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一种数据驱动的框架，用于预测激光焊接过程中SAC/Cu体系中界面Cu6Sn5金属间化合物的形貌

DOI：10.1016/j.jmst.2019.12.036 期刊：Journal of Materials Science & Technology 出版年份：2020 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 一种结合实验激光钎焊、有限元分析与机器学习的数据驱动方法，被用于预测Sn-xAg-yCu/Cu（SAC/Cu）体系中界面金属间化合物（IMC）的形貌。研究人员采用光纤激光器对六种不同Ag/Cu重量配比的SAC焊料进行加工，激光功率范围30-50 W，扫描速度范围10-240 mm/min，通过扫描电镜表征发现所得IMC形貌可分为柱状与扇贝状两类。针对不同合金成分与激光参数，运用有限元法（FEM）计算焊料/基板界面温度的瞬态分布。将FEM生成的数据集输入神经网络，通过温度相关的Jackson参数（αJ）量化值预测IMC形貌。神经网络预测的αJ数值经实验IMC形貌验证。研究估算了每种焊料成分在给定功率下柱状与扇贝状IMC形貌转变的临界扫描速度：在30 W功率时Sn-0.7Cu具有最大临界扫描速度，在40 W和50 W输入功率时Sn-3.5Ag合金具有最大临界扫描速度，因而这两种焊料在激光钎焊过程中最易形成柱状界面IMC，可推断为承受剪切载荷应用中最适宜的SAC焊料。
作者： Anil Kunwar，Lili An，Jiahui Liu，Shengyan Shang，Peter R?back，Haitao Ma，Xueguan Song
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用结合实验激光焊接、有限元分析和机器学习的数据驱动框架，预测SAC/Cu体系在激光焊接过程中界面Cu6Sn5金属间化合物的形貌。

研究成果

该研究成功整合实验、计算工作和数据分析，预测了激光焊接过程中SAC/Cu体系中界面Cu6Sn5金属间化合物的形貌。研究确定了形貌转变的关键扫描速度，并建议在需要更高剪切强度的应用中优先选用Sn-0.7Cu和Sn-3.5Ag焊料，因为它们易于形成棱柱状金属间化合物。

研究不足

该研究聚焦于Cu6Sn5金属间化合物形貌，但未深入探讨Ag3Sn形成对Cu6Sn5金属间化合物晶粒形貌演变的影响。此外，也未探究波长、频率和光束光斑直径等其他激光加工参数对金属间化合物形貌的作用。

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