電子產品在大規模生產制造的過程中通常會遇到結點熱疲勞問題，在系統循環（開/關）期間，焊料中會發生應力變形，焊料形狀和金屬間化合物（IMC）直接影響焊點強度和疲勞耐久性。除此之外，用絕緣/基板連接缺陷（焊料）內部電極焊接缺陷，在焊接過程中焊膏會熔化或燒結，焊劑也會加熱蒸發。

為了改善以上問題，我們可以利用海克斯康設計仿真及機器學習技術對電子產品的大規模生產過程進行改進，從而提升產品質量。海克斯康工業軟件Cradle CFD可以使用回流焊仿真技術對PCB制造過程提前設計，提前確認缺陷率。再結合海克斯康工業軟件ODYSSEE機器學習平臺可以對工藝過程的未知參數預測，同時還可以實時預測工藝過程中的溫度等重要參數。

本次海克斯康直播講堂請到了我們流體仿真專家李晶博士為我們帶來基于CFD和機器學習改善半導體和電子器件回流焊工藝主題直播，通過具體案例詳細講解如何改進半導體和電子產品的生產制造工藝，敬請關注！

6月13日 14:00 

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直播內容聚焦

?? CFD在工藝仿真的應用；

?? 回流焊仿真技術；

?? 結合機器學習可以對工藝過程的未知參數預測，同時還可以實時預測工藝過程中的溫度等重要參數；

?? 仿真再現回流焊工藝過程中曼哈頓現象。

李晶

海克斯康CFD仿真專家

日本大阪大學工程熱物理博士

具有20年以上的流體仿真工程經驗，廣泛了解國內外客戶對CFD仿真需求以及發展現狀，針對客戶的需求能提供有效、合理、針對性的流體解決方案，為客戶解決實際應用問題。