Stress-Strain Analysis and Fatigue Life Prediction of SnBiInZn High-Entropy Alloy QFN Solder Joints Under Random Vibration

材料科学 焊接 合金 振动 四平无引线包 复合材料 随机振动 电子包装 冶金 集成电路封装 结构工程 芯片级封装 压力(语言学) 表面贴装技术 疲劳试验 接头(建筑物) 钎焊 有限元法 基质(水族馆)
作者
Gui Ping Wang,Chunyue Huang,Jisheng Wei,Jingcheng Mo
出处
期刊:IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-1
标识
DOI:10.1109/tcpmt.2026.3678040
摘要

A finite element model of SnBiInZn high-entropy alloy(HEA) QFN solder joints was established and subjected to modal analysis. A random vibration stress-strain simulation was conducted, and the simulation results were validated experimentally. Based on Manson’s empirical formula for high-cycle fatigue, combined with Miner’s linear cumulative damage theory and the Steinberg model, the fatigue life of different solder joint materials under random vibration loading was comparatively analyzed. Building upon the confirmed significant influence of key structural parameters—namely solder joint height, pad length, and pad width—a regression analysis was performed using orthogonal experimental design combined with machine learning BP/MLP models. A predictive model for the random vibration fatigue life of QFN solder joints was thereby established, enabling effective prediction of fatigue life under arbitrary combinations of structural parameter levels. The results indicate that among the four solder joint materials (SAC305, SAC387, 62Sn36Pb2Ag, and SnBiInZn HEA), SAC387 exhibits the shortest vibration fatigue life, while the SnBiInZn high-entropy alloy demonstrates the optimal fatigue life, approximately 2.3 times that of SAC305. The developed BP/MLP model achieves high prediction accuracy, with the relative error between predicted and simulated values controlled within 5%.
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
科研通AI6.2应助何永灿采纳,获得10
1秒前
1秒前
tiantian8715完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
迷人雪卉完成签到 ,获得积分10
2秒前
研友_VZG7GZ应助娇气的冬菱采纳,获得10
2秒前
Jooo发布了新的文献求助10
3秒前
仄言发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
华仔应助光能使者采纳,获得10
3秒前
冷艳的火龙果完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
就发酵罐发布了新的文献求助10
5秒前
Mars完成签到,获得积分10
6秒前
桐桐应助11采纳,获得10
6秒前
7秒前
7秒前
万能图书馆应助豆腐采纳,获得10
8秒前
Zi_1234完成签到,获得积分10
8秒前
Lucas应助褚凡采纳,获得10
8秒前
维维发布了新的文献求助10
9秒前
李悟尔发布了新的文献求助10
9秒前
lx33101128发布了新的文献求助10
9秒前
TristanW完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
研友小福完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
淡定水杯完成签到,获得积分10
11秒前
FashionBoy应助Zzziihao采纳,获得10
11秒前
希望天下0贩的0应助贝贝采纳,获得10
11秒前
李爱国应助sdl采纳,获得10
12秒前
12秒前
13秒前
SciGPT应助MARS采纳,获得10
13秒前
13秒前
linlinlin发布了新的文献求助10
14秒前
pengya182完成签到,获得积分10
14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
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Rosenblum, Global Change Biology 500
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
DIPPR Project 801 - Full Version 380
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7767525
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9311083
关于积分的说明 20321775
捐赠科研通 7352505
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3315412
关于科研通互助平台的介绍 2464693
邀请新用户注册赠送积分活动 2330053