TSV疲劳寿命预测模型

一种物理信息神经网络模型，用于跨尺度预测TSV结构在复杂载荷下的疲劳寿命，其预测精度接近晶体塑性有限元仿真，且效率更高。

Qian, Hongjiang · Huang, Zhiyong · Wang, Yuexing

International Journal of Fatigue 2026

参数信息

疲劳寿命预测精度（散射带3.0内比例）

84.6 %

技术优势

预测精度高

所有预测落在5.0散射带内，84.6%落在3.0散射带内，精度接近晶体塑性有限元仿真。

计算高效

相比晶体塑性有限元仿真，物理信息神经网络模型在保证精度的同时显著降低计算成本。

可解释性强

模型嵌入物理信息，预测过程具有可解释性，便于工程应用中的信任和调试。

应用场景

• 芯片封装可靠性：预测TSV在热循环和振动下的裂纹萌生位置和寿命，辅助封装设计优化。
• 航空航天电子设备寿命评估：为航空航天电子设备中的TSV互连提供复杂载荷下的寿命评估，保障可靠性。
• 疲劳寿命预测工具：可作为高效工具替代部分有限元仿真，快速预测TSV疲劳寿命。