La física de fallas es una técnica bajo la práctica del diseño de confiabilidad que aprovecha el conocimiento y la comprensión de los procesos y mecanismos que inducen fallas para predecir la confiabilidad y mejorar el desempeño del producto.
Otras definiciones de Física del fracaso incluyen:
- Un enfoque de confiabilidad basado en la ciencia que utiliza modelado y simulación para diseñar confiabilidad. Ayuda a comprender el rendimiento del sistema y a reducir el riesgo de decisiones durante el diseño y después de que el equipo está en el campo. Este enfoque modela las causas fundamentales de las fallas, como fatiga , fractura , desgaste y corrosión .
- Un enfoque para el diseño y desarrollo de un producto confiable para prevenir fallas, basado en el conocimiento de los mecanismos de causa raíz de fallas. El concepto de Física de la falla (PoF) se basa en la comprensión de las relaciones entre los requisitos y las características físicas del producto y su variación en los procesos de fabricación, y la reacción de los elementos y materiales del producto a las cargas (factores estresantes) y la interacción bajo cargas. y su influencia en la aptitud para el uso con respecto a las condiciones y el tiempo de uso. [1]
Descripción general
El concepto de Física de la falla, también conocido como Física de confiabilidad, implica el uso de algoritmos de degradación que describen cómo los mecanismos físicos, químicos, mecánicos, térmicos o eléctricos evolucionan con el tiempo y eventualmente inducen fallas. Si bien el concepto de Física del Fallo es común en muchos campos estructurales, [2] la marca específica evolucionó a partir de un intento de predecir mejor la confiabilidad de los componentes y sistemas electrónicos de la primera generación.
El principio
Dentro de la industria de la electrónica , el principal impulsor de la implementación de Physics of Failure fue el bajo rendimiento de los sistemas de armas militares durante la Segunda Guerra Mundial . [3] Durante la década siguiente, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos financió una gran cantidad de esfuerzos para mejorar especialmente la confiabilidad de la electrónica, [4] con los esfuerzos iniciales enfocados en la metodología estadística o posterior a los hechos. [5] Desafortunadamente, la rápida evolución de la electrónica, con nuevos diseños, nuevos materiales y nuevos procesos de fabricación, tendió a negar rápidamente los enfoques y predicciones derivados de la tecnología anterior. Además, el enfoque estadístico tendía a conducir a pruebas costosas y que requerían mucho tiempo. La necesidad de diferentes enfoques llevó al nacimiento de Physics of Failure en el Rome Air Development Center (RADC). [6] Bajo los auspicios de la RADC, el primer Simposio de Física de Fallas en Electrónica se llevó a cabo en septiembre de 1962. [7] El objetivo del programa era relacionar el comportamiento físico y químico fundamental de los materiales con los parámetros de confiabilidad. [8]
Historia temprana - circuitos integrados
El enfoque inicial de la física de las técnicas de falla tendía a limitarse a los mecanismos de degradación en los circuitos integrados . Esto se debió principalmente a que la rápida evolución de la tecnología creó la necesidad de capturar y predecir el rendimiento varias generaciones antes que el producto existente.
Uno de los primeros grandes éxitos de la física predictiva de fallos fue una fórmula [9] desarrollada por James Black de Motorola para describir el comportamiento de la electromigración . La electromigración ocurre cuando las colisiones de electrones hacen que los átomos de metal en un conductor se desalojen y se muevan corriente abajo del flujo de corriente (proporcional a la densidad de corriente ). Black usó este conocimiento, en combinación con hallazgos experimentales, para describir la tasa de fallas debido a la electromigración como
donde A es una constante basada en el área de la sección transversal de la interconexión, J es la densidad de corriente , Ea es la energía de activación (por ejemplo, 0,7 eV para la difusión del límite de grano en aluminio), k es la constante de Boltzmann , T es la temperatura y n es un factor de escala (generalmente establecido en 2 según Black).
La física de la falla está diseñada típicamente para predecir el desgaste o una tasa de falla creciente, pero este éxito inicial de Black se centró en predecir el comportamiento durante la vida operativa o una tasa de falla constante. Esto se debe a que la electromigración en las trazas se puede diseñar siguiendo las reglas de diseño, mientras que la electromigración en las vías son principalmente efectos interfaciales, que tienden a ser impulsados por defectos o procesos.
Aprovechando este éxito, se han derivado algoritmos adicionales basados en la física de fallas para los otros tres principales mecanismos de degradación ( ruptura dieléctrica dependiente del tiempo [TDDB], inyección de portador caliente [HCI] e inestabilidad de temperatura de polarización negativa [NBTI]) en sistemas integrados modernos. circuitos (ecuaciones que se muestran a continuación). Un trabajo más reciente ha intentado agregar estos algoritmos discretos en una predicción a nivel de sistema. [10]
TDDB: τ = τo (T) exp [G (T) / εox] [11] donde τo (T) = 5.4 * 10-7 exp (-Ea / kT), G (T) = 120 + 5.8 / kT, y εox es la permitividad.
HCI: λHCI = A3 exp (-β / VD) exp (-Ea / kT) [12] donde λHCI es la tasa de falla de HCI, A3 es un parámetro de ajuste empírico, β es un parámetro de ajuste empírico, VD es el voltaje de drenaje , Ea es la energía de activación del HCI, típicamente −0,2 a −0,1eV, k es la constante de Boltzmann y T es la temperatura en Kelvin .
NBTI: λ = A εoxm VTμp exp (-Ea / kT) [13] donde A se determina empíricamente normalizando la ecuación anterior, m = 2.9, VT es el voltaje térmico, μP es la constante de movilidad de la superficie, Ea es la energía de activación de NBTI, k es la constante de Boltzmann y T es la temperatura en Kelvin
Próxima etapa: embalaje electrónico
Los recursos y los éxitos con los circuitos integrados, y una revisión de algunos de los impulsores de las fallas de campo, posteriormente motivaron a la comunidad de física de confiabilidad a iniciar investigaciones de física de fallas en los mecanismos de degradación a nivel de paquete. Se realizó una gran cantidad de trabajo para desarrollar algoritmos que pudieran predecir con precisión la confiabilidad de las interconexiones. Las interconexiones específicas de interés residían en el 1er nivel (uniones de cables, protuberancias de soldadura, unión de troquel), 2do nivel (uniones de soldadura) y 3er nivel (orificios pasantes enchapados).
Así como la comunidad de circuitos integrados tuvo cuatro grandes éxitos con la física de fallas a nivel de dado, la comunidad de empaquetamiento de componentes tuvo cuatro grandes éxitos derivados de su trabajo en los años setenta y ochenta. Éstas eran
Picotear : [14] predice el tiempo hasta la falla de las conexiones de la placa de unión / unión del alambre cuando se expone a temperatura / humedad elevadas
donde A es una constante, RH es la humedad relativa, f ( V ) es una función de voltaje (a menudo citada como voltaje al cuadrado), E a es la energía de activación, K B es la constante de Boltzmann y T es la temperatura en Kelvin .
Engelmaier : [15] predice el tiempo hasta la falla de las uniones de soldadura expuestas a ciclos de temperatura
donde ε f es un coeficiente de ductilidad por fatiga, c es una constante dependiente del tiempo y la temperatura, F es una constante empírica, L D es la distancia desde el punto neutro, α es el coeficiente de expansión térmica, Δ T es el cambio de temperatura, y h es el espesor de la junta de soldadura.
Steinberg : [16] predice el tiempo de falla de las uniones de soldadura expuestas a vibraciones
donde Z es el desplazamiento máximo, PSD es la densidad espectral de potencia (g 2 / Hz), f n es la frecuencia natural del CCA, Q es la transmisibilidad (se supone que es la raíz cuadrada de la frecuencia natural), Z c es el desplazamiento crítico ( 20 millones de ciclos hasta la falla), B es la longitud del borde de la PCB paralelo al componente ubicado en el centro de la placa, c es una constante de empaquetado del componente, h es el grosor de la PCB, r es un factor de posición relativo y L es la longitud del componente.
IPC-TR-579 : [17] predice el tiempo hasta la falla de los orificios pasantes enchapados expuestos a ciclos de temperatura
donde a es el coeficiente de expansión térmica (CTE), T es la temperatura, E es los módulos elásticos, h es el espesor del tablero, d es el diámetro del orificio, t es el espesor del revestimiento, y E y Cu corresponden a las propiedades del tablero y del cobre, respectivamente, S u siendo la máxima resistencia a la tracción y D f siendo la ductilidad del cobre plateado, y De es el rango de deformación.
Cada una de las ecuaciones anteriores utiliza una combinación de conocimiento de los mecanismos de degradación y experiencia de prueba para desarrollar ecuaciones de primer orden que permiten que el ingeniero de diseño o confiabilidad pueda predecir el comportamiento del tiempo hasta la falla basado en información sobre la arquitectura de diseño, materiales y ambiente.
Trabajo reciente
El trabajo más reciente en el área de la física de fallas se ha centrado en predecir el tiempo de falla de nuevos materiales (es decir, soldadura sin plomo, [18] [19] dieléctrico de alto K [20] ), programas de software , [21 ] utilizando los algoritmos con fines de pronóstico, [22] e integrando la física de las predicciones de fallas en los cálculos de confiabilidad a nivel del sistema. [23]
Limitaciones
Existen algunas limitaciones con el uso de la física de fallas en las evaluaciones de diseño y la predicción de confiabilidad. La primera es la física de los algoritmos de fallas que generalmente asumen un 'diseño perfecto'. Intentar comprender la influencia de los defectos puede ser un desafío y, a menudo, conduce a predicciones de la Física de la falla (PoF) limitadas al comportamiento del final de la vida (a diferencia de la mortalidad infantil o la vida útil operativa). Además, algunas empresas tienen tantos entornos de uso (piense en computadoras personales) que realizar una evaluación de PoF para cada combinación potencial de temperatura / vibración / humedad / ciclo de energía / etc. sería oneroso y potencialmente de valor limitado.
Ver también
- Lista de paquetes de software de elementos finitos
- Análisis de plano crítico
- Mantenibilidad
Referencias
- ^ JEDEC JEP148, abril de 2004, Calificación de confiabilidad de dispositivos semiconductores basados en la física de evaluación de riesgos y oportunidades de fallas
- ^ http://www.iagtcommittee.com/downloads/08-3-1%20Prakash%20Patnaik%20-%20Life%20Evaluation%20and%20Extension%20Program.pdf , Programas de extensión y evaluación de la vida de los componentes / materiales de turbinas de gas, Dr. . Prakash Patnaik, Director SMPL, Consejo Nacional de Investigación de Canadá, Instituto de Investigación Aeroespacial, Ottawa, Canadá, 21 de octubre de 2008
- ^ http://theriac.org/DeskReference/PDFs/2011Q1/2011Q1-article2.pdf , Breve historia de confiabilidad.
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- ^ George H. Ebel, Física de la confiabilidad en la electrónica: una visión histórica, TRANSACCIONES DEL IEEE SOBRE LA CONFIABILIDAD, VOL 47, NO. 3-SP 1998 SEPTIEMBRE SP-379
- ^ Esto eventualmente evolucionaría hacia el actual Simposio Internacional de Física de Confiabilidad (IRPS)
- ^ Vaccaro "Fiabilidad y la física del programa de fallas en RADC", Física de fallas en electrónica, 1963, págs. 4-10; Espartano.
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- ^ http://www.dfrsolutions.com/uploads/publications/ICWearout_Paper.pdf , E. Wyrwas, L. Condra y A. Hava, Enfoque cuantitativo preciso de física de fallas para la confiabilidad de circuitos integrados, IPC APEX Expo, Las Vegas, NV, abril de 2011
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