多重物理量为下一代汽车电子系统可靠性的签收

汽车行业正处于一个翻天覆地的变化。不断增长的市场需求电气化、连通性,先进的驾驶员辅助系统,和最终的目标自主驾驶,正在创造新的需求和更大的挑战。底盘上四个轮子现在安装了摄像头,雷达和其他传感器,将无人驾驶汽车的眼睛,以及复杂的ADAS /自治系统通过人工智能,将作为大脑driver-assisted /无人驾驶汽车的实时做出明智的决定。

电子的数量迅速增加,自动化水平。今天在汽车电子产品的成本——我们在三级自动化——是汽车的总成本的30%左右。它是在一个增长轨迹由2030年50%的总成本5级自动化。自主车辆将改变游戏规则的方式我们作为一个社会,他们将决定为人类下一代的移动。这都是由于尖端半导体技术,加速了这对一个无人驾驶的未来展望。

贝特所指出的Hellenthal奥迪(2016年在韩国半导体),半导体将推动汽车创新的80%。快速变化的景观。传统上,半导体公司设计的芯片使用旧汽车电子,成熟的技术节点。但创新的速度和消费者的需求,汽车制造商倾向于半导体公司,专门从事消费电子加速创新在这个行业。

自动驾驶汽车越来越多地使用传感器,如雷达、激光雷达、超声波相机和融合传感器启用360°监视、目标识别和分类。这些都是旨在防止事故,确保运行可靠最糟糕的天气条件。大量的传感器收集的数据需要实时处理,动态和必须做出决策。想象一个黑暗的路上开车在一个下雨的夜晚低能见度和浣熊突然快步穿过马路。雷达必须检测的对象确实是一只浣熊和继电器信息处理器,处理信息感知浣熊交叉的背景下,采取纠正措施,轻轻的刹车没有湿路滑胎。很多关键决策是由几个微秒,任何的失败可能导致灾难。

Nvidia的驱动飞马还是英特尔/ Mobileye的自主平台解决方案,我们的目标是创建一个车轮上的超级计算机。包括高性能、多核处理器,这构成了汽车的大脑,和各种智能传感器,作为眼睛。这些系统需要不断的意义上说,计划和行动,在这个过程中,他们将不得不学会导航场景之前,从来没有遇到过。

推测发生在边缘,而深层神经网络训练中发生的数据中心。但这些系统也需要不断地沟通与云的最新和最伟大的更新新的推理算法。把这个放在一起,OEM直接与半导体公司加速创新的这个范围内,如果一切按计划进行,我们可以乘坐第一自我驾驶汽车在另一个四年。

俗话说,伟大的力量是伟大的责任。随着汽车制造商竞相获得下一个在市场上最好的无人驾驶汽车,他们面临着众多的挑战,以满足严格的安全性和可靠性要求安全的无人驾驶的未来。为了实现这一点,他们需要利用模拟功能来设计复杂,转换产品。

自动汽车的目标之一是减少交通事故的数量。今天将近94%的事故是由人为错误造成的。但与此同时,自主车只会一样好里面的电子产品。与消费电子,汽车电子必须运行在非常恶劣的环境下长时间。他们需要设计成高度高度可靠,安全,零场失败率在10到15年的寿命。任何失败会导致涉及死亡的最糟糕的情况下,这是不可接受的。较好的案例场景涉及召回,昂贵的汽车制造商。因此,汽车制造商,一级和半导体公司必须密切合作伙伴关系来定义这种先进的半导体和功能特性需求系统。

哦,ESD和热可靠性
半导体芯片功率这些自治系统使用先进的技术节点来提供所需的性能。据Gartner 16 nm / 14纳米技术相比,7海里提供速度提高35%,减少65%的力量,3.3 x密度的改善。

但可靠性问题非常具有挑战性的这些高级节点。FinFET的设计有很高的动态功率密度和功率直接影响芯片的热特征。增加的功能和更高的电流密度导致的局部自动加热设备和导线的电阻加热,导致大变化的温度根据不同的操作模式,芯片。高温度、高电流和高抗性正在限制电迁移(EM)和静电放电(ESD)失败的筹码。对于某些关键任务应用程序如气囊部署设备,环境温度的芯片也可以影响瞬态行为。

此外,先进2.5 / 3 d和wafer-level包装技术是将死,晶片在一起,同时产生更多的热热点将影响芯片和系统级电磁和静电。这些方法也可以增加thermal-induced压力的机会,从而导致扭曲和接触分离,造成长期可靠性的问题,最终将使产品变得毫无用处。

图1:热对电子系统的影响。

汽车电子系统需要详细的热可靠性分析建模作为典型的操作温度范围可以从-40°C到50°C,而某些ADAS和电源管理系统下罩可以接受设备结温度高达135°C到150°C。热的问题非常严重,因为先进的FinFET技术节点,自加热和电阻加热会导致当地气温上升超过十摄氏度周围材料的低K介质不能散热到硅衬底,因此热量被困在电线和设备。这么高的δT可能导致他们失败芯片互联/设备层和额外的努力需要量化设备和导线的温度上升。传统上,汽车制造商认为恒功率耗散在芯片在执行系统级模拟,但是这个简单的模型是不现实的了,整个芯片的温度变化是非常重要的,不应该被忽略。

我们试图解决的问题是多重物理量之一,这需要全面的可靠性分析和审核解决方案,跨越整个设计链——IP,芯片,包,系统——地址越来越相互依赖的各种物理属性。其中包括电能和热能的完整性,sub-16nm设计和可靠性,需要加速设计关闭。

EOS和衰老
电气过分强调是另一个大问题,尤其是在汽车应用,电子必须持续很长一段。新兴市场是一个基于时间的失败,大大小的电流流经细电线在很长一段时间会导致流离失所的金属原子,导致打开或短裤。ESD,与此同时,是一个基于事件的失败,外部应用高压事件,通常时间很短,可以分解设备。EOS,相比之下,是一个基于时间的失败,可以引发了一些设备的操作以外的正常参数。EOS晶体管设备的正常运行影响当一个特定的刺激可能会导致大量意想不到的晶体管栅极电压,导致介质击穿。这个设备的退化可以发生在一段时间内,它会导致不可逆转的晶体管的彻底失败。

老化是指随着时间的推移,设备的退化。电场在晶体管盖茨慢慢降低设备的介质。主要物理效应偏差温度不稳定(发言)和热载流子注入(HCI)。电,这表现为阈值电压的变化,从而导致驱动电流随时间减少。这反过来导致延误增加,最终导致时间的失败。老化的影响通常发生在年(2、5或10)。通常,这些显示为一个缓慢的单个晶体管性能的退化。一些晶体管可能显著降低而类似晶体管可能不会受到影响。使用模式老化现象是极其敏感。常见的设计技术,如时钟门控,会加剧问题。

EMC
汽车电子产品的电磁兼容性是一个关键的要求。EMC构成EMI和EMS。电磁干扰与电磁排放的影响电子系统在其他系统上。EMS是相反的,属于电子设备外部电磁场的易感性。EMI的依从性,从芯片级开始,是划算的。

基于仿真的设计变更是必需的,尤其是在使用复杂的多核设计,必须在各种各样的经营模式来迎合各种场景。紧凑和精确的芯片和ESD模型可用于系统级EMC仿真将成为满足EMC需求至关重要。

功能安全
功能安全分析汽车电子是另一个非常重要的要求。安全标准和ISO 26262要求执行多个分析方法在一个一致的和彻底的方式。高效的应用安全性和可靠性工程方法的概念,系统,软件和硬件水平可以减少高达55%的努力和上市时间的安全性和可靠性保证。各种定性方法(如FMEA,定性的自由贸易协定)和定量分析(例如,失效率的预测、诊断覆盖率、残留和潜在的故障分析,FMEDA,自由贸易协定),以及相关的失效分析是必需的。这些方法需要进行各级从IP集成组件的设计和零部件和附带的子系统和系统。

图2:安全电子系统建模。

当然,设计汽车电子系统比设计更具有挑战性的半导体为传统的移动市场。共同努力,ANSYS和台积电已经定义工作流,使电迁移、热和ESD验证和验收设计链SoC系统包(IP)。在全面的工作流,多重物理量模拟捕捉各种失败机制并提供信心签收,不仅要保证新产品的成功,但也确保法规遵从性。

检查ANSYS和台积电网络研讨会,概述了ANSYS chip-package-system可靠性结果创建健壮的解决方案和可靠的新一代汽车电子系统的应用,连同案例研究基于TSMC的N16FFC技术。