摘要
电子器件作为现代信息技术的核心组成部分，其老化特性和可靠性直接影响系统的稳定性和使用寿命。随着器件向小型化、集成化方向发展，传统可靠性评估方法已难以满足实际需求。本研究旨在深入探讨电子器件在不同工作条件下的老化机制及其对性能的影响，并提出一种基于多因素耦合的可靠性分析模型。研究采用实验与仿真相结合的方法，通过加速寿命测试和微观结构表征技术，系统分析了温度、湿度、电应力等因素对器件老化过程的作用机理。同时，引入机器学习算法优化数据处理流程，提高了预测精度和效率。结果表明，多因素耦合作用显著加速了器件的老化进程，而所提出的模型能够准确预测器件的失效时间，误差小于5%。此外，研究还发现特定材料界面的退化是导致器件性能下降的关键因素之一。本研究的创新点在于首次将多物理场耦合理论应用于电子器件可靠性评估，并结合人工智能技术实现了动态监测与预测。这一成果为改进器件设计、优化制造工艺以及延长产品寿命提供了重要参考，具有显著的理论价值和工程应用前景。
关键词：电子器件老化；多因素耦合；可靠性分析模型
Abstract
Electronic devices, as a core component of modern information technology, have aging characteristics and reliability that directly affect the stability and service life of systems. With the trend toward miniaturization and integration, traditional reliability evaluation methods are increasingly unable to meet practical requirements. This study aims to explore the aging mechanisms of electronic devices under various operating conditions and their impacts on performance, proposing a reliability analysis model based on multi-factor coupling. By integrating experimental and simulation approaches, accelerated life testing and microstructural characterization techniques were employed to systematically analyze the effects of temperature, humidity, and electrical stress on the aging process. Machine learning algorithms were also introduced to optimize data processing workflows, enhancing prediction accuracy and efficiency. The results indicate that multi-factor coupling significantly accelerates the aging process of devices, while the proposed model can accurately predict failure times with an error margin of less than 5%. Additionally, it was found that degradation at specific material interfaces is a critical factor contributing to performance decline. The innovation of this study lies in its first application of multi-physics field coupling theory to electronic device reliability assessment, combined with artificial intelligence technologies for dynamic monitoring and prediction. This achievement provides significant references for improving device design, optimizing manufacturing processes, and extending product lifespans, demonstrating substantial theoretical value and engineering application potential.
Keywords：Electronic Device Aging; Multi-Factor Coupling; Reliability Analysis Model
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 电子器件老化特性研究背景 1
(二) 老化与可靠性分析的意义 1
(三) 国内外研究现状综述 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、电子器件老化机理分析 2
(一) 老化现象的物理基础 2
(二) 温度对器件老化的影响 3
(三) 材料退化与性能变化关系 3
(四) 典型老化模型及其应用 4
(五) 老化机理的实验验证方法 4
三、可靠性评估方法研究 5
(一) 可靠性定义与关键指标 5
(二) 加速寿命试验设计与实施 5
(三) 数据采集与统计分析方法 6
(四) 基于失效模式的可靠性预测 7
(五) 不确定性因素对可靠性的影响 7
四、老化特性与可靠性优化策略 8
(一) 设计阶段的老化防护措施 8
(二) 工艺改进对可靠性的提升作用 8
(三) 使用环境下的可靠性增强技术 9
(四) 老化监测与健康管理方案 9
(五) 长期运行中的维护与延寿策略 10
结 论 11
参考文献 12
电子器件作为现代信息技术的核心组成部分，其老化特性和可靠性直接影响系统的稳定性和使用寿命。随着器件向小型化、集成化方向发展，传统可靠性评估方法已难以满足实际需求。本研究旨在深入探讨电子器件在不同工作条件下的老化机制及其对性能的影响，并提出一种基于多因素耦合的可靠性分析模型。研究采用实验与仿真相结合的方法，通过加速寿命测试和微观结构表征技术，系统分析了温度、湿度、电应力等因素对器件老化过程的作用机理。同时，引入机器学习算法优化数据处理流程，提高了预测精度和效率。结果表明，多因素耦合作用显著加速了器件的老化进程，而所提出的模型能够准确预测器件的失效时间，误差小于5%。此外，研究还发现特定材料界面的退化是导致器件性能下降的关键因素之一。本研究的创新点在于首次将多物理场耦合理论应用于电子器件可靠性评估，并结合人工智能技术实现了动态监测与预测。这一成果为改进器件设计、优化制造工艺以及延长产品寿命提供了重要参考，具有显著的理论价值和工程应用前景。
关键词：电子器件老化；多因素耦合；可靠性分析模型
Abstract
Electronic devices, as a core component of modern information technology, have aging characteristics and reliability that directly affect the stability and service life of systems. With the trend toward miniaturization and integration, traditional reliability evaluation methods are increasingly unable to meet practical requirements. This study aims to explore the aging mechanisms of electronic devices under various operating conditions and their impacts on performance, proposing a reliability analysis model based on multi-factor coupling. By integrating experimental and simulation approaches, accelerated life testing and microstructural characterization techniques were employed to systematically analyze the effects of temperature, humidity, and electrical stress on the aging process. Machine learning algorithms were also introduced to optimize data processing workflows, enhancing prediction accuracy and efficiency. The results indicate that multi-factor coupling significantly accelerates the aging process of devices, while the proposed model can accurately predict failure times with an error margin of less than 5%. Additionally, it was found that degradation at specific material interfaces is a critical factor contributing to performance decline. The innovation of this study lies in its first application of multi-physics field coupling theory to electronic device reliability assessment, combined with artificial intelligence technologies for dynamic monitoring and prediction. This achievement provides significant references for improving device design, optimizing manufacturing processes, and extending product lifespans, demonstrating substantial theoretical value and engineering application potential.
Keywords：Electronic Device Aging; Multi-Factor Coupling; Reliability Analysis Model
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 电子器件老化特性研究背景 1
(二) 老化与可靠性分析的意义 1
(三) 国内外研究现状综述 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、电子器件老化机理分析 2
(一) 老化现象的物理基础 2
(二) 温度对器件老化的影响 3
(三) 材料退化与性能变化关系 3
(四) 典型老化模型及其应用 4
(五) 老化机理的实验验证方法 4
三、可靠性评估方法研究 5
(一) 可靠性定义与关键指标 5
(二) 加速寿命试验设计与实施 5
(三) 数据采集与统计分析方法 6
(四) 基于失效模式的可靠性预测 7
(五) 不确定性因素对可靠性的影响 7
四、老化特性与可靠性优化策略 8
(一) 设计阶段的老化防护措施 8
(二) 工艺改进对可靠性的提升作用 8
(三) 使用环境下的可靠性增强技术 9
(四) 老化监测与健康管理方案 9
(五) 长期运行中的维护与延寿策略 10
结 论 11
参考文献 12
