基于神经网络参数建模的互连可靠性研究

摘要

近年来,电路的集成度不断提高,而器件尺寸的却在不断缩小,集成电路的失效率随之逐渐提高,因此集成电路的互连可靠性受到了越来越多研究者们的关注。本文使用有限元法分析法对集成电路三维模型的互连可靠性进行了研究,具体用到了 ANSYS软件对三维的电路模型进行热分析。ANSYS软件是有限元分析的一种工具,可以比较接近的模拟电路的实际工作环境。为了验证结果的准确性,本文选用了较为简单的仅包含两个场效应管的反相器来举例说明。
　　本文选用了反相器电路的三维模型来研究集成电路的互连可靠性,因为集成电路已由过去的平面结构发展成为现在的三维多层结构。传统常用的线间过孔结构或简单的平面电路模型不能够考虑到由电流引起的温度以及热机械应力变化而产生的失效,而使用现存的有限元法研究三维电路结构不仅可以考虑到电流引起的失效,同时也将热传递以及焦耳热等因素考虑在内。在有限元软件的计算过程中,通过计算电路结构中互连线的电流密度分布,温度分布以及热机械应力分布来确定电路中可靠性最差的位置。为了研究电路模型的环境条件以及几何参数的变化对互连可靠性的影响,本文还对三维电路模型的不同环境条件以及不同的结构进行了仿真,根据结果中电流密度、温度及热机械应力的分布的变化,确定了影响互连可靠性最主要的几个因素。
　　然而由于ANSYS是有限元分析软件,在计算过程中会分别计算每个有限元的可靠性数值,因此仿真时间很长。尤其是在网格划分较小的情况下,即使一个简单的反相器模型可能也需要十几个小时,甚至一天的时间。因此本文还提出了将神经网络建模的方法应用于集成电路互连可靠性的分析,可以在几秒之内得到准确度较高的可靠性数据,这个方法很明显地改善了ANSYS软件仿真耗时长的缺点。在神经网络模型生成后,还可以通过神经网络的反演功能,在已知可靠性数值的条件下逆向推出各个变量的可行空间,这一应用可生成准确可靠性数据库供电路设计者在设计或制作电路时作为参考。

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第一章 绪论

1.1选题背景及研究意义

1.2国内外研究进展

1.3论文主要工作与结构安排

第二章 电路模型热分析原理

2.1互连线的电迁移失效

2.2 ANSYS软件的编程

2.3 ANSYS仿真步骤

2.4子模型的应用

2.5网格划分

2.6原子流散度

2.7本章小结

第三章 人工神经网络

3.1神经网络的基本组成

3.2神经网络的结构类型

3.3神经网络的训练

3.4神经网络的应用

3.5本章小结

第四章 不同结构的互连可靠性热分析

4.1温度对AFD的影响

4.2电流对AFD的影响

4.3 NMOS源极与漏极之间的距离对AFD的影响

4.4阻挡层厚度与低-k材料对AFD的影响

第五章 基于神经网络的互连可靠性分析

5.1神经网络建模法的提出及优势

5.2基于可靠性的神经网络模型结构

5.3可靠性神经网络模型的训练

5.4可靠性神经网络模型的结果与讨论

5.5可靠性神经网络的反演应用

第六章 总结与展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢