№ CN122927021A발명
알 수 없음一种面向封装芯片翘曲的预测补偿方法、终端及存储介质
本发明属于芯片封装技术领域,具体涉及一种面向封装芯片翘曲的预测补偿方法、终端及存储介质,包括构建深度学习代理模型,将训练数据集及仿真翘曲形变量输入深度学习代理模型进行训练,得到收敛的翘曲预测模型;设定目标封装结构的初始设计参数,将初始设计参数输入翘曲预测模型,输出预测翘曲形变量;本发明通过采集包含几何参数、材料热机械属性及实测翘曲形变量的历史样本数据,并结合有限元仿真对训练数据集进行扩充,再利用深度学习构建可高效映射“结构‑材料‑翘曲”非线性关系的代理模型,避免了依靠多次实物试制来获知翘曲状态的弊端,显著缩短开发周期、降低试错成本与材料浪费。
❖山东芯通微电子科技有限公司于永生Oct 16, 2026§ 3/10 청구항G06F 30/27 (2020.01), G06F 30/23 (2020.01)8