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在高功率模块（如 IGBT-DBC 模块）中，热循环可靠性和工艺诱导翘曲影响其性能与寿命。研究人员结合有限元分析（FEA）和机器学习（ML）展开研究。结果显示该方法能精准预测，且大幅减少计算时间，为优化设计和提升可靠性提供依据。
在现代科技飞速发展的今天，电力电子设备广泛应用于各个领域，其中高功率模块的性能和可靠性至关重要。以电动汽车为例，其动力系统依赖高功率模块实现电能与机械能的高效转换；在可再生能源系统中，如风力发电和太阳能发电，高功率模块负责将不稳定的电能进行稳定处理和传输。然而，在这些高功率模块中，绝缘栅双极晶体管（IGBT）模块，尤其是带有直接键合铜（DBC）的 IGBT 模块，却面临着严峻的挑战。
在实际运行过程中，IGBT-DBC 模块会经历反复的热循环，这就好比模块在 “冰火两重天” 的环境中不断煎熬。这种热循环会导致模块内部产生高机械应力，进而引发材料疲劳、开裂，还会出现工艺诱导翘曲的问题。想象一下，模块内部的材料在热胀冷缩的反复作用下，就像被不断拉扯的橡皮筋，最终失去弹性甚至断裂，而翘曲则会影响模块整体的稳定性和性能，这些问题严重影响了模块的寿命和性能，使得电力电子设备的可靠性大打折扣。
传统的有限元分析（FEA）方法，虽然在分析模块的应力、应变和变形行为方面发挥了重要作用，但它存在明显的局限性。一方面，FEA 计算成本高，需要耗费大量的时间和计算资源，就像是一辆油耗巨大的汽车，效率不高；另一方面，它还需要大量的实验来验证结果，这不仅增加了研究成本，也限制了其在高通量设计过程中的应用。因此，寻找一种更高效、更准确的方法来预测和解决这些问题迫在眉睫。
为了解决这些难题，研究人员展开了一项极具意义的研究。他们将 FEA 与机器学习（ML）相结合，构建了一个全新的 ML - FEA 框架。该研究成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。
在这项研究中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先是建立 FEA 模型，根据实际高功率模块的几何堆叠结构，引入 Anand 粘塑性蠕变模型对焊料层进行分析，通过累积塑性应变评估机械性能；其次，利用 Python 3.8 和 Scikit - Learn 包，采用支持向量算法（SVA，包括 SVM 和 SVR）进行数据处理、模型训练、评估和结果可视化；最后，通过网格搜索对模型超参数进行优化。
下面来看看具体的研究结果：
- 热循环下的行为预测：通过 FEA 预测翘曲行为，重点研究了四种不同陶瓷材料和 DBC 相邻组件几何尺寸变化的影响。同时，利用陶瓷材料中的最大主应力和塑性应变评估高功率模块的结构设计。
- ML 模型的优势：集成 SVA 的 ML 模型分析数据库，结果显示其能有效处理复杂非线性关系，在有限数据下具有强大的泛化能力，能很好地控制过拟合。通过网格搜索进行超参数优化后，模型预测能力显著提升。该模型在训练数据上的 R2值超过 0.95，计算时间从 604,800 秒大幅减少到 60 秒以下，在保证预测精度的同时，极大地提高了计算效率。
- 框架的有效性验证：将集成框架的预测输出与实验数据进行比较，验证了该框架在预测关键可靠性指标（如失效概率、疲劳寿命和翘曲）方面的有效性。
从研究结论和讨论部分来看，这项研究意义非凡。该研究开发的 FEA - ML 框架成功地解决了传统 FEA 方法的局限性，通过 SVR 有效模拟了设计参数与机械结果之间的复杂非线性关系。这一框架不仅提高了热循环可靠性和工艺诱导翘曲预测的准确性，还显著缩短了计算时间，为高功率电子模块的设计优化提供了有力工具。在实际应用中，它有助于延长模块使用寿命，降低现场故障率，提升下一代电力电子系统的整体可靠性，在电动汽车、风能系统和功率转换器等领域具有广阔的应用前景，为电力电子领域的发展注入了新的活力。
