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基于机器学习辅助的IGBT模块键合界面疲劳损伤数值模拟方法研究
Research on Machine Learning-Assisted Numerical Simulation Methods for IGBT Module Bonded Interface Fatigue Damage
Shengjun Zhao · Tong An · Fei Qin · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
键合界面开裂是绝缘栅双极型晶体管（IGBT）模块长期运行中的主要失效模式。本文提出一种有效表征功率循环条件下IGBT模块键合界面疲劳裂纹扩展的数值模拟方法。通过功率循环试验与键合线拉力测试，获取不同循环次数后的力-位移（F-δ）曲线；建立考虑界面损伤累积效应的有限元-疲劳内聚力模型（FE-FCZM），结合敏感性分析确定关键参数，并利用机器学习模型实现由F-δ曲线反演FCZM参数。仿真与实验结果对比验证了该方法在界面损伤程度预测上的准确性，且在寿命预测中相比传统模型具有最小误差，为IGBT模块可靠...
解读: 该IGBT模块键合界面疲劳损伤预测技术对阳光电源功率器件可靠性设计具有重要价值。ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的IGBT模块在频繁功率循环下面临键合线脱落风险，该研究提出的FE-FCZM与机器学习结合的方法可精准预测界面裂纹扩展，为产品设计阶段的寿命评估提供量化工具。特别适用于PowerTi...