公开(公告)号：CN118918988A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410690271.8

申请日：2024-05-30

Applicant: 上海大学

Inventor： 李天源 ,  董自强 ,  杨国 ,  于晓东 ,  张金仓 ,  张统一

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F119/14 ,  G06F119/02

Abstract: 一种基于机器学习和有限元分析的BGA焊点剪切性能预测方法，包括：收集无铅焊料的合金成分和拉伸性能的实验数据，建立初始数据集；以合金成分为输入、拉伸性能为输出，用机器学习模型进行建模和训练；模型采用留一交叉验证法进行验证；设计合金成分构建虚拟样本，将虚拟样本输入到机器学习模型中得到预测结果；建立BGA焊球剪测试有限元模型，并采用推刀的位移方式进行有限元分析；将焊点的IMC层厚度作为控制因素，以评估焊点在时效后的剪切性能，判断不同成分焊点对时效的抵抗能力。该方法可减少获取焊料合金拉伸性能的试验成本，提高研发效率，且使用的BGA球剪测试有限元模型，确定了焊料合金拉伸性能与IMC厚度对焊点剪切裂纹萌生强度的影响。

公开(公告)号：CN118888047A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410673857.3

申请日：2024-05-28

Applicant: 上海大学

Inventor： 杨国 ,  董自强 ,  李天源 ,  于晓东 ,  张统一

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G06F18/241

Abstract: 一种机器学习辅助无铅焊点材料筛选方法，包括以下步骤：S1、收集铅焊点的剪切测试数据集；S2、以元素成分和剪切测试参数为输入，以剪切强度为输出，用机器学习模型进行建模和训练；筛选出预测准确率最高的机器学习模型；S3、以元素成分和剪切测试参数为输入，以剪切断裂模式为输出，用机器学习分类模型进行建模和训练，筛选出剪切断裂模式预测准确率最高的机器学习分类模型；S4、在筛选出的机器学习模型中计算特征重要性，筛选合金的元素成分组合；确定虚拟空间步长，构建虚拟样本，进行试验验证，获得所需无铅焊点材料。该方法加快了获得性能优异的无铅焊点材料的速度，所得焊点材料具有较高的剪切强度和剪切断裂能，耐老化性能优异。

公开(公告)号：CN119472185A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411581282.9

申请日：2024-11-07

Applicant: 上海大学

Inventor： 姜琳 ,  杨国 ,  张建华 ,  李浩源 ,  闫腾飞 ,  凌晓

IPC: G03F7/20

Abstract: 本发明属于半导体制造设备技术领域，公开了一种DPP型极紫外光源碎屑综合过滤装置及其方法，本发明提供的DPP型极紫外光源碎屑综合过滤装置包括：碎屑引入部、真空差分部、气体吹扫部、箔阱过滤部、原子氢部、延迟场离子能量分析仪部、石英晶体微天平部、控制和监测系统。本发明的装置通过多种清除机制(真空差分、气体吹扫、箔阱过滤、原子氢反应)相结合，并引入高精度的监测系统(离子能量分析仪、石英晶体微天平)，能够有效过滤和缓解不同类型、不同粒径的碎屑污染。同时，实时的在线监测系统可以根据监测结果及时调节各清除机制的工作状态，实现高效、精准的碎屑清除，延长光刻系统组件的使用寿命，提升光刻效率。