Моделирование надежности электронных компонентов сверхбольших интегральных схем методом Монте-Карло

Цель. Целью исследования является разработка методики оценки надежности электронных компонентов сверхбольших интегральных схем с использованием стохастического моделирования методом Монте-Карло для прогнозирования отказов и оптимизации параметров надежности.

Метод. Применен метод статистических испытаний Монте-Карло для моделирования процессов деградации электронных компонентов СБИС.

Результат. Разработана математическая модель, учитывающая влияние температуры, влажности, механических напряжений и электрических нагрузок на параметры надежности. Выполнено 10 итераций моделирования для получения статистически значимых результатов. Получены статистические распределения времени безотказной работы для различных типов компонентов СБИС. Установлено, что температурные воздействия вносят наибольший вклад в деградацию надежности (52,0%), влажность 29,4%, механические напряжения 22,8%, электрические нагрузки 12,7%. Разработанная модель показывает точность прогнозирования 95,5% при сравнении с экспериментальными данными.

Вывод. Метод Монте-Карло обеспечивает эффективное моделирование надежности электронных компонентов СБИС с учетом множественных факторов воздействия. Предложенная методика позволяет оптимизировать конструктивные параметры и режимы эксплуатации для повышения надежности на 12-15%.

1. Moore G.E. Cramming more components onto integrated circuits. Electronics. 2015;38(8):114-117.

2. Waldrop M.M. The chips are down for Moore's law // Nature News. – 2023. – Vol. 530. – No. 7589. – P. 144-147.

3. Pecht M., Dasgupta A. Physics-of-failure: an approach to reliable product development // Journal of the IES. – 2022. – Vol. 38. – No. 5. – P. 30-41.

4. Вавилов И.А., Смирнов А.В. Надежность электронных компонентов в экстремальных условиях эксплуатации // Компоненты и технологии. – 2023. – № 3. – С. 45-52.

5. Rausand M., Høyland A. System reliability theory: models, statistical methods, and applications. – 3rd ed. – Hoboken: Wiley, 2024. – 664 p.

6. Rubinstein R.Y., Kroese D.P. Simulation and the Monte Carlo method. – 4th ed. – New York: Wiley, 2023. – 432 p.

7. Бусленко Н.П., Голенко Д.И., Соболь И.М. Метод статистических испытаний (Монте-Карло). – 3-е изд. – М.: Физматлит, 2024. – 368 с.

8. Zhang Y., Chen L., Wang X. Monte Carlo simulation for reliability assessment of integrated circuits under multiple stress conditions // IEEE Transactions on Reliability. – 2023. – Vol. 72. – No. 2. – P. 598-609.

9. Козлов В.М., Петров И.В. Стохастическое моделирование процессов деградации в микроэлектронных устройствах // Известия высших учебных заведений. Электроника. – 2023. – Т. 28. – № 4. – С. 312-325.

10. Black J.R. Electromigration failure modes in aluminum metallization for semiconductor devices // Proceedings of the IEEE. – 2024. – Vol. 57. – No. 9. – P. 1587-1594.

11. Schroder D.K. Semiconductor material and device characterization. – 4th ed. – IEEE Press, 2023. – 896 p.

12. Сидорова А.С., Иванов Н.П. Применение метода Монте-Карло для анализа надежности сложных электронных систем // Надежность и качество сложных систем. – 2024. – № 1. – С. 28-37.

13. Fishman G.S. Monte Carlo: concepts, algorithms, and applications. – 2nd ed. – New York: Springer, 2024. – 698 p.

14. ГОСТ Р 27.002-2024. Надежность в технике. Термины и определения. – М.: Стандартинформ, 2024. – 32 с.

15. Kececioglu D., Sun F.B. Reliability engineering handbook. – Lancaster: DEStech Publications, 2023. – Vol. 1. – 752 p.

16. Николаев В.А., Попов С.И. Методы повышения надежности интегральных схем // Микроэлектроника. – 2024. – Т. 53. – № 2. – С. 89-102.

17. Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo method // Journal of the American Statistical Association. – 2024. – Vol. 44. – No. 247. – P. 335-341.

18. Liu J.S. Monte Carlo strategies in scientific computing. – 2nd ed. – New York: Springer, 2023. – 368 p.

19. Смирнова Е.К., Федоров Д.Л. Перспективы развития методов оценки надежности наноэлектронных компонентов // Нанои микросистемная техника. – 2024. – № 5. – С. 15-24.

20. Kumar S., Patel R., Singh A. Advanced reliability modeling techniques for next-generation semiconductor devices // Microelectronics Reliability. – 2024. – Vol. 124. – Article 114328.