Improved prediction for failure time of multilayer ceramic capacitors (MLCCs): A physics-based machine learning approach

平均故障间隔时间 陶瓷电容器 可靠性(半导体) 电容器 电压 计算机科学 Boosting(机器学习) 电容感应 可靠性工程 理论(学习稳定性) 人工智能 机器学习 材料科学 失效物理学 故障率 工程类 电气工程 功率(物理) 物理 量子力学 操作系统
作者
Pedram Yousefian,Alireza Sepehrinezhad,Adri C. T. van Duin,Clive A. Randall
出处
期刊: [American Institute of Physics]
卷期号:1 (3) 被引量:2
标识
DOI:10.1063/5.0158360
摘要

Multilayer ceramic capacitors (MLCC) play a vital role in electronic systems, and their reliability is of critical importance. The ongoing advancement in MLCC manufacturing has improved capacitive volumetric density for both low and high voltage devices; however, concerns about long-term stability under higher fields and temperatures are always a concern, which impact their reliability and lifespan. Consequently, predicting the mean time to failure (MTTF) for MLCCs remains a challenge due to the limitations of existing models. In this study, we develop a physics-based machine learning approach using the eXtreme Gradient Boosting method to predict the MTTF of X7R MLCCs under various temperature and voltage conditions. We employ a transfer learning framework to improve prediction accuracy for test conditions with limited data and to provide predictions for test conditions where no experimental data exists. We compare our model with the conventional Eyring model (EM) and, more recently, the tipping point model (TPM) in terms of accuracy and performance. Our results show that the machine learning model consistently outperforms both the EM and TPM, demonstrating superior accuracy and stability across different conditions. Our model also exhibits a reliable performance for untested voltage and temperature conditions, making it a promising approach for predicting MTTF in MLCCs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
菇凉完成签到,获得积分20
刚刚
科研通AI6.2应助L7采纳,获得10
1秒前
干净傲儿完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
英俊的铭应助YZ采纳,获得10
3秒前
十二应助Hdp采纳,获得10
3秒前
高高完成签到,获得积分10
5秒前
7秒前
zxp应助卷心菜采纳,获得10
7秒前
9秒前
9秒前
大个应助jiwuyan采纳,获得10
9秒前
11秒前
充电宝应助迟迟采纳,获得10
11秒前
12秒前
12秒前
13秒前
等待的之瑶完成签到 ,获得积分10
14秒前
搜集达人应助Alibizia采纳,获得10
14秒前
Meima完成签到,获得积分10
15秒前
笨笨发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
xsss完成签到 ,获得积分10
17秒前
冷静青文发布了新的文献求助10
19秒前
wanxing发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
AUGS酒发布了新的文献求助10
21秒前
我是老大应助tzy采纳,获得10
22秒前
NexusExplorer应助yu采纳,获得30
22秒前
23秒前
26秒前
jpqiu发布了新的文献求助10
26秒前
晏晏与乐完成签到 ,获得积分10
27秒前
日富一日完成签到,获得积分10
27秒前
fruchtjelly发布了新的文献求助10
28秒前
周士翔完成签到,获得积分10
29秒前
29秒前
一杯芝士应助ywx采纳,获得10
29秒前
一杯芝士应助smooth8采纳,获得10
29秒前
领导范儿应助Summer028采纳,获得10
30秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Resistance Spot Welding Dataset for Automobile Body-in-White Quality Analysis 748
日本現代怪異事典 副読本 700
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 650
Machine Learning for Asset Management and Pricing 600
Numerical analysis of the coupled atmosphere-ocean models (CAO II). II 600
Models for the coupled atmosphere and ocean 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7389437
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8995811
关于积分的说明 19144081
捐赠科研通 7026332
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3228657
关于科研通互助平台的介绍 2390947
邀请新用户注册赠送积分活动 2209989