Thermomechanical analysis of monolithic microwave integrated circuit (MMIC) packaging is essential to guarantee the reliability of radio frequency/microwave applications. However, a method for fast and accurate analysis of MMIC packaging structures has not been developed. Here, a machine learning (ML)-based solution for thermomechanical analysis of MMIC packaging is demonstrated. This ML-based solution analyzes temperature and thermal stresses considering key design parameters, including material properties, geometric characteristics, and thermal boundary conditions. Finite element simulation with the Monte Carlo method is utilized to prepare a large dataset for supervised learning and validation of the ML solution, and a laser-assisted thermal experiment is conducted to verify the accuracy of the simulation. After data preparation, regression tree ensemble and artificial neural network (ANN) learning models are investigated. The results show that the ANN model accurately predicts the outcomes with extremely low computing time by analyzing the high-dimensional dataset. Finally, the developed ML solution is deployed as a web application format for facile approaches. It is believed that this study will provide a guideline for developing ML-based solutions in chip packaging design technology.
KSP 제안 키워드
ANN model, Artificial neural network (ann), Computing time, Design technology, Fast and accurate, Geometric characteristics, High-dimensional, Key design, Large data sets, Laser-assisted, Learning model
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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