고온 작동 수명

고온 작동 수명(HTOL)은 집적회로(IC)에 적용되는 신뢰성 시험으로 내적인 신뢰성을 판단한다.이 시험은 미리 정의된 시간 동안 높은 온도, 높은 전압 및 동적 작동에서 IC를 강조한다.IC는 보통 스트레스 하에서 감시되고 중간 간격으로 시험된다.이 신뢰성 응력 시험은 "평생 시험", "기기 수명 시험" 또는 "시험 중 연장 화상"이라고도 하며 잠재적 고장 모드를 트리거하고 IC 수명을 평가하는 데 사용된다.null

HTOL에는 몇 가지 유형이 있다.

HTOL 유형	개략도	설명
정적		IC는 정적이고 일정한 조건에서 스트레스를 받으며, IC는 흔들리지 않는다.null
동적		장치의 내부 노드를 전환하기 위한 입력 자극.null
모니터링됨		장치의 내부 노드를 전환하기 위한 입력 자극.실시간 출력은 IC 성능을 나타낸다.null
현장 테스트		장치의 내부 노드를 전환하기 위한 입력 자극.응답 출력 테스트 IC 성능null

AEC 문서.^[1]
JEDEC 표준.^[2]
밀 기준.^[3]

설계 고려사항

HTOL의 주요 목적은 짧은 실험으로 IC의 수명을 예측할 수 있도록 기기를 노후화하는 것이다(예: 1,000 HTOL 시간은 최소 "X"년 작동으로 예측한다).좋은 HTOL 프로세스는 HTOL의 이완 작동을 방지해야 하며 IC의 과압을 방지해야 한다.이 방법은 짧은 신뢰성 실험에서 관련 고장 모드가 트리거되고 구현될 수 있도록 모든 IC의 빌딩 블록을 노화한다.가속 계수(AF)로 알려진 정밀한 승수는 긴 수명 연산을 시뮬레이션한다.null

AF는 내용연수 적용조건과 관련된 가속화된 노화계수를 나타낸다.null

효과적인 HTOL 스트레스 테스트의 경우 다음과 같은 몇 가지 변수를 고려해야 한다.

디지털 토글 계수
아날로그 모듈 작동
I/O 링 활동
모니터 설계
주변 온도(Ta)
접합 온도(Tj)
전압 응력(Vstrs)
가속 계수(AF)
시험기간(t)
표본 크기(SS)

여러 개의 RAM, 디지털 논리, 아날로그 전압 조절기 모듈 및 I/O 링이 있는 가상의 단순화된 IC를 사용하여 각 변수에 대한 HTOL 설계 고려사항과 함께 위의 변수에 대한 자세한 설명이 아래에 제공된다.null

디지털 토글 계수

디지털 토글 계수(DTF)는 IC의 디지털 부분에 있는 총 관문 수와 비교하여 스트레스 테스트 동안 상태를 변경하는 트랜지스터의 수를 나타낸다.사실상 DTF는 트랜지스터가 1회 단위로 전환되는 비율이다.시간 단위는 토글링 주파수에 상대적이며, 일반적으로 HTOL 설정에 의해 10–20Mhz 범위로 제한된다.null

신뢰성 엔지니어는 측정 단위당 가능한 한 많은 트랜지스터를 전환하기 위해 노력한다.RAM(및 다른 메모리 유형)은 대개 BIST 기능을 사용하여 활성화되는 반면, 로직은 보통 SCAN 기능, LFSR 또는 로직 BIST로 활성화된다.

IC의 디지털 부분의 전력과 자체 발열량을 평가하여 기기의 노후화를 추정한다.이 두 가지 조치는 IC의 다른 요소들의 노화와 유사하도록 정렬되어 있다.이러한 측정을 정렬하기 위한 자유도는 전압 응력 및/또는 HTOL 프로그램이 다른 IC 블록과 비교하여 이러한 블록을 루핑하는 기간이다.null

아날로그 모듈 작동

최근 전자부품을 한 칩에 최대한 많이 통합하는 추세를 칩의 시스템(SoC)이라고 한다.null

이러한 추세는 (일반적으로) 칩의 아날로그 부분이 다른 IC 요소에 비해 높은 전력을 소모하기 때문에 신뢰성 엔지니어의 작업을 복잡하게 만든다.null

이 더 높은 출력은 뜨거운 지점과 노화가 가속화되는 지역을 발생시킬 수 있다.신뢰성 엔지니어는 칩의 전력 분배를 이해하고 IC의 모든 요소에서 유사하도록 노화를 조정해야 한다.null

우리의 가상의 SoC에서 아날로그 모듈은 전압 조절기만 포함한다.실제로 PMIC, 오실레이터 또는 충전 펌프와 같은 추가 아날로그 모듈이 있을 수 있다.아날로그 요소에 대한 효율적인 스트레스 테스트를 수행하기 위해 신뢰성 엔지니어는 IC에서 관련 아날로그 블록에 대한 최악의 시나리오를 식별해야 한다.예를 들어 전압 조절기에 대한 최악의 시나리오는 최대 조절 전압과 최대 부하 전류일 수 있다. 충전 펌프의 경우 최소 공급 전압과 최대 부하 전류가 될 수 있다.null

양호한 엔지니어링 관행은 필요한 전류를 강제하기 위해 외부 부하(외부 R, L, C)를 사용할 것을 요구한다.이 관행은 칩의 다른 작동 방식과 아날로그 부품에 대한 작동 트리밍으로 인한 부하 차이를 방지한다.null

통계적 방법은 사용되는 하중의 통계적 허용 오차, 변동 및 온도 안정성을 확인하고 HTOL 작동 범위에서 과부하/과부하 스트레스를 방지하기 위해 하중에 대한 올바른 신뢰 구간을 정의하는 데 사용된다.아날로그 부품의 노후화된 크기를 정렬하기 위한 자유도는 일반적으로 듀티 사이클, 외부 부하 값 및 전압 응력이다.null

I/O 링 활동

"외부 세계"와 IC 사이의 인터페이스는 입출력(I/O) 링을 통해 만들어진다.이 링에는 전력 I/O 포트, 디지털 I/O 포트 및 아날로그 I/O 포트가 포함되어 있다.I/O는 (일반적으로) IC 패키지를 통해 "외부 세계"로 배선되며 각 I/O는 JTAG 포트, IC 전원 공급 포트 등과 같은 고유한 특정 명령 명령을 실행한다.신뢰성 공학은 모든 I/O를 다른 IC 요소와 동일한 방식으로 숙성하는 것을 목표로 한다.이는 경계 스캔 작업을 사용하여 달성할 수 있다.null

모니터 설계

앞에서 언급한 바와 같이 HTOL의 주요 목적은 높은 전압 및/또는 온도에서 동적 응력에 의해 샘플을 노화시키는 것이다.HTOL 작동 중에는 IC가 활성화되고 토글되며 지속적으로 작동하는지 확인할 필요가 있다.null

동시에, 우리는 IC가 어느 시점에서 응답을 멈추는지 알 필요가 있다. 이러한 데이터는 가격 신뢰도 지수를 계산하고 FA를 용이하게 하는데 중요하다.이는 HTOL 기계에 의해 전달되고 기록되는 하나 이상의 중요 IC 매개변수 신호를 통해 장치를 모니터링하고 HTOL 실행 시간 전체에 걸쳐 IC의 기능에 대한 지속적인 표시를 제공함으로써 이루어진다.일반적으로 사용되는 모니터의 예로는 BIST "완료" 플래그 신호, SCAN 출력 체인 또는 아날로그 모듈 출력이 있다.null

모니터링에는 세 가지 유형이 있다.

패턴 일치:실제 출력 신호는 예상된 신호와 비교되며 편차에 대해 경고한다.이 모니터 유형의 주요 단점은 예상 신호로부터의 사소한 편차에 대한 민감도다.HTOL 동안 IC는 때때로 규격 밖으로 떨어지는 온도 및/또는 전압에서 작동하며, 이는 인위적인 민감도 및/또는 일치에는 실패하지만 실제 고장이 아닐 수 있는 오작동을 야기할 수 있다.
활동:토글 수를 카운트하고 결과가 미리 정의된 임계값보다 높으면 모니터가 정상으로 표시한다.이러한 유형의 모니터링의 주요 단점은 예상치 못한 소음이나 신호가 잘못 해석될 수 있다는 점이다.이 문제는 주로 낮은 카운트 토글링 모니터의 경우에 발생한다.
사전 정의된 범위 내의 활동:예를 들어 토글 수가 사전 정의된 한계 내에 있거나 전압 조절기의 출력이 사전 정의된 범위 내에 있을 때 모니터가 사전 정의된 한계 내에서 반응하는지 점검한다.

주변 온도(Ta)

JEDEC 표준에 따르면, 부품이 적재되고 전원이 공급되지 않는 동안 환경 챔버는 ±5°C의 허용 오차 내에서 지정된 온도를 유지할 수 있어야 한다.오늘날의 환경 챔버는 더 나은 기능을 가지고 있으며, 전체적으로 ±3 °C 범위 내에서 온도 안정성을 보일 수 있다.null

접합 온도(Tj)

저전력 IC는 자체 가열 효과에 크게 신경 쓰지 않아도 스트레스를 받을 수 있다.그러나 기술 확장 및 제조상의 변화로 인해 단일 생산 로트 내의 전력 소산은 최대 40%까지 달라질 수 있다.이러한 변동은 고출력 IC에 더하여 각 IC에 대해 개별 제어 시스템을 용이하게 하기 위해 필요한 고급 접촉 온도 제어를 만든다.

전압 응력(Vstrs)

작동 전압은 최소한 장치에 대해 지정된 최대값이어야 한다.어떤 경우에는 전압과 온도에서 평생 가속을 얻기 위해 더 높은 전압을 가한다.null

최대 허용 전압 스트레스를 정의하기 위해 다음 방법을 고려할 수 있다.

고장 전압의 80%를 강제 적용;
분해 전압보다 6시그마를 더 적게 가한다.
과전압을 지정된 최대 전압보다 높게 설정하십시오.최대 전압의 140%의 과전압 레벨이 MIL 및 자동차 용도에 사용되는 경우가 있다.

신뢰성 엔지니어는 반드시_stress V가 관련 기술에 대한 최대 정격 전압을 초과하지 않는지 확인해야 한다.null

가속 계수(AF)

Acceleration factor(AF)는 가속 스트레스 수준에서 제품의 수명을 사용 스트레스 수준에서 수명과 연관시키는 승수다.null

AF 20은 스트레스 조건에서의 1시간을 의미하며 유용한 조건에서의 20시간을 의미한다.null

전압 가속 계수는 AFv로 나타낸다.일반적으로 응력 전압은 최대 전압과 같거나 더 높다.높은 전압은 추가적인 가속을 제공하며 유효 장치 시간을 늘리거나 동등한 수명을 얻기 위해 사용될 수 있다.null

다음과 같은 몇 가지 AFV 모델이 있다.

E 모델 또는 정전압/전압 가속 지수 모델
1/E 모델 또는 동등하게 양극 구멍 주입 모델
V 모델(고장률이 전압에 지수인 경우)
멱함수 모델용 양극 수소 방출

AFtemp는 온도 변화에 따른 가속계수로 보통 아르헤니우스 방정식에 기초한다.총가속계수는 AFv와 AFtemp의 산물이다.

시험기간(t)

신뢰성 시험 지속시간은 기기의 적절한 수명 요구사항을 보장한다.null

예를 들어 활성화 에너지가 0.7 eV, 스트레스 온도 125 °C, 사용 온도 55 °C인 경우 가속 계수(아르헤니우스 방정식)는 78.6이다.1000시간의 스트레스 지속시간이 사용 9년과 맞먹는 셈이다.신뢰성 엔지니어는 자격 시험 기간을 결정한다.업계 우수 관리 기준에서는 125°C의 접합 온도에서 1,000시간을 요구한다.null

표본 크기(SS)

새로운 신뢰성 평가 및 자격심사 시스템의 과제는 표본 크기를 최적화하기 위한 관련 고장 메커니즘을 결정하는 것이다.null

표본계획은 제조업체 위험, 소비자 위험 및 예상 고장률에서 통계적으로 도출된다.230개의 표본 중 reject를 0으로 하는 표본 추출 계획은 LTPD =1과 90% 신뢰 구간을 가정하여 668개의 표본 중 3개의 reject와 같다.null

HTOL 정책

샘플선택

표본에는 제조 변동성을 나타내기 위해 최소 3개의 비연속 로트에서 추출한 대표 표본을 포함해야 한다.모든 시험 표본은 생산 단계에서와 같은 방법으로 제조, 취급, 선별 및 조립되어야 한다.null

시료준비

샘플은 응력에 앞서 미리 정의된 체크포인트에서 시험해야 한다.시료를 실온뿐만 아니라 최대 및 최소 정격 온도에서 시험하는 것이 공학적으로 좋은 관행이다.추가 분석을 위해 모든 기능 및 파라메트릭 테스트의 데이터 로그를 수집해야 한다.null

시험기간

Tj = 125 °C라고 가정하면 일반적으로 사용되는 체크포인트는 48, 168, 500, 1000시간 이후다.null

서로 다른 온도에 대한 다른 체크포인트는 아르헤니우스 방정식을 사용하여 계산할 수 있다.예를 들어 활성화 에너지가 0.7e V, 135°C의 T_j 및 55°C의 T인_use 경우 동등한 체크포인트는 29, 102, 303 및 606시간이다.null

전기 시험은 시료를 제거한 후 가능한 한 빨리 완료해야 한다.샘플이 제거된 직후에 테스트할 수 없는 경우 추가 응력 시간을 적용해야 한다.JEDEC 표준은 제거 후 168시간 이내에 샘플을 시험할 것을 요구한다.null

테스트가 권장 시간대를 초과할 경우 아래 표에 따라 추가 스트레스를 적용해야 한다.^[2]

권장 시간 초과 시간	0h < h ≤ 168h	168h < h ≤ 336h	336h < h ≤ 504h	기타
추가 응력 시간	24시간	48시간	72시간	168시간당 24시간

공로번호

공로번호는 통계 표본 추출 계획의 결과물이다.null

샘플링 계획을 감사 도구인 SURMENT에 입력하여 프로세스의 출력이 요구 사항을 충족하는지 확인한다.SURMENT는 단순히 시험 로트를 받아들이거나 거부한다.신뢰성 엔지니어는 사전 정의된 합격 품질 한계, LTPD, 제조사 위험 및 고객 위험에 기초하여 통계 샘플링 계획을 구현한다.예를 들어, 230개 표본 중 일반적으로 사용되는 표본 추출 계획은 LTPD=1을 가정하는 표본 668개 중 3개의 기각과 같다.

다양한 산업에서의 HTOL

IC의 노화 과정은 그것의 표준 사용 조건에 비례한다.아래 표는 일반적으로 사용되는 다양한 제품 및 제품 사용 조건에 대한 참조를 제공한다.null

신뢰성 엔지니어는 적절한 스트레스 지속시간을 검증하는 업무를 수행한다.예를 들어 0.7eV의 활성화 에너지, 125°C의 응력 온도, 55°C의 사용 온도의 경우, 557시간 HTOL 실험으로 5년의 예상 작동 수명을 나타낸다.null

상업용

민투세	막스 투세	설명	기대수명시간
5°C	섭씨 50도	데스크탑 제품	5년
0°C	섭씨 70도	모바일 제품	4년

자동차 사용

자동차 사용 조건의^[1] 예

민투세	막스 투세	설명	기대수명시간
-40°C	105 - 150 °C	후드를 쓰고	10~15년
-40°C	섭씨 80도	승객실 상태	10~15년
0°C	섭씨 70도	승객실 상태	10~15년

전기통신사용

European Telecom 사용 조건 정의 예

민투세	막스 투세	설명	기대수명시간
5°C	섭씨 40도	클래스 3.1 온도 제어 위치	보통 25년
-5°C	45°C	등급 3.2 부분 온도 제어 위치	보통 25년
-25°C	55°C	등급 3.3 온도 조절이 안 되는 위치	보통 25년
-40°C	섭씨 70도	클래스 3.4 열 트랩이 있는 현장	보통 25년
-40°C	섭씨 40도	등급 3.5 보호구역, 직사광선	보통 25년

US Telecom 사용 조건 정의 예

민투세	막스 투세	설명	기대수명시간
-40°C	섭씨 46도	통제되지 않는 환경	25년
5°C	섭씨 40도	동봉된 건물	25년

군사용

군사 사용 조건의 예

민투세	막스 투세	설명
-55°C	섭씨 125도	MIL 제품
-55°C	최고 225 °C	고배율의 응용 프로그램

예

고장 횟수 = r

장치 오류 수 = D

장치당 테스트 시간 = H

섭씨 + 273 = T(켈빈 내 계산 온도)

테스트 온도(HTRB 또는 기타 번인 온도)= $T_{\text{test}}$ $T_{\text{test}}$ ${\$

온도 사용(55°C 또는 328°K로 표준화) = $T_{\text{use}}$ $T_{\text{use}}$ ${\$

활성화 에너지(eV) = $E_{\text{a}}$ $E_{\text{a}}$ ${\$

${\text{X}}^{2}(\alpha ,\nu )$ ${\text{X}}^{2}(\alpha ,\nu )$ ( ${\text{X}}^{2}(\alpha ,\nu )$ , ${\text{X}}^{2}(\alpha ,\nu )$ ) ${\text{X}^{2}(\alpha ,\nu )$ Chi ${\text{X}}^{2}(\alpha ,\nu )$ Squared/2는 α 및 ν에서 고장 횟수에 대한 확률 추정치 입니다.

X^2 분포에 대한 신뢰 수준: 신뢰도 계산에서 α=60% 또는 .60 = α(알파) 사용

X^{2}

X^{2}

{\

분포의

자유

도, 신뢰도

X^{2}

계산에서는 use=2r + 2. = ν (nu)를 사용한다.

Arrhenius 방정식의 가속 계수 = $A_{\text{f}}$ $A_{\text{f}}$ ${\$

볼츠만의 상수(ℏ $\hbar$ ) = 8.617 x 10e-5 eV/°K

장치 시간(DH) = D x H

등가 장치 시간(EDH) = D x H x $A_{\text{f}}$ f ${\$

시간당 고장률 = $\lambda _{\text{hours}}$ ${\$

시간 내 고장 = 10억 시간당 고장률 = FIT = $\lambda _{\text{FIT}}$ $\lambda _{\text{FIT}}$ ${\$ $IT}}$

평균 고장 시간 = MTTF

여기서 Arrhenius 방정식의 가속 계수가 다음과 같은 경우: $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ = $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ ( $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ - $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $){\$ frac {1}{\ $text}}}}}{\$ {\frac {}}{{{{{{{{{}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} $T_{\text{use}}}-{\frac {1}{$ $T_{\text{테스트}}}}}}}}$

Failure Rate per hour = $\lambda _{\text{hour}}={\frac {X^{2}(\alpha ,\nu )}{2\times D\times H\times A_{\text{f}}}}={\frac {X^{2}(\alpha ,\nu )}{2\times EDH}}$

시간의 고장 = 10억 시간 당 고장률 = FIT = $\lambda _{\text{FIT}}=\lambda _{\text{hours}}\times 10^{9}$ $\lambda _{\text{FIT}}=\lambda _{\text{hours}}\times 10^{9}$ = $\lambda _{\text{FIT}}=\lambda _{\text{hours}}\times 10^{9}$ FIT $\lambda _{\text{FIT}}=\lambda _{\text{hours}}\times 10^{9}$ $\lambda _{\text{FIT}}=\lambda _{\text{hours}}\times 10^{9}$ $\lambda _{\text{FIT}}=\lambda _{\text{hours}}\times 10^{9}$ $\lambda _{\text{FIT}}=\lambda _{\text{hours}}\times 10^{9}$ ${\$ . $IT}=\lambda _{\text{hours}\time 10^{9}}}$

평균 고장 시간(시간) = M $MTTF_{\text{hours}}={\frac {1}{\lambda _{\text{hours}}}}$ T $MTTF_{\text{hours}}={\frac {1}{\lambda _{\text{hours}}}}$ $MTTF_{\text{hours}}={\frac {1}{\lambda _{\text{hours}}}}$ = $MTTF_{\text{hours}}={\frac {1}{\lambda _{\text{hours}}}}$ $({\$ {1 $}{\lambda _{\text{hours}}}}}}}}}}}$

평균 수명(년): M T $MTTF_{\text{years}}={\frac {1}{(\lambda _{\text{hours}}\times 24\times 365)}}$ $MTTF_{\text{years}}={\frac {1}{(\lambda _{\text{hours}}\times 24\times 365)}}$ = $MTTF_{\text{years}}={\frac {1}{(\lambda _{\text{hours}}\times 24\times 365)}}$ ( $MTTF_{\text{years}}={\frac {1}{(\lambda _{\text{hours}}\times 24\times 365)}}$ $MTTF_{\text{years}}={\frac {1}{(\lambda _{\text{hours}}\times 24\times 365)}}$ $MTTF_{\text{years}}={\frac {1}{(\lambda _{\text{hours}}\times 24\times 365)}}$ $MTTF_{\text{years}}={\frac {1}{(\lambda _{\text{hours}}\times 24\times 365)}}$ $){\$ 365 $MTTF_{\text{years}}={\frac {1}{(\lambda _{\text{hours}}\times 24\times 365)}}$

습도(HAST)를 포함한 가속 계수를 계산하려는 경우:

Arrhenius 방정식의 가속 계수는 $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ 과 같을 것이다: A $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ = $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ ( $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ - HR $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ ) $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ ( $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ T $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ - 1 $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ ) ${\$ $HR}}_{\text{test}-{\text}{$ $HR}_{\text{use}}\time e^{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}}\time ({\frac {1}{\text}}}}}}{\time}{\frac {1}{}}}}{\text}}}}}}{{$ $T_{\text{use}}}-{\frac {1}{$ $T_{\text{테스트}}}}}}}}$

여기서 ${\text{HR}}_{\text{test}}$ ${\text{HR}}_{\text{test}}$ ${\$ $HR}}_{\text{test}}}$ 은 ${\text{HR}}_{\text{test}}$ 스트레스 테스트 상대 습도(백분율)이다.전형적으로 85%이다.null

여기서 ${\text{HR}}_{\text{use}}$ 은 ${\$ $HR}}_{\text{use}}}$ 은(는) 일반적인 사용 상대 습도(백분율)이다 ${\text{HR}}_{\text{use}}$ .일반적으로 이것은 칩 표면 ca. 10–20%에서 측정된다.null

여기서 $\beta$ $\property$ 은 $\beta$ (는) 고장 메커니즘 스케일 팩터다.이 값은 0.1에서 0.15 사이의 값이다.null

습도(HAST) 및 전압 응력을 포함한 가속 계수를 계산하려는 경우:

Arrhenius 방정식의 가속 계수는 $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ 과 같다: $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ A f = e $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ ( $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ - $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ V $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ ) × $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ × ( $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ test - $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ ) $×$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ × ( $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ - $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ T t t t $\displaystyle A_{\text{f}}=e^{\zeta \times ({\text{V}}_{\text{test}}-{\text{V}}_{\text{use}})}\times e^{\beta \times ({\text{HR}}_{\text{test}}-{\text{HR}}_{\text{use}})}\times e^{{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}\times ({\frac {1}{T_{\text{use}}}}-{\frac {1}{T_{\text{test}}}})}$ {\ $displaystyle A_{f}=e^{\time{\$ } $V}_{\text{test}-{\text{{\$ $V}_{\text{use}}\time e^{\beta \times({\text})$ $HR}}_{\text{test}-{\text}{$ $HR}_{\text{use}}\time e^{\frac {E_{\text{a}}}{\hbar }}}\time ({\frac {1}{\text}}}}}}{\time}{\frac {1}{}}}}{\text}}}}}}{{$ $T_{\text{use}}}-{\frac {1}{$ $T_{\text{테스트}}}}}}}}$

${\text{V}}_{\text{test}}$ 서 V ${\text{V}}_{\text{test}}$ ${\$ $V}_{\text{test}}}$ 은(는) 응력 전압(볼트 단위)이다 ${\text{V}}_{\text{test}}$ .일반적으로 VCCx1.4V. 예: 1.8x1.4=2.52V.null

${\text{V}}_{\text{use}}$ 서 ${\text{V}}_{\text{use}}$ 는 ${\$ $V}_{\text{use}}}$ 은(는) 일반적인 사용 전압 또는 VCC(볼트 단위)이다 ${\text{V}}_{\text{use}}$ .전형적으로 VCC는 1.8v이다.디자인에 따라서.null

여기서 $\zeta$ $\zeta$ 은 $\zeta$ (는) 고장 메커니즘 스케일 팩터다.이 값은 0에서 3.0 사이의 값이다.일반적으로 실리카 접합부 결함의 경우 0.5이다.null

참고 항목

참조

[aecouncil-1] AEC 문서

[JEDEC_Standard-2] JEDEC 표준

[Mil_Standard-3] 2013년 6월 24일 웨이백 머신에 보관된 MIL 표준

[1]

[2]

[3]

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