[发明专利]再流焊BGA群焊点液固相连续形态预测方法

说明书

本发明公开一种再流焊BGA群焊点液固相连续形态预测方法。通过考虑了焊点的液固相变、PCB热变形、焊点的温度场变化这些耦合因素对BGA群焊点的形态影响，从而较为准确的仿真预测出BGA群焊点形态，提高了BGA群焊点的形态预测精度。并以含PCB的BGA群焊点为算例，提出了再流焊BGA群焊点液固相连续形态预测方法，具有仿真精度高、仿真流程简便的优点，而且模拟结果与经验数据吻合，发明具有合理性和有效性。

技术领域

本发明涉及电子产品制造技术领域，特别是涉及再流焊BGA群焊点液固相连续形态预测方法。

背景技术

BGA封装电子产品可靠性与其焊点可靠性密切相关。影响焊点可靠性的因素有很多，如封装尺寸、材料属性、焊点的几何形状等。在这些因素中，焊点的几何形状起着至关重要的作用。因此，预测焊点的回流形态对于BGA焊点的高可靠性分析控制以及再流焊工艺优化等都具有重要的意义。

目前再流焊BGA焊点形态预测主要有四种方法：第一种是应用Surface Evolver专门软件对BGA单焊点的铺展润湿进行仿真，然后再仿真得到的形态导入有限元分析软件中进行受力变形分析。该方法只能模拟恒定温度下液相BGA焊点的润湿铺展情况，不能仿真随温度变化的液、固相BGA焊点形态的变化情况，而且需要在Surface Evolver与有限元分析软件之间进行传递数据，工作流程复杂而繁琐；第二种是应用Perzyna材料模型进行焊点形态预测的方法。该方法基于修改的Perzyna本构方程分析BGA液态焊点的形态，只能对BGA液相焊点的形态变化进行模拟，不能仿真固相BGA焊点实时形态；第三种是应用Anand材料模型的焊点形态预测方法。该方法只能对固相BGA焊点的形态进行模拟，不能模拟液相BGA焊点实时形态。第四种是在大量的实验数据的基础上，利用神经网络对焊点形状进行建模分析，对经验模型进行估计。该方法需要大量的实物实验数据，具有一定的局限性，只能分析焊点的最终形态，不能分析BGA焊点随温度变化的实时形态。现有的以上四种方法都不能获得焊点熔化凝固物理过程中连续液固相的形态变化，很难或者完全不能考虑PCB热变形、焊点温度场变化这些因素对BGA群焊点形态的影响，从而所得到的焊点形态与实际焊点形态往往存在一定的偏差。如果需要获取高精度的、全部的焊点形态，从方法论上看，现有方法都存在明显不足。

发明内容

本发明旨在提供一种再流焊BGA群焊点液固相连续形态预测方法，可以考虑焊点的液固相变、PCB热变形以及焊点温度场变化等复杂因素对BGA群焊点的实时形态影响，并且仿真过程相对简便。

本发明提供了一种再流焊BGA群焊点液固相连续形态预测方法，包括下列步骤：

建立再流焊BGA群焊点温度场仿真模型；

建立Perzyna液相BGA群焊点形态预测模型；

搭建BGA群焊点液固相转化模块，将Perzyna液相BGA群焊点形态预测模型仿真的几何模型和力学模型传递，获取固相初始模型；

根据所述固相初始模型，建立Anand固相BGA群焊点形态预测模型；

建立再流焊BGA群焊点预测模型，进行BGA群焊点形态分析。

可选的，所述再流焊BGA群焊点温度场仿真模型包括再流焊炉腔模型和PCBA组件模型，所述再流焊炉腔模型通过APDL命令流搭建，所述PCBA组件模型是有限元模型。

可选的，所述PCBA组件模型由BGA焊球、上下焊盘、PCB和芯片元器件组成，所述PCBA组件模型简化为真实模型的四分之一。

可选的，所述BGA焊球的网格采用Tetrahedrons网格，Tetrahedrons网格的中心面在竖直方向上自由无约束。

可选的，建立所述Perzyna液相BGA群焊点形态预测模型，步骤如下：