< Terug naar vorige pagina

Project

Onderzoek naar de dynamiek van lege ruimten in metalen verbindingen onder elektrisch-mechanische thermische stimuli met behulp van op fysica gebaseerde modellen aangevuld met machinaal leren

Elektromigratie (EM), stress-geïnduceerde mictie (SIV), stressmigratie (SM) en thermomigratie (TM) zijn lange tijd grote betrouwbaarheidsuitdagingen geweest voor de micro-elektronicasector. Drastische toename van vermogensdichtheden en moderne integratiebenaderingen hebben de intensiteit van elektrische, mechanische en thermische stimuli die metallisatie-voiding induceren verhoogd, waardoor voorspellende, op fysica gebaseerde modellen nodig zijn die kwantitatief begrip van de dynamiek van lege ruimten kunnen bieden. Desalniettemin wordt de stand van de techniek in op fysica gebaseerde modellering van lege ruimten beperkt door vereenvoudigingen vanwege de overdaad aan betrokken fenomenen en de rekenkosten die gepaard gaan met hun uitgebreide modellering. Daarom zijn dergelijke modellen zelden door de industrie aangenomen, waar variabiliteit van betrokken fabricageparameters zoals geometrie en microstructuur zeer efficiënte goedkope modellen vereisen voor betrouwbaarheidsvoorspellingen. Hiertoe zal in dit doctoraat een efficiënt en uitgebreid op fysica gebaseerd modelleringskader voor leegtedynamica worden ontwikkeld dat de evolutie en interactie van lege ruimten met elektrisch-mechanisch-thermische stimuli en microstructuur zal simuleren. Machine learning-benaderingen zullen worden gebruikt om de standaard numerieke methoden aan te vullen ten gunste van computationele efficiëntie en dus toepasbaarheid van het modelleringskader. Experimentele analyse van lege ruimten met behulp van in-situ microscopie zal worden gebruikt om de simulatiebevindingen te kalibreren en te bevestigen.

Datum:22 nov 2021 →  Heden
Trefwoorden:Electromigration, Machine learning, Void dynamics, Microstructure
Disciplines:Nanofysica en nanosystemen
Project type:PhD project