Индивидуальное прогнозирование стабильности компонентов микроэлектронных устройств методом регрессионных моделей

Секция «Проектирование и технология электронных сетей»

радиоактивные отходы и так далее). Поэтому уделяется значительное внимание повышению эффективности преобразования одного вида энергии в другой, альтернативной энергетике.

Современное состояние и конструкторские разработки тепловых генераторов, предназначенных для локального теплоснабжения промышленных и жилищных объектов, характеризуется чрезвычайно большим разнообразием. Среди наиболее перспективных научно-исследовательских работ следует обратить внимание на разработки нетрадиционных теплогенераторов, предназначенных для автономного теплоснабжения объектов, удаленных от теплосетей. Существующие установки построены на известных физических процессах.

В процессе отработки технологий очистки промышленных стоков гальванических производств от ионов металлов нестационарным электрическим полем и электрокоррекции водородного показателя промывных вод был обнаружен эффект интенсивного разогрева жидкости.

Схема лабораторной установки

При дальнейшем изучении данного теплофизи-ческого процесса были проведены экспериментальные исследования с применением электрохимической ячейки.

При проведении опытов была использована конструкция, выполненная из графита (схема установки приведена на рисунке). В качестве электролита использовались водные растворы солей различных концентраций: от 0 до 7,5 г/л. Электропитание было организовано от блока питания переменного напряжения промышленной частоты.

Минимальная удельная энергозатраты в водопроводной воде составляет п = 0,43 Вт-ч/л-С, а при добавлении соли в водопроводную воде п = 0,3 Вт-ч/л-С. (Для традиционных теплогенераторов эта величина составляет п = 1,3 - 1,6 Вт-ч/л-С).

Пониженное значение удельных энергозатрат можно объяснить следующими эффектами и явлениями:

- эффект Пельтье;

- нагрев двойного электрического слоя;

- нагрев проводника;

- теплота, выделяющаяся за счет протекания экзотермических реакций на электродах;

Результаты проведенных расчетов показали, что:

- основным источником дополнительной теплоты, выделяемой ячейкой, являются процессы, проходящие в двойном электрическом слое;

- тепло, выделяемое за счет нагрева проводника и окислительно-восстановительных реакций можно не учитывать, так как оно составляет менее 2 % от общего количества тепла, выделяемого ячейкой.

В результате проведенных опытов установлено, что значение удельных энергозатрат п = 0,3 Вт-ч/л-С получено при концентрации морской соли в технической воде 7,5 г/л.

Электрохимический нагрев воды приводит к энерго- и ресурсосбережению, так как расходуемым веществом является вода, а электроды выполнены из недефицитных материалов (алюминий, графит).

© Докучаев В. Н., Чибаков Д. О., Шестаков И. Я., 2010

УДК 519.216.3

С. В. Елизаров Научный руководитель - М. Н. Пиганов Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева, Самара

ИНДИВИДУАЛЬНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТАБИЛЬНОСТИ КОМПОНЕНТОВ МИКРОЭЛЕКТРОННЫХ УСТРОЙСТВ МЕТОДОМ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

Рассмотрены вопросы повышения надежности радиоэлектронных средств (РЭС) за счет отбраковки потенциально ненадежных электрорадиоизделий по результатам индивидуального прогнозирования их будущего состояния.

Для индивидуального прогнозирования был выбран метод регрессионных моделей. Данный метод включает в себя следующие этапы [1]:

1. Обучающий эксперимент - испытание обучающей выборки в течение времени /пр. В процессе измеряются значения всех информативных параметров и прогнозируемого параметра, затем проводится

сравнение измеренного значения параметра с граничным значением и определяется фактическая принадлежность классу К или фактическое значение прогнозируемого параметра.

2. Обучение - обработка результатов обучающего эксперимента в соответствии с выбранным оператором прогнозирования. Определяются принад-

Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Технические науки

лежность к классу Кя найденному с помощью алгоритма прогнозирования.

3. Экзамен - проверка соответствия прогнозирования состояния каждого экземпляра фактическому, известному по данным обучающего эксперимента. Эффективность распознавания оценивали по величинам вероятностей правильных решений, ошибочных решений, рисков потребителей и изготовителя, априорной вероятности принятия решения об отнесении экземпляра к годным по результатам прогноза.

4. Прогнозирование - определение принадлежности к классу К вновь предъявленного экземпляра по совокупности значений информативных параметров каждого экземпляра.

Метод регрессионных моделей используется в случае наличия линейной корреляционной связи между оценкой прогнозируемого параметра и значением признаков экземпляров.

Данный метод реализован в программном комплексе «Прогнозирование-2» [2]. Этот комплекс позволяет при наличии данных обучения провести

обучающий эксперимент, выбрать информативные параметры, задать граничные значения, провести подсчет математического ожидания, провести нормировку, провести классификацию по двум классам (годные и негодные) и, собственно, само прогнозирование качества. В данной работе получены операторы индивидуального прогнозирования для оценки качества критичных элементов. Разработана рабочая методика прогнозирования.

Библиографические ссылки

1. Пиганов М. Н. Индивидуальное прогнозирование показателей качества элементов и компонентов микросборок. М. : Новые технологии, 2002.

2. Пиганов М. Н., Тюлевин С. В. Прогнозирование надежности радиоэлектронных средств // На-уч.-техн. ведомости СПбГПУ. СПб., 2009. Вып. 1. С. 175-182. Сер. «Информатика. Телекоммуникации. Управление».

© Елизаров С. В., Пиганов М. Н., 2010

УДК 621.452

Д. С. Киреев Научный руководитель - Г. Ф. Краснощекова Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева, Самара

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТЕПЛООБМЕНА

Выполнено моделирование процессов теплообмена в многокомпонентных структурах блоков радиоэлектронных средств. Предложен способ моделирования, основанный на использовании ротатабельного планирования Предложенный подход позволил повысить точность определения температуры и сократить время расчетных операций.

Всякое исследование того или иного процесса имеет своей целью изучить механизм явления и найти оптимальные условия его протекания. Характерным для всех задач этого типа является то, что оптимизации подлежат сложные структуры, у которых параметры оптимизации являются функциями большого числа переменных [1].

С точки зрения математики задача ставится следующим образом: проектирование объекта заключается в выборе модели исследования, обосновании выбранных параметров оптимизации и независимых переменных. Математическая модель объекта исследования может быть получена в виде уравнения связи выходного параметра У объекта и входных независимых переменных хг; х2; ...; хк. Уравнение связи является математическим описанием некоторой поверхности отклика в пространстве к входных параметров и может быть задано функцией отклика

У = / (х{; х2;...;Ухк),

где У - параметр, который подлежит оптимизации (температура); хг; х2;...; хк - независимые переменные (факторы).

Реальные объекты исследования подвержены действию возмущающих факторов различной природы, поэтому величина У изменяется случайным

образом и зависимость, предложенная выше, не дает возможности установить точную связь между входом и выходом объекта, а является лишь условным математическим ожиданием выходной переменной, т. е. уравнением связи является уравнение регрессии, имеющее вид

к к к

У = Ъо + 2 ЪХ + 2 ЪцхХ + 2 ъих2 +...,

•+^

где Ъ0; Ъ; ЪЪи - оценки истинных значений коэффициентов регрессии.

В работе, на примере определения температурного поля конструкции РЭС, представленной в виде модели, показана возможность использования экспериментально-статистического метода (планирования эксперимента) для решения. Согласно этой теории изотермические поверхности строятся по уравнению регрессии, а некоторые данные для получения этого уравнения являются результатом эксперимента. Для проведения эксперимента используется ротатабельное планирование второго порядка, Это планирование в некотором смысле оптимально, так как позволяет получить более равномерную информацию о роли всех переменных, участвующих в протекании процесса. Кроме того, ротатабельные