关键词:
IGBT母排
超声焊接
数值模拟
代理模型
自适应采样
多目标优化
拥挤度算子
摘要:
近年来,随着电力能源的迅猛发展,以绝缘栅双极晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)为典型的功率半导体器件引起了广泛关注。在IGBT等大功率半导体模块的封装中,超声焊接工艺因其能耗低、不发生金属熔化等优点,成为最常用的功率互连方法。在超声焊接的高频振动载荷下,IGBT模块中母排等工件可能出现疲劳损伤,进而影响结构强度。为了解决上述问题,本文提出了一种考虑变摩擦和声软化效应的超声焊接数值模拟方法,并开发了一种基于区域划分的多指标动态权重平衡的自适应采样代理模型,用以代替成本高昂的有限元模拟实验,最终基于数值模拟和自适应采样代理模型,对IGBT母排的结构开展了多目标优化设计研究。针对这些研究中尚待解决的关键技术,本文主要在以下几个方面做出了深入研究:针对现有超声焊接数值模拟方法存在忽视热与摩擦的双向耦合效应、声软化系数仍依赖于实验数据等问题,建立了一个“声-热-力”多场耦合的三维有限元模型来研究这一复杂动态过程。该模型使用受温度影响的变摩擦方程来模拟热与摩擦的双向耦合作用,在热软化的基础上引入了超声对材料的软化效应,并使用初始模拟得到的工件振幅来动态更新声软化系数,使之脱离了对实验数据的依赖。基于该模型,研究了超声焊接过程中工件振幅传递、温度场分布以及塑性变形等复杂机械行为,并对比分析了声软化与变摩擦效应在其中起到的作用。与实际超声焊接测试数据对比,说明了提出的数值模拟方法的准确性。针对现有采样方法存在评价指标不全面、指标间权重平衡性较差、确定新采样点的学习函数目标单一等问题,提出了一种基于区域划分的多指标动态权重平衡自适应采样代理模型构建方法。在所提出的方法中,采样空间根据现有样本点被划分为冯洛诺伊单元;为评估采样点的局部开发与全局探索特性,为每个单元计算了交叉验证误差、局部非线性和疏密度三个指标;基于熵权法,三个指标间实现了动态加权,且在对采样点进行非支配排序后,优劣解距离法被用于识别出最适合补充新点的敏感单元;在敏感区域内,一种基于估计留一误差和方差的新型学习函数被用于确定新的采样点,这增加了新采样点落在预测误差较大位置的概率。与其他采样方法相比,提出的方法在保证精度的前提下显著减少了采样点数量。基于该自适应采样方法,建立了IGBT母排设计变量与其超声焊接疲劳损伤的代理模型。针对IGBT母排在超声焊接中遇到的焊接疲劳等实际问题,建立了兼顾结构焊接疲劳、导电性与轻量化的多目标优化模型。基于建立的代理模型,确定了母排多目标优化设计的框架与方法。为提高优化问题的求解质量,提出了一种基于优势面旋转投影和区域划分的新型拥挤度算子,对NSGA-II算法进行了改进。改进算法求解收敛速度更快,计算结果更贴近真实解集。根据优化结果,IGBT母排在取得了更好的抗超声焊接疲劳性能的同时,也保证了较好的轻量化和导电特性。而且,在不同的设计偏好下,可以选择使用不同的优化设计方案。