद्धति के सभी व्यक्तिगत तत्वों को प्रक्रिया में स्टोकेस्टिक विधियों को पेश करके सुधार किया जा सकता है, जिससे इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की सामग्री में परिवर्तनशीलता के प्रभाव और इसके उत्पादन के चरणों को ध्यान में रखा जा सकता है। यह परिणामों को अधिक यथार्थवादी बनाता है, संभवत: उपकरण बनाने की प्रक्रिया की ओर अग्रसर होता है, जो परिवर्तनशीलता के लिए अधिक लचीला है, जबकि उत्पाद मापदंडों (वजन और लागत सहित) के क्षरण को कम करता है।

अंततः, इस तरह के सुधार डिजाइन प्रक्रिया के दौरान उपकरण की विश्वसनीयता के वास्तविक समय के आकलन को भी सक्षम कर सकते हैं, तुरंत सुरक्षित घटक विकल्प, लेआउट या विश्वसनीयता में सुधार के लिए अन्य सिफारिशें दे सकते हैं, जबकि एक ही समय में अन्य मुद्दों जैसे कि विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप (EMR) थर्मल और औद्योगिक।

11. निष्कर्ष

यह समीक्षा इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने की जटिलता का परिचय देती है, चार प्रकार के विश्लेषण विधियों (संदर्भ पुस्तकों, प्रयोगात्मक डेटा, परीक्षण डेटा और पीओएफ के अनुसार) के विकास का पता लगाती है, जिससे इन प्रकार के तरीकों का सामान्यीकरण और तुलना होती है। संदर्भ साहित्य विधियाँ केवल प्रारंभिक अध्ययन के लिए उपयोगी होने के लिए विख्यात हैं, प्रायोगिक डेटा विधियाँ केवल तभी उपयोगी हैं जब व्यापक और सटीक समय डेटा उपलब्ध हो, और परीक्षण डेटा विधियाँ डिजाइन योग्यता परीक्षणों के लिए महत्वपूर्ण हैं, लेकिन अनुकूलन के लिए अपर्याप्त हैं। डिजाइन।

पूर्ववर्ती साहित्य समीक्षाओं की तुलना में पीओएफ विधियों को अधिक विस्तार से माना जाता है, अध्ययन को पूर्वानुमान मानदंडों और विफलता की संभावना की श्रेणियों में विभाजित किया गया है। खंड "रिस्पॉन्स प्रेडिक्शन" वितरित गुणों पर साहित्य की समीक्षा करता है, मॉडलिंग की सीमा की स्थिति और एफई मॉडल में विस्तार के स्तर। यह दिखाया गया है कि प्रतिक्रिया भविष्यवाणी विधि का चुनाव एफई मॉडल बनाने और हल करने के लिए सटीकता और समय के बीच एक समझौता है, जबकि सीमा स्थितियों की सटीकता के महत्व पर फिर से जोर दिया गया है। खंड "विफलता मानदंड" में, विफलता के लिए अनुभवजन्य और विश्लेषणात्मक मानदंड पर विचार किया जाता है, एसएमटी प्रौद्योगिकी के लिए मॉडल और भारी घटकों की समीक्षा दी जाती है।
अनुभवजन्य विधियां केवल बहुत ही विशिष्ट मामलों में लागू होती हैं, हालांकि वे विश्वसनीयता सत्यापन के तरीकों का अच्छा उदाहरण देते हैं, जबकि विश्लेषणात्मक तरीकों में प्रयोज्यता की एक विस्तृत श्रृंखला है, लेकिन इसे लागू करना अधिक कठिन है। विशेष सॉफ्टवेयर पर आधारित मौजूदा विफलता विश्लेषण विधियों की एक संक्षिप्त चर्चा दी गई है। अंत में, विश्वसनीयता की भविष्यवाणी के भविष्य के बारे में निष्कर्ष निकाले जाते हैं, उन क्षेत्रों पर विचार करते हैं जिनमें विश्वसनीयता भविष्यवाणी के तरीके विकसित हो सकते हैं।

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शॉक और कंपन इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की विश्वसनीयता विश्लेषण - अवलोकन