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Hochleistungsrechner ermöglicht weitreichende Zuverlässigkeitsanalysen

Hochleistungsrechner ermöglicht weitreichende Zuverlässigkeitsanalysen
© Fraunhofer IZM
Trendgrafik (Response Surface) für die Maximaltemperatur in einem Leistungshalbleiter für unterschiedliche Material und Geometrieeigenschaften

Erhöhte Anforderungen an die Robustheit und Lebensdauer elektronischer Produkte in Verbindung mit kürzeren Innovationszyklen bedürfen Entwicklungsmethoden, die in kurzer Zeit die notwendige Systemkomplexität abbilden, bewerten und Optimierungspotentiale aufzeigen. Der Einsatz von Simulationsmodellen bietet hier die Möglichkeit, Zusammen¬hänge sichtbar zu machen, die auf experimentellem Wege nur mit sehr großem Aufwand zu erzielen sind. Es können im Modell eine Vielzahl verschiedener Designparameter getestet werden während im Experiment meist für jede Variante ein eigener Prototyp aufgebaut und mehrere Wochen getestet werden muss. Die Ergebnisse solch systematischer Studien können in „Design Rules“ oder Trendgrafiken (siehe Abb.) aufbereitet werden und liefern auch für spätere Entwicklungen wichtige Hinweise für vorhandene oder auch fehlende Optimierungspotentiale.

Um diese Analysen in endlicher Zeit durchführen zu können, ist es notwendig, die auftretenden Rechenaufgaben zu parallelisieren, was durch den Einsatz sogenannter High Performance Computing Cluster (HPC) ermöglicht wird. Das Fraunhofer IZM verfügt über solch ein HPC, wobei 16 leistungsstarke Rechner mit jeweils 12 Kernen und 96 GB Arbeitsspeicher miteinander arbeiten. Dies ermöglicht es, die Komplexität der Zuverlässigkeitsmodelle wesentlich stärker an die Realität anzupassen, Wechselwirkungen zu berücksichtigen und Einflussgrößen für die Zuverlässigkeit mit Hilfe von Signifikanzanalysen und Response-Surface-Analysen zu erfassen.

Mögliche Anwendungsbeispiele umfassen Optimierungen und Einflussanalysen für die Werkstoffauswahl und das Design zur Erzielung einer erhöhten Lebensdauer und eines optimierten Wärmemanagements. Die folgende Liste zeigt einige Anwendungsbeispiele:

  • Werkstoffauswahl von Verkapselungsmaterialien für erhöhte thermische Zykelfestigkei
  • Identifikation von ReDistribution Layer (RDL)-Materialien für reduzierten Verwölbung (Warpage)
  • Auswahl von Thermal-Interface-Materialien (TIM) für reduzierten thermischen Widerstand bei
  • Berücksichtigung der auftretenden thermomechanischen Deformationen
  • Optimierungsstrategien für Schaltungslayouts aus thermischer, mechanischer, elektrischer Zuverlässigkeitssicht
  • Optimierung von Kühlkörper- und Gehäusegeometrie für eine verbesserte Wärmeabfuhr
  • Optimierung des Wärmepfades für eingebettete Leistungselektronik oder 3D-Si-Interposer
  • Optimierung der Chip-Verbindungstechnik für hochtemperaturfeste Elektronikt

Die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz der Methodik ist ein fundiertes Knowhow der zugrunde liegenden Technologien und Werkstoffe, da die Modelle nur so gut sind wie die Planung und die verwendeten Eingangsgrößen (Werkstoffeigenschaften und Ausfallhypothesen).