Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Долговечность интегральных схем и методы ее прогнозирования

Диссертация: Долговечность интегральных схем и методы ее прогнозирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

При прогнозировании долговечности ИС в условиях эксплуатации РЭА, методы статистического прогнозирования являются более предпочтительными, однако нет единой точки зрения в выборе этих методов. Спектр предлагаемых к использованию методов прогнозирования долговечности ИС по параметрическим отказам очень широк: методы теории катастроф, нечетких множеств, прогнозирование методами распознавания… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. Долговечность интегральных схем и ее лимитирующие факторы
    • 1. 1. Оценка долговечности ИС по результатам ускоренных испытаний
    • 1. 2. Оценка долговечности алюминиевой металлизации ИС
    • 1. 3. Оценка долговечности оксидов ИС
    • 1. 4. Выводы к главе
  • ГЛАВА 2. Методы прогнозирования долговечности ИС по параметрическим отказам
    • 2. 1. Физико-статистический подход при прогнозировании долговечности
  • ИС по параметрическим отказам
    • 2. 2. Вероятностный и вероятностно-физический методы прогнозирования надежностных характеристик ИС
    • 2. 3. Прогнозирование долговечности ИС с помощью теории 96 распознавания образов и теории катастроф
    • 2. 4. Прогнозирование долговечности ИС с использованием методов 99 теории и анализа временных рядов
    • 2. 5. Выводы к главе
  • ГЛАВА 3. Математические методы построения прогнозов с использованием моделей временных рядов и цифровых адаптивных фильтров
    • 3. 1. Характеристики стационарных случайных процессов
    • 3. 2. Общие линейные модели временных рядов
      • 3. 2. 1. Авторегрессионные модели временных рядов
      • 3. 2. 2. Прогнозирование с использованием АР-моделей
      • 3. 2. 3. Модели скользящего среднего временных рядов
      • 3. 2. 4. Прогнозирование с использованием СС-моделей
    • 3. 3. Модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (метод Бокса-Дженкинса)
    • 3. 4. Прогнозирование с использованием АРПСС-моделей
    • 3. 5. Нелинейный метод наименьших квадратов для отыскания параметров 125 АРПСС-моделей
    • 3. 6. Методика идентификации моделей временных рядов
    • 3. 7. Моделирование процесса деградации электрических параметров ИС с использованием теорий идентификации систем и цифровых фильтров
    • 3. 8. Алгоритмы отыскания параметров моделей цифровых фильтров
    • 3. 9. Методы спектрального анализа рядов деградации электрических 146 параметров ИС
  • ЗЛО. Использование адаптивных фильтров для прогнозирования процесса 152 деградации электрических параметров ИС
    • 3. 10. 1. Адаптивные фильтры по критерию наименьшего 155 среднеквадратического отклонения
    • 3. 10. 2. Адаптивные фильтры по критерию рекурсивных наименьших квадратов
    • 3. 10. 3. Использование адаптивного фильтра Калмана для 159 прогнозирования процесса деградации электрических параметров ИС
    • 3. 11. Выводы к главе
  • ГЛАВА 4. Прогнозирование деградации выходных параметров ТТЛ ИС с использованием моделей временных рядов и цифровых адаптивных фильтров
    • 4. 1. Анализ влияния фактора времени и температуры на процесс деградации электрических параметров ИС
    • 4. 2. Использование моделей АР- и АРСС-фильтров для моделирования 179 процесса деградации параметров ИС в системе MatLab/Simulink
    • 4. 3. Адаптивное моделирование и одношаговое прогнозирование процесса деградации электрических параметров ИС
    • 4. 4. Прогнозирование процесса деградации электрических параметров ИС с использованием моделей временных рядов по рядам деградации без пропусков
    • 4. 5. Прогнозирование процесса деградации электрических параметров ИС с использованием моделей временных рядов по рядам деградации с пропусками
      • 4. 5. 1. Заполнение пропусков рядов деградации методом 224 интерполяции и прогнозами линейной регрессии
      • 4. 5. 2. Верификации прогнозов АРПСС-моделей
    • 4. 6. Прогнозирование стойкости ИС к длительным механическим воздействиям с использованием АРПСС-моделей
    • 4. 7. Прогнозирование процесса деградации электрических параметров 254 биполярных транзисторов с использованием АРПСС-моделей
    • 4. 9. Выводы к главе
  • ГЛАВА 5. Использование нейронных сетей для прогнозирования деградации 268 электрических параметров ИС
    • 5. 1. Однонаправленные многослойные нейронные сети
    • 5. 2. Использование нейронной сети с радиальными базисными 280 элементами и обобщенно-регрессионной сети в задачах прогнозирования
    • 5. 3. Использование линейной сети в задачах прогнозирования
    • 5. 4. Сравнение прогнозов нейронных сетей с прогнозами моделей временных рядов и цифровых фильтров
    • 5. 5. Выводы к главе 5 320 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И
  • ВЫВОДЫ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ ПЛ. Описание алгоритмов нелинейного метода наименьших квадратов 324 для оценивания параметров моделей временных рядов
  • П. 2. Пример использования нелинейного МНК для оценивая параметров 329 AP-моделей временных рядов
  • П.З. Пример использования нелинейного МНК для оценивая параметров 333 АРПСС-моделей временных рядов
  • П. 4. Программные модули нелинейного МНК для оценивания 339 параметров моделей временных рядов

Долговечность интегральных схем и методы ее прогнозирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В настоящее время в отечественных технических условиях (ТУ) на интегральные схемы (ИС) установлены наибольшие показатели долговечности — 150 тыс. ч и гамма-процентного ресурса сохраняемости — 25 лет, что сегодня практически полностью удовлетворяет все виды радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), в которых используются ИС. Но могут ли ИС практически сохранять свою работоспособность в течение 30, 50, 100 и более лет? И если не могут, то изменения каких составляющих конструкций ИС будут при этом преобладать? Какими испытаниями можно подтвердить такую долговечность?

На эти вопросы сейчас найти объективный ответ по имеющейся статистике или расчетными способами практически невозможно, хотя всевозможных моделей прогнозирования долговечности ИС имеется множество, как и множество работ, посвященных надежности ИС через изучение физики отказов, моделирование причин отказов, моделирование и экспериментальное определение надежности отдельных элементов ИС и в целом схемы.

Физики уже давно стали применять некоторые медицинские термины для объяснения наблюдаемых явлений в твердых телах и изделиях на их основе. Приведем несколько примеров из опубликованных работ по применению таких терминов, а именно «залечивание» пор, пустот в твердых телах [1]- эффект памяти в структурах Si-Al2Oy-Al [2]- «эпидемия» обрывов внутренних проводников в пластмассовых корпусах [3] и т. п. На наш взгляд, из медицинской терминологии можно заимствовать еще и термин «геронтология», применив его к изучению старения и долголетия полупроводниковых изделий (ППИ) и в частности ИС [4−18].

Геронтология ИС должна изучать старение схем, связанное с самопроизвольным изменением основных электрических параметров в нерабочем состоянии, т. е. при хранении (эффект «чистого старения») и с быстрым или относительно медленным изменением электрических параметров ИС за счет влияния электрических нагрузок и дестабилизирующих факторов внешних воздействий. На основе изучения явлений старения необходимо найти зависимости для расчета реального долголетия ИС, определяемого конструкцией и технологией изготовления. Задача эта непростая, т.к. ИС представляют собой сложную физическую систему, создаваемую в процессе длительного технологического цикла с использованием различных физико-химических процессов, целью которых является модифицирование свойств полупроводника и формирование топологической структуры, обеспечивающих необходимый комплекс электрических параметров ИС [5].

Зависимость интенсивности отказов от времени работы ИС имеет вид кривой, которая характеризуется тремя периодами: периодом приработки, в котором интенсивность отказов вначале велика, а затем быстро падаетпериодом нормальной работы, т. е. основной работы, в котором значение интенсивности отказов, как правило, постоянно, и периодом старения (износа), в котором интенсивность отказов начинает вначале медленно, а затем более быстрее возрастать. Однако, последняя стадия у ИС только предполагается. Из литературных источников известно, что участок старения на ваннообразной кривой интенсивности отказов получен по результатам ускоренных испытаний ИС на долговечность. Для ИС, эксплуатирующихся в условиях и режимах, оговоренных в ТУ, период старения не наблюдался [4−18].

Для периода нормальной работы в отечественной практике установлено, что интенсивность отказов Я для ИС высокой надежности характеризуется величиной от 10~6 до 1(Г9 1/ч и сверхвысокой надежности от 10~9 1/ч и ниже. Учитывая постоянное значение Л для этого периода работы изделия, величина средней наработки на отказ Т теоретически определяется как Т=/Л. Тогда получим теоретическое среднее время наработки для ИС от 1 млн. ч до 1 млрд. ч для схем высокой надежности и более 1 млрд. ч для схем сверхвысокой надежности, то есть от 114 до 114 155 лег и более [418].

При получении прогнозных оценок долговечности ИС возможны два подхода: исследование физико-химических процессов, протекающих в элементах конструкции ИС (физические методы прогнозирования) и математическое моделирование процесса деградации (методы статистического прогнозирования).

Физические методы прогнозирования в своей основе не имеют строгих математических уравнений. Согласно данным зарубежной литературы интенсивность отказов ИС имеет бимодальный характер, а долговечность при экстраполяции к нормальной температуре оценивается величиной более 100 тыс. лет. Однако в литературе отсутствуют данные по фактической наработке ИС, подтверждающие достоверность прогнозов ускоренных испытаний [4−18].

При прогнозировании долговечности ИС в условиях эксплуатации РЭА, методы статистического прогнозирования являются более предпочтительными, однако нет единой точки зрения в выборе этих методов. Спектр предлагаемых к использованию методов прогнозирования долговечности ИС по параметрическим отказам очень широк: методы теории катастроф [19−21], нечетких множеств [21,22], прогнозирование методами распознавания образов [23], имитационная физико-статистическая теория надежности [24−32], методы, основанные на анализе и прогнозировании рядов деградации контролируемых параметров [31−32], методы параметрической теории надежности (статистические и вероятностно-статистические методы прогнозирования) [33−36], термодинамические методы прогнозирования [37], энергетически-временная модель деградации параметров ИС [38], эволюционно-энтропийная модель процесса деградации [38], феноменологический метод физического анализа и прогнозирования надежности [39] и т. д.

Однако, в многочисленных работах теоретические исследования не доведены до практического их использования в инженерной практике, поэтому и не приведены конкретные примеры прогнозирования долговечности серийно выпускаемых ИС по параметрическим отказам по данным длительных испытаний ИС. Практически все подходы требуют разработки дополнительного программного обеспечения, что сводит «на нет» все усилия разработчиков методологических подходов. Единственный подход, который широко используется на практике и имеющий строгое математическое обоснование, это подход с использованием статистических и вероятностно-статистических методов прогнозирования [33−36]. Однако, для современных ИС с интенсивностями отказов 1(Г9 1/ч и ниже, характеризующимися преобладанием параметрических отказов над катастрофическим, оказался более эффективным подход с использованием имитационной физико-статистической теории надежности [24−32].

Геронтология ИС должна ответить на следующие вопросы: возможно ли достоверно прогнозировать по траекториям процесса деградации основных электрических параметров долговечность ИС на основе длительных испытаний? Какой из методов прогнозирования долговечности ИС по параметрическим отказам является предпочтительным и какие методы доступны, т. е. реализованы в программном виде: методы теории катастроф, методы, основанные на анализе и прогнозировании временных рядов, прогнозирование с использованием нейронных сетей. Может быть необходимо использовать совокупность методов для повышения достоверности прогнозов: методов теории временных рядов, теории идентификации динамических систем, цифровых фильтров и нейронных сетей (НС). Насколько правомерно использовать методы прогнозирования, заимствованные из различных областей науки и техники? Ответы на данные вопросы практически отсутствуют в научной литературе.

Применение вышеуказанных методов для прогнозирования процесса деградации контролируемых параметров ИС есть результат подхода к исследуемым объектам как к «черному ящику» (кибернетический подход). Объект исследования представляется как некоторая динамическая система, которая может быть описана своим функциональным оператором. Такой подход ставит своей целью посредством построения некоторой модели установить изоморфизм не с внутренней структурой и ее функционированием, а с внешними проявлениями ее информативных параметров. Это позволяет использовать такой подход и для прогнозирования долговечности ИС независимо от степени интеграции и технологии, как в условиях эксплуатации, оговоренных в ТУ, так и в условиях воздействия внешних дестабилизирующих факторов.

Почему необходимо научиться прогнозировать долговечность ИС? Вопервых, современные ИС по субмикронной технологии, как показывает анализ литературных данных, проведенный в работах [4−15] достигли сверхнизких интенсивностей отказов (Ю-9 1/ч и ниже), подтвердить которую натурными испытаниями не представляется возможным. Во — вторых, на высоконадежных ИС построены все радиоэлектронные системы длительной работы оборонного и космического характера. В настоящее время длительность работы этих систем в активном или дежурном режимах рассчитывается на срок в 15−20 лет. Но дороговизна этих систем требует научного обоснования для продления их срока службы. Научной основой для этого и будет геронтология ИС. Цель работы.

Целью данной работы являлось разработка методик прогнозирования процесса деградации электрических параметров ИС как по результатам испытаний на долговечность, так и для задач слежения за процессом деградации электрических параметров ИС в составе РЭА с использованием теории цифровых адаптивных фильтров, временных рядов и НС.

Для достижения указанной цели были сформулированы следующие задачи: изучить механизмы генерации временных рядов деградации электрических параметров ИС статистическими методами с привлечением авторегрессионного и спектрального анализа в системах Matlab/Simulink и Statistica for Windowsразработать методики построения краткосрочных и долгосрочных прогнозов процесса деградации электрических параметров ИС с использованием моделей временных рядов, моделей адаптивных цифровых фильтров, НС в системах.

Matlab/Simulink, Statistica for Windows и статистических пакетов программ SPSS, NCSSиспользовать однонаправленную многослойную нейронную сеть, сеть с радиальными базисными элементами, обобщенно-регрессионную, линейную для построения долгосрочных прогнозов процесса деградации электрических параметров ИС по результатам испытаний на долговечность с привлечением системы Matlab/Simulinkиспользовать модели адаптивных цифровых фильтров по критерию наименьшего среднеквадратичного отклонения (СКО), по критерию рекурсивных алгоритмов наименьших квадратов (РНК), фильтра Калмана и на базе линейных НС для построения краткосрочных прогнозов в задачах слежения за процессом деградации электрических параметров ИС в составе радиоэлектронной аппаратуры с привлечением системы Matlab/Simulinkподтвердить достоверность долгосрочных прогнозов процесса деградации электрических параметров ИС, построенных с использованием моделей временных рядов по результатам испытаний на долговечность с привлечением системы Statistica for Windows и статистических пакетов программ SPSS, NCSS прогнозами НС с привлечением системы Matlab/Simulinkпостроить прогнозные оценки долговечности по результатам испытаний ИС и биполярных транзисторов в условиях воздействия дестабилизирующих факторов (механические нагрузки, электростатические разряды) с привлечением разработанных методик.

Научная новизна. В результате выполнения диссертации получены следующие новые научные и технические результаты:

1. Разработаны методики прогнозирования процесса деградации электрических параметров ИС с применением моделей стационарных (модели авторегрессии, АР-модели), авторегрессии скользящего среднего, АРСС-модели) и нестационарных временных рядов (модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего, АРПСС-модели), моделей адаптивных цифровых фильтров и с использованием НС для построения краткосрочных и долгосрочных прогнозов с использованием систем Matlab/Simulink, Statistica for Windows и статистических пакетов программ SPSS, NCSS.

2. Установлен авторегрессионный процесс генерации стационарных случайных рядов деградации наихудших значений параметров ТТЛ ИС без пропусков, полученных по результатам испытаний на долговечность в течение 100−150 тыс.ч. Для рядов деградации параметров U ()l (выходное напряжение низкого уровня) и U0H (выходное напряжение высокого уровня) ТТЛ ИС с пропусками, заполненными различными методами, выявляется нестационарный временной характер.

3. Установлено, что адаптивные цифровые фильтры позволяют строить краткосрочные прогнозы, адекватно моделировать процесс деградации электрических параметров ИС и могут быть использованы в качестве следящих систем за процессом деградации в составе радиоэлектронной аппаратуры.

4. Показано, что некоторые разновидности НС: линейная, обобщенно-регрессионная и сеть с радиальными базисными элементами — могут выступать как альтернатива прогнозированию с использованием методов теории цифровых фильтров, идентификации систем и временных рядов, когда не удается установить вид моделей динамических систем.

5. Подтверждена гарантийная наработка ТТЛ ИС серий 133, 106, 134 по параметрам U ()l и U0H, не менее 150 тыс. ч долгосрочными прогнозами моделей стационарных и нестационарных временных рядов и долгосрочными прогнозами НС.

6. Обоснована возможность использования разработанной методики с использованием моделей временных рядов для прогнозирования времени наступления параметрических отказов по данным наработки в течение времени, составляющего не менее 30% от гарантированной в технических условиях долговечности.

Реализация результатов работы. Практическая значимость.

1. Построены модели деградации контролируемого параметра U0I ТТЛ ИС типа 133ЛА8 с применением адаптивных цифровых фильтров и авторегрессионных методов спектрального анализа в системе Matlab/Simulink.

2. Построены модели деградации и осуществлено прогнозирование долговечности ТТЛ ИС типа ИЗЛРЗ, 133ЛА8 до наступления параметрических отказов по рядам деградации без пропусков (150 тыс. ч испытаний) с использованием АР-моделей в системах Matlab/Simulink, Statistica for Windows и в статистических пакетах программ SPSS, NCSS.

3. Осуществлено прогнозирование долговечности ТТЛ ИС типа ПЗЛРЗ, 133ЛА8, И6ЛРЗ, 106ЛБ1, 134ЛБ1 до наступления параметрических отказов по рядам деградации с пропусками, заполненными различными методами, с использованием АРПСС-моделей в системе Statistica for Windows.

4. Получены прогнозирующие оценки стойкости ТТЛ ИС типа 134ЛБ1 по параметрам U ()l и U0H при ресурсных испытаниях на стойкость к одиночным и многократным ударам с использованием моделей временных рядов.

5. Проведено прогнозирование стойкости биполярных транзисторов типа КТ361 по параметру коэффициент усиления по току в схеме с общим эмиттером (/?) при испытаниях на воздействие электростатических разрядов (ЭСР) с использованием АРПСС-моделей. Для минимальных значений параметра Р, установлена корреляционная связь между воздействиями ЭСР и деградацией параметра, т. е. ЭСР вызывают ускоренную деградацию подобно воздействию повышенной температуре и облучению.

6. Получены прогнозирующие оценки долговечности биполярных транзисторов типа КТ361, КТ3126А9, КТ646А, КТ645А при испытаниях на долговечность в течение 50 тыс. ч с использованием моделей временных рядов по параметрам: /? и 1кт (обратный ток р-п-перехода коллектор-база).

7. Построены модели деградации и долгосрочные прогнозы по параметру U ()l ТТЛ ИС типа 133ЛА8, ИЗЛРЗ (без пропусков) с использованием нейронных сетевых парадигм (нейронные сети с радиальными базисными элементами, обобщенно-регрессионная сеть, линейная сеть) в системе MatLab/Simulink. Точечные прогнозы НС и интервальные прогнозы АРПСС-моделей позволили подтвердить гарантийную наработку 200 тыс. ч в облегченном режиме по параметру U ()l. Долгосрочные прогнозы с использованием моделей временных рядов и НС показали, что время наступления параметрического отказа может быть значительно больше 500 тыс.ч.

8. Разработан и протестирован на рядах деградации с пропусками и безнелинейный метод наименьших квадратов (демпфированный метод Гаусса-Ньютона) для оценки параметров АР и АРПСС-моделей. Получено хорошее согласие с оценками АР и АРПСС-моделей вычисленными с использованием систем Matlab/Simulink, Statistica for Windows и статистических пакетов программ SPSS и NCSS.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методика построения краткосрочных и долгосрочных прогнозов процесса деградации основных электрических параметров ИС по рядам деградации без пропусков с использованием АР-моделей временных рядов в системе Statistica for Windows.

2. Методика построения краткосрочных и долгосрочных прогнозов процесса деградации основных электрических параметров ИС по рядам деградации с пропусками с использованием АРПСС-моделей временных рядов в системе Statistica for Windows.

3. Методика построения краткосрочных прогнозов в задачах слежения за процессом деградации основных электрических параметров с использованием адаптивных цифровых фильтров, адаптивных цифровых фильтров на базе линейных НС в системе MatLab/Simulink.

4. Методика построения долгосрочных прогнозов процесса деградации основных электрических параметров ИС с использованием различных сетевых парадигм (сети с радиальными базисными элементами, обобщенно-регрессионная сеть, линейная сеть) в системе MatLab/Simulink.

5. Обоснование замены длительных испытаний ИС на долговечность их прогнозированием до наступления параметрических отказов с использованием методики, основанной на моделях временных рядов, по данным наработки в течение времени, составляющего не менее 30% от гарантированной в ТУ долговечности.

6. Прогнозирование процесса деградации основных электрических параметров биполярных транзисторов и ИС в условиях воздействия дестабилизирующих факторов (электростатические разряды и механические воздействия).

Апробация работы. Результаты диссертации докладывались на: ежегодных международных научно-технических семинарах «Шумовые и деградационные процессы в полупроводниковых приборах» (Москва, МЭИ, 1995;2005) — ежегодных межвузовских научно-технических конференциях «Микроэлектроника и информатика» (Москва, МГИЭТ, 1995;1996) — IX и X отраслевых научно-технических конференциях «Состояние и пути повышения надежности видеомагнитофонов» (Воронеж, 1995;1996) — Международной научной конференции «Системные проблемы теории надежности, математического моделирования и информационных технологий» (Москва-Сочи, 1996), Международном семинаре «Релаксационные явления в твердых телах» (Воронеж, 1995), IX международной науч.-техн. конф. «Радиолокация, навигация, связь» (Воронеж, 2003) — XVI научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления» (Москва, 2004) — 3-ей Международной науч.-техн. конф. (Вологда, 2005).

Данная работа выполнялась при поддержке гранта РФФИ 05−08−1 225-а «Прогнозирование долговечности интегральных схем по параметрическим отказам» .

Результаты работ отражены в госбюджтной НИР ГБ 01.34 «Изучение технологических и физических процессов в полупроводниковых структурах и приборах», этап N3 «Повышение надежности полупроводниковых приборов и интегральных схем» .

Проект диссертанта «Проектирование БИС с учетом надежности» стал лауреатом конкурса исследовательских проектов в области автоматизации проектирования интегральных схем, проводимого фирмой Intel в 2003 г в России и странах СНГ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 47 работ, в том числе 8 статей в центральных журналах, три монографии и два учебных пособия.

Личный вклад автора. Все исследования, представленные в диссертации, проведены соискателем. В работах, опубликованных с соавторами, диссертанту принадлежит статистическая обработка экспериментов, разработка моделей деградации и реализация их в системах Matlab/Simulink, Statistica for Windows и в статистических пакетах программ SPSS, NCSS, разработка алгоритмов и программ нелинейного метода наименьших квадратов для оценок параметров моделей, обсуждение полученных результатов.

Структура и объем диссертации

Работа состоит из введения, четырех глав, выводов и приложения. Общий объем 380 страниц, в том числе 38 таблиц, 136 рисунков, список литературы, состоящий из 284 наименований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

На основании проведенных в диссертации исследований можно сделать следующие выводы.

1. Модели цифровых фильтров и модели временных рядов базируются на общем математическом аппарате для отыскания параметров моделей. Цифровые фильтры способны лишь строить одношаговые прогнозы (краткосрочное прогнозирование) и не пригодны для прогнозирования времени наступления параметрических отказов (долгосрочное прогнозирование). Модели временных рядов более предпочтительны, т.к. позволяют предсказывать время наступления параметрических отказов, однако в задачах реального времени они не пригодны.

2. Использование моделей цифровых фильтров для моделирования процесса деградации параметров ИС эффективно только в случае, если происходит «непосредственное» наблюдение за процессом деградации и процесс деградации адекватно описывается авторегрессионными моделями. Цифровые адаптивные фильтры, настроенные должным образом, позволяют одинаково хорошо моделировать процесс деградации как по «коротким», так и по «длинным» временным рядам.

3. Отталкиваясь от реальных накопленных статистических данных о процессе деградации выходных параметров ТТЛ ИС, адаптивные фильтры могут быть перенесены в базис программируемых логических ИС или в специализированные процессоры цифровой обработки сигналов в качестве адаптивных следящих фильтров за процессом деградации электрических параметров ТТЛ ИС в составе радиоэлектронной аппаратуры с длительным сроком активного существования.

4. Ряды деградации без пропусков контролируемых параметров ТТЛ ИС демонстрируют стационарный характер и могут быть описаны авторегрессионными моделями временных рядов. В случае заполнения пропусков ряда недостающими значениями, последние демонстрируют нестационарный временной характер.

5. Использование моделей временных рядов (АРСС, АРПСС) целесообразно в тех случаях, когда не наблюдаются катастрофические отказы в процессе испытаний, устанавливается слабая корреляционная связь между контролируемым параметром и дестабилизирующем фактором (время испытания, механические воздействия, электростатические разряды, температурные воздействия), т. е. в тех случаях, когда воспользоваться классическим регрессионным анализом затруднительно.

6. Показаны практические примеры использования моделей временных рядов для построения краткосрочных и долгосрочных прогнозов стационарных и нестационарных рядов деградации контролируемых параметров и ()1 и ион ТТЛ ИС в системах Matlab/Simulink, Statistica for Windows и в статистических пакетах программ SPSS, NCSS.

7. Показаны практические примеры использования моделей цифровых адаптивных фильтров (фильтр Калмана, фильтры по критерию наименьшего СКО, фильтры по критерию РНК), моделей адаптивных фильтров на базе линейной нейронной сети для построения краткосрочных прогнозов в задачах слежения за процессом деградации параметра U0L ТТЛ ИС типа 133ЛА8, ПЗЛРЗ в системах.

Matlab/Simulink, Statistica for Windows и в статистических пакетах программ SPSS, NCSS.

8. Построены модели деградации и осуществлено прогнозирование долговечности ТТЛ ИС типа 133ЛА8, ПЗЛРЗ до наступления параметрических отказов по рядам деградации без пропусков (150 тыс. ч испытаний) с использованием АР-моделей в системах Matlab/Simulink, Statistica for Windows и в статистических пакетах программ SPSS, NCSS. По точечным прогнозам АР-моделей на глубину свыше 30 тыс. ч параметрические отказы по наихудшим значениям параметра U ()l не фиксируются. По интервальным прогнозам АР-модели прогнозируемое время наступления параметрического отказа по параметру U0L ИС типа 133ЛА8 составляет 160 тыс. ч, а по параметру U0L ИС типа ПЗЛРЗ не фиксируется.

9. Процесс деградации наихудших значений параметров U0I и U0H ТЛЛ ИС типа ПЗЛРЗ и 133ЛА8 (150 тыс. ч), 1533ТМ2 (ТЛЛШ, 100 тыс. ч), П6ЛРЗ (90 тыс. ч), 106ЛБ1 (130 тыс. ч), 134ЛБ1 (110 тыс. ч)) при испытаниях на долговечность в случае заполнения пропусков методом интерполяции, прогнозами линейной регрессии, кубическими сплайнами адекватно описывается АРПСС-моделями: APnCC (0,d, q) для параметра U0L и АРПСС (рД0) для параметра U0H, где d, q и р принимают значения 1 или 2.

10. Осуществлено прогнозирование долговечности ТТЛ ИС типа ПЗЛРЗ, 133ЛА8, П6ЛРЗ, 106ЛБ1, 134ЛБ1 до наступления параметрических отказов по рядам деградации с пропусками, с использованием АРПСС-моделей в системе Statistica for Windows.

11. Получены прогнозирующие оценки стойкости ТТЛ ИС типа 134ЛБ1 по параметрам U0, и ион к одиночным и многократным ударам с использованием моделей временных рядов. Прогнозируемое время наступления параметрических отказов по наихудшим значениям параметра U0L в случае воздействия 300 одиночных ударов с ускорением 1000 g составит 800 ударов и 1300 ударов по средним значениям. При воздействии 30 000 многократных ударов с ускорением 150 g прогнозируемое число ударов до наступления параметрического отказа по наихудшим значениям параметра U0H составит не менее 120 000 ударов, по средним — 230 000.

12. Получены прогнозирующие оценки стойкости биполярных транзисторов типа КТ361 по параметру ?3 при испытаниях на воздействие ЭСР с использованием АРПСС-моделей. Наиболее сильно подвержены деградации минимальные значения параметра /?. Экспериментальная стойкость по минимальным значениям ?3 оценивается величиной 45 воздействий ЭСР при напряжении 500 В, по максимальным значениям, прогнозируемая стойкость с использованием модели АРПСС (1,1,0) оценивается 63 воздействиями ЭСР.

13. Получены прогнозирующие оценки долговечности биполярных транзисторов типа КТ361, КТ3126А9, КТ646А, КТ645А при испытаниях на долговечность в течение 50 тыс. ч с использованием моделей временных рядов по параметрам: /? и 1кт. Долговечность по минимальным значениям параметра ?3 транзистора КТ3126А оценивается величиной 130 тыс. ч, для транзистора КТ 3126А9 -150 тыс.ч.

14. Установлено, что метод прогнозирования деградации электрических параметров ТТЛ ИС с использованием НС может выступать как альтернатива прогнозированию с использованием методов теории цифровых фильтров, идентификации систем и временных рядов, когда не удается установить вид моделей динамических систем.

15. Построены модели деградации и долгосрочные прогнозы по параметру U0I ТТЛ ИС типа 133ЛА8, ОЗЛРЗ (без пропусков) с использованием нейронных сетевых парадигм (нейронные сети с радиальными базисными элементами, обобщенно-регрессионная сеть, линейная сеть) в системе MatLab/Simulink. Точечные прогнозы НС и интервальные прогнозы АРПСС-моделей позволили подтвердить гарантийную наработку 200 тыс. ч в облегченном режиме по параметрам Uol и U0H для ТТЛ ИС серии 133. Долгосрочные прогнозы с использованием моделей временных рядов и НС по параметру U0, ТТЛ ИС показали, что время наступления параметрического отказа может быть значительно больше 500 тыс.ч.

16. Разработан и протестирован на рядах деградации с пропусками и без собственный решатель — нелинейный метод наименьших квадратов (демпфированный метод Гаусса-Ньютона) для оценки параметров АР и АРПСС-моделей. Получено хорошее согласие с оценками АР и АРПСС-моделей вычисленными с использованием систем Matlab/Simulink, Statistica for Windows и статистических пакетов программ SPSS и NCSS.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Л.С., Черемской П. Г., Фукс М. Я. Поры в пленках. М.: Энергоиздат. 1982. С. 21,25, 144.
  2. Эффект памяти в структурах Si-Al203-Al / Чистов Ю. С., Дикарев Ю. И., Гольдфарб В. А., Сыноров В. Ф., Суровцев И. С. // В кн. «Новое в технике полупроводникового производства». Воронеж: Изд-во ВГУ. 1971.С.170.
  3. Verweij J. VLSI reliability in Europe // Proc. IEEE. 1993. Vol.81. N5. Pp.675−681.
  4. A.B. Долговечность субмикронных БИС и ПЛИС // Микроэлектроника. 2005. Том 34. N2. С. 138−158.
  5. Горлов М. И, Емельянов В. А., Строгонов A.B. Геронтология кремниевых интегральных схем. М.: Наука. 2004. 240 с.
  6. М.И., Строгонов A.B. Геронтология кремниевых интегральных схем // Микроэлектроника. 2001. Том 30. N2. С. 147−160.
  7. М.И., Строгонов A.B. Геронтология интегральных схем: прогнозирование долговечности ИС // Петербургский журнал электроники. 1996. N 4. С. 35−41.
  8. М.И., Строгонов A.B. Геронтология кремниевых интегральных схем. Часть 1. ChipNews. 2000. N3. С. 22−25.
  9. A.B. Долговечность интегральных схем и производственные методы ее прогнозирования // ChipNews. 2002. N6. С. 44−49.
  10. A.B. Производственные методы прогнозирования долговечности БИС // Петербургский журнал электроники. 2003. N3. С. 46−57.
  11. М.И., Строгонов A.B. Долговечность современных БИС // Радиолокация, навигация, связь. Материалы докл. IX международной науч.-техн. конф. Том 1 (Воронеж, 22−24 апреля 2003 г.). Воронеж 2003. С. 556−563.
  12. М.И., Строганов A.B. Геронтология интегральных схем: долговечность алюминиевой металлизации // Петербургский журнал электроники. 1997. N 1. С. 2737.
  13. М.И., Строганов A.B. Геронтология интегральных схем: долговечность оксидных пленок// Петербургский журнал электроники. 1997. N 2. С. 25−36.
  14. М.И., Зенин В. В., Строганов A.B. Геронтология интегральных схем: долговечность внутренних соединений // Петербургский журнал электроники. 1998. N2. С. 38−45.
  15. М.И., Строганов A.B., Рольщиков В. Е. К вопросу о геронтологии интегральных схем // Релаксационные явления в твердых телах: Тезисы докладов Международного семинара (Воронеж, 5−8 сентября 1995). Воронеж, 1995, С. 191−192.
  16. М.И., Строганов A.B. Влияние диффузии материалов кристалла на долговечность интегральных схем // Релаксационные явления в твердых телах: Тезисы докладов Международного семинара (Воронеж, 18−21 октября 1999). Воронеж, 1995, С. 90.
  17. Л.Г. Предвестники отказов в изделиях электронной техники. М.: Радио и связь. 1989. 96 с.
  18. В.П., Дубицкий Л. Г. Выявление причин отказов РЭА / Под ред. Л. Г. Дубицкого. М.: Радио и связь. 1983. 232 с.
  19. Я.В. Диагностика деградационных процессов в полупроводниковых структурах с позиций междисциплинарных теорий // Зарубежная радиоэлектроника. 1996. N5. С. 77−82.
  20. И.Т., Черняев Н. В. Обобщенная модель надежности изделий // Известия вузов. Электроника. 1998. N1. С.85−90.
  21. И.Т., Черняев H.B. Выражения для основных количественных показателей надежности в физико-статистическом подходе // Петербургский журнал электроники. 1994. N1.C.56−58.
  22. И.Т. Элементы физико-статистической теории надежности интегральных микросхем // Качество и надежность. М.: Политехнический музей. 1990. N6. С. 42.
  23. И.Т., Черняев Н. В. Применение физико-статистического подхода для расчета количественных показателей надежности изделий // Сб. тез. докл. межд. науч.-техн. конф. «Физические аспекты надежности интегральных схем». Воронеж. Май 1993. С. 46−48.
  24. И.Т., Черняев Н. В. Метод изучения надежности интегральных микросхем // Микроэлектроника. 1992. Вып.2. Том 21. С. 105−111.
  25. И.Т., Черняев Н. В. Выражения для основных количественных показателей надежности в физико-статистическом подходе // Петербургский журнал электроники. 1994. N1. С. 56−58.
  26. И.Т., Черняев Н. В. Управление надежностью интегральных микросхем на основе информационной избыточности // Известия вузов. Электроника. 1998. N7. С. 62−66.
  27. И.Т., Кривошапко В. М., Романов A.A. Построение модели параметрической надежности ИС по данным о деградации их характеристик и имитация испытаний на ЭВМ // Электронная техника. Сер. Микроэлектроника. 1979. Вып.1. С. 15−19.
  28. И.Т., Кривошапко В. М. Моделирование параметрических отказов и изучение надежности интегральных схем // Электронная техника. Сер. Упр. кач-вом, стандартизация, метрология, испытания. 1981. Вып.4. С. 52−57.
  29. В.Ф., Пивоварова Р. П. Параметрическая надежность и физические модели отказов интегральных схем. Воронеж: Изд-во ВГУ. 1983. 152 с.
  30. Д.В., Голинкевич Т. А., Мозгалевский A.B. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. Под ред. Т. А. Голинкевича. М.: Сов. радио. 1974. 224 с.
  31. Г. В. Подход к получению функций параметрической надежности и их использованию в микроэлектронике // Электронная техника. Сер. 8. 1991. Вып.1. С.11−13.
  32. Ю.Т., Раскин Л. Г. Прогнозирование технического состояния систем управления. Харьков: Основа. 1996, 303 с.
  33. В.И. Проблемы микроэлектроники (1. Диффузия. 2. Дефектообразование. 3. Деградация) // Физика и техника полупроводников. 1995. Том 29. С. 842
  34. Л.Г. Физические основы интегральной диагностики // Электронная техника, сер. Упр. кач-вом, стандартизация, метрология, испытания. 1980. Вып.7. С. 11−33.
  35. Е.И. Феноменологический метод физического анализа и прогнозирования надежности // Электронная техника, сер. Упр. кач-вом, стандартизация, метрология, испытания. 1974. Вып.11. С.59−67
  36. Pradeep Lall. Tutorial: Temperature as an input to microelectronics-reliability models // IEEE Trans. Reliab. 1996. Vol. 45. N1. Pp. 3−9.
  37. Krishna Seshan, Timothy J., Kenneth J. The quality and reliability of Intels Quarter Micron Process // Intel Technology Journal. 2002. Vol.6, issue 1, feb.14.
  38. Morton S., Gordon M. Jonson, Bruce P. Kirk, Joseph B.Brauer. Microcircuit accelerated tests // IEEE Transactions on Reliability. 1975. Vol. R-24. N4. Pp.238−250.
  39. Stojadinovic N.D. Failure physics of integrated circuits-a review // Microelectron. Reliab. 1983. Vol.23. N4. Pp. 609−707.
  40. Stojadinovic N.D., Ristic S.D. Failure physics of integrated circuits and relationship to reliability // Phys. Stat. Sol. (a). 1983. Vol.75. Pp.11−47.
  41. Д., Эйкерс Л., Гринич Э. Электроника ультрабольших интегральных схем: Пер. с англ. М.: Мир. 1991. 327 с.
  42. Г. Я. Красников. Конструктивно-технологические особенности субмикронных МОП-транзисторов. В 2-х частях. Часть 1. Москва: Техносфера. 2002.416 с.
  43. Wurnik F., Pelloth W. Zuver lassigkeit von integrierton schaltungenll nachrichtennische zeltschrift // 1984. Vol.37. N11. Ss.710−712, 714−716.
  44. Wurnik F., Pelltoth W. Functional Burn-In for integrated circuits // Microelectron. Reliab. 1990. Vol.30. N2. Pp.265−274.
  45. Analog devices. ADI Quality Systems, http:// www.analog.com
  46. Microchip. 1998 Annual Reliability Report (compiled 7/99). http:// www.microchip.com
  47. Gossner S. German philosophy and practice of aging within qualification of electrical equipment for safety systems of nuclear power plants // IEEE Trans. Nucl. Sci. 1984. Vol.31. N2. Pp.940−944.
  48. Bowles J.B. A survey of reliability prediction procedures for microelectronics devices // IEEE Trans. Reliab. 1992. Vol. 41. N1. Pp. 2−12.
  49. Atmel corporation. Quality & reliability handbook 2001−2002. Rev. 09/01. http:// www.atmel.com
  50. ADI Reliability Handbook 2001. http:// www.analog.com
  51. Xilinx. The reliability data program. Expanded version. Oct.l. 2000. Cover PI 1.
  52. Actel Digital Library. Space FPGAs Product Brochure. Q3.2001.
  53. QuickLogic Reliability Report. Q2. 2002. Rev.A.
  54. Altera Reliability Report 37. Q2. 2002.
  55. РД 11 0755−90. Микросхемы интегральные. Методы ускоренных испытаний на безотказность и долговечность. РНИИ «Электронстандарт». 1990.
  56. М.И., Королев С. Ю., Кулаков A.B., Строгонов A.B. Расчет надежности интегральных схем по конструктивно-технологическим данным. Воронеж: Издательство Воронежского университета. 1996. 80 с.
  57. Силовые полупроводниковые приборы. Пер. с англ. Под ред. В. В. Токарева. Воронеж. 1995 (International Rectifier. Applications Handbook).
  58. Crook D.L. Method of determining reliability screens for time dependent dielectric breakdown. Proc. 17th Int’l Reliability Physics Symp. 1979. Pp. 1−7.
  59. Patrikar R.M., Lai R. Field acceleration factor for dielectric breakdown of MOS devices //Microelectron.Reliab. 1989. Vol.29. N4. Pp.603−607.
  60. Chen I.C., Holland S., Hu C. A quantitative physical model for time dependent breakdown in Si02. Proc. 23rd Int’l Reliability Physics Symp. 1985. Pp.24−28.
  61. Chen I.C., Holland S., Hu C. Electrical breakdown in thin gate and tunneling oxides // J. of Sol. St. Circ. 1985. Vol. SC-20. N1. Pp.333−342.
  62. .В. Моделирование надежности двуокиси кремния // Электронная техника. Сер. Материалы. 1992. Вып.1. С. 66−69.
  63. Hokari Y. Dielectric breakdown wearout limitation of thermally-grow thin-gate oxides // Solid St. Electron. 1990. Vol.33. N1. Pp.75−78.
  64. Elsayed E.A., Chan C.K. Estimation of thin-oxide reliability using proportional hazards models//IEEE Trans. Reliab. 1990. Vol.39. N3. Pp.329−335.
  65. Peter Lipp. Zuverlassigkeit und Qualitat von Asics // Elektronik. 1990. N24. S. 106−110.
  66. M.X. Техника и технология интегральных схем будущего. Надежность и выход годных изделий при производстве СБИС по МОП технологии // ТИИЭР. 1986. Том 74. N12. С.132−150.
  67. Ни С. The Berkeley reliability simulator BERT: an 1С reliability simulator // Microelectron J. 1992. Vol.23. N2. Pp.97−102.
  68. Sebastian B. Predict transistor failure due to metal wearout // Microwaves and RF. 1985. Vol.24. N12. Pp.69−71.
  69. Prokop G.S., Joseph R.R. Electromigration failure at aluminum-silicon contacts // J. Appl. Phys. 1972. Vol.42. N1. Pp.2595−2602.
  70. В.Ф., Соловьев В. Н. Физические механизмы деградации полупроводниковых приборов // Зарубежная электронная техника. 1984. N2. с.3−47.
  71. Гусев А, Лидский Э., Мироненко О. Малые выборки при оценке работоспособности и надежности электронных компонентов. Часть 1 // ChipNews. 2002. N1. С.52−26.
  72. Э., Мироненко О., Гусев А. Современный подход к оценке надежности изделий электронной техники // Компоненты и технология. 2000. N3. С.58−63.
  73. Wurnik I.M. Quality assurance system and reliability testing of LSI circuits // Microelectron. Reliab. 1983. Vol.23. N4. Pp.709−715.
  74. M., Ануфриев Л., Строгонов А. Отбраковочные технологические испытания как средство повышения надежности партии ИС // ChipNews. 2001. N5. С.22−26.
  75. М., Адамян А., Ануфриев Л., Емельянов В., Строгонов А. Тренировка изделий электронной техники и электронных блоков // ChipNews. 2001. N10. С.40−45.
  76. М., Строгонов А., Андреев А. Входной контроль полупроводниковых изделий // ChipNews. 2002. N3. С.40−46.
  77. М.И., Строгонов А., Ануфриев Д. Качество и надежность полупроводниковых изделий // Технологии в электронной промышленности. 2005. N2. С.54−57.
  78. М.И., Строгонов A.B. Емельянов A.B., Плебанович В. И. Качество полупроводниковых изделий // Машиностроитель. 2005. N7. С.31−33.
  79. М.И., Строгонов A.B. Емельянов A.B., Плебанович В. И. Технологические методы повышения надежности интегральных схем // Машиностроитель. 2005. N9. С.59−62.
  80. М.И., Строгонов A.B. Емельянов A.B., Плебанович В. И. Конструктивно-технологические особенности ИС, влияющих на их надежность // Машиностроитель. 2005. N10. С.37−39.
  81. М.И., Строгонов A.B. Емельянов A.B., Плебанович В. И. Надежность полупроводниковых изделий // Машиностроитель. 2005. N11. С.43−47.
  82. М.И., Строгонов A.B. Емельянов A.B., Плебанович В. И. Надежность и качество полупроводниковых изделий // Машиностроитель. 2005. N12. С.35−40.
  83. М., Строгонов А., Арсентьев А., Емельянов А., Плебанович В. Отбраковочные технологические испытания как средство повышения надежности партии ИС // Технологии в электронной промышленности. 2006. N1. С.70−75.
  84. М., Емельянов В., Рубцевич И., Строганов А., Шишкина Н. Контроль содержания паров воды внутри корпусов интегральных микросхем // Компоненты и технологии. 2004. N6. С.162−165.
  85. А.В. Проектирование цифровых БИС. Ч. Н: Учеб. пособие. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т. 2004. 145 с.
  86. Roth W. Elektromigration ein schaden smechanismus in mikroelektronischen schaltungen // Werkstoffe und Korrosion. 1993. N4. Ss. 130−136.
  87. Scherge M., Breternits V., Knedlik C. Simulation of electromigration behavior in A1 metallization of integrated circuits // Microelectron. Reliab.1992. Vol.32. N1−2. Pp.21−24.
  88. Pramani K.D., Saxena A.N. Aluminium metallization for ULSI // Solid State Technologi. 1990. Vol.33. N3. Pp.73−79.
  89. Schreiber H.-U. Electromigration mechanisms in aluminum lines // Solid-State Electronics. 1985. Vol.28. N11. Pp.1153−1163.
  90. Schreiber H.-U. Activation energies for the different electromigration mechanisms in aluminum // Solid-State Electronics. 1981. Vol.24. N6. Pp.583−589.
  91. Harrison J.W. Asimulation model for electromigration in fine-line metallization of integrated circuits due to repetitive pulsed currents // IEEE Trans. Electron. Dev. 1988. Vol.35. N12. Pp.2170−2179.
  92. А.П., Ивкин B.M., Белоус А. И. Физическая модель отказа тонкопленочного контакта изделий микроэлектроники при пропускании тока // Электронная техника. Сер.8. 1989. Вып.4. С.8−12.
  93. Liew В.-К. Circuit reliability simulator for interconnect, via and contact electromigration // IEEE Trans. Electron. Dev. 1992. Vol.39. N11. Pp.2472−2497.
  94. Надежность тонкопленочных проводников на основе алюминия. / К. Н. Щербакова, Ю. Г. Мартынов, Ю. Г. Миллер и др. // Электронная техника. Сер. 8. 1990. Вып.2. С. 2629.
  95. Kwaku A. Danso, Larry Tullos. Thin film metallization studies and device lifetime prediction using Al-Si and Al-Si-Cu conductor test bars // Microelectron. Reliab. 1981. Vol.21. N4. Pp.513−527.
  96. Wild A., Triantaiyllou M. Electromigration on oxide steps // Microelectron. Reliab. 1988. Vol.28. N2. Pp.243−255.
  97. В.А., Темников Е. С., Ахулков С. Е. Надежность интегральных схем // Зарубежная радиоэлектроника. 1981. N11. С.48−59.
  98. И.Т., Васенков А. А., Рубаник Ю. Т. Прогнозирование надежности элементов ИС по эффективности контрольных операций // Микроэлектроника. 1976. Вып.1. С.57−61.
  99. Bobbio A., Ferro A., Saracco О. Electromigration failure in A1 thin films under constant and reversed DC powering // IEEE Trans. Reliab. 1974. Vol.23. N3. Pp. 194−202.
  100. Yang P. Design for reliability: the major challenge for VLSI // Proc. IEEE. 1993. Vol.81. N5. Pp.730−744.
  101. A.B. Проектирование цифровых БИС. 4.1: Учеб. пособие. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т. 2004. 251 с.
  102. А.В. Проектирование логических элементов заказных КМОП БИС. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т. 2003. 214 с.
  103. С.А., Строгонов А. В. Проектирование микропроцессорных устройств: Учеб. пособие. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т. 2005. 211 с.
  104. Scorzoni A., Cardinali С. A resistometric method to characterize electromigration at the nafer level // Microelectron. Reliab. 1990. Vol.30. N1. Pp.3−92.
  105. Sanchez J.E., Knelly L.T., Morris J.W. Morphology of electromigration-induced damage and failure in A1 alloy thin film conductors // Journal at Electronic. Materials. 1990. Vol.19. Nll.Pp.1213−1220.
  106. Bobbio A., Saracco O. A modified reliability expression for the electromigration time-to-failure // Microelectron. Reliab. 1975. Vol.14. Pp.431−433.
  107. Schreiber H.-U., Grabe B. Electromigration measuring techniques for grain boundary diffusion activation energy in aluminum // Solid-State Electronics. 1981. Vol.24. N12. Pp.1135−1146.
  108. Pasco R.A., Schwarz J.A. Temperature-ramp resistance analysis to characterize electromigration // Solid-State Electronics. 1983. Vol.26. N5. Pp.445−452.
  109. Schwarz J.A., Felton L.E. Compensating effects in electromigration kinetics // SolidState Electronics. 1985. Vol.28. N7. Pp.669−675.
  110. Ciofi C. Low frequency electromigration noise and film microstructure in Al/Si stripes: electrical measurements and ТЕМ analysis // Journal at Electronic. Materials. 1993. Vol.22. N11. Pp.1323−1326.
  111. Diligenti A., Bagnoli P.E., Neri В., Bea S., Mantellasi L. A study of electromigration in aluminum and aluminum-silicon thin film resistors using noise technique // Solid-State Electronics. 1989. Vol.32. N1. Pp.11−16.
  112. Моделирование электомиграционных отказов металлизации ИС. / И. Ф. Кузьмицкий, С. А. Манулик, А. Г. Сахащик и др. // Электронная техника. Сер.8. 1992. Вып.1. с.52−54.
  113. Sigsbee R.A. Electromigration and metalization lifetimes // J. Appl. Phys. 1973. Vol.44. N6. Pp.2533−2540.
  114. Attaro M.J., Rutledge R., Jack R.C. Statistical metallurgical model for electromigration failure in aluminum thin-film conductors // J. Appl Phys. 1971. Vol.42. N1. Pp.4343−4349.
  115. Gui X., Wang M.Z., Gao G.B. Monte Carlo simulation for improving electromigration lifetime by balancing temperature and structural gradients// Microelectron. Reliab. 1991. Vol.31. N2−3. Pp.389−400.
  116. A.M., Рубаха E.A., Синкевич В. Ф. Причинно-следственные методы при исследовании надежности мощных транзисторов // Электронная техника. Сер.8. 1981. Вып.4. С. 16−20.
  117. Cho J., Thompson C.V. Electromigration-induced failures in interconnects with bimodal grain size distributions // Journal of Electronic Materials. 1990. Vol.19. N11. Pp.1207−1212.
  118. Schreiber H.-U. Bulk electromigration reliability test of large-grained aluminum lines with regard to semiconductor contacts// Solid-State Electronics. 1986. Vol.29. N9. Pp.893 901.
  119. Grabe В., Schreiber H.-U. Lifetime and drift velocity analysis for electromigration in sputtered al films, multilayers, and alloys // Solid-State Electronics. 1983. Vol.26. N10. Pp.1023−1032.
  120. C.H., Рудая А. Д., Кастрюлев A.H. Исследование надежности металлизации СБИС. В кн.: Материалы семинара «Современные методы обеспечения качества и надежности электронных приборов». Москва. 1990. С.35−38.
  121. Canali С., Fantini F., Zanoni Е., Glovannetti A., Brambilla P. Failures induced by electromigration in ECL 100K devices // Microelectron. Reliab. 1984. vol.24. N1. pp.77−100
  122. Wild A., Triantafyllou M. Electromigration on oxide steps // Microelectron. Reliab. 1988. Vol.28. N2. Pp.243−255.
  123. Baer W., Wu K. Using metal grain size distributions to predict electromigration performance // Solid State Technology. 1991. Vol.34. N3. Pp.35−37.
  124. Canali C., Fantini F., Zanoni E., Glovannetti A., Brambilla P. Failures induced by electromigration in ECL 100K devices // Microelectron. Reliab. 1984. Vol.24. N1. Pp.77i 100.
  125. Grabe В., Schreiber H.-U. Lifetime and drift velocity analysis for electromigration in sputtered al films, multilayers, and alloys // Solid-State Electronics. 1983. Vol.26. N10. Pp.1023−1032.
  126. Tao J., Chen J.F., Cheung N.W., Ни C. Modeling and characterization of electromigration failures under bidirectional current stress // IEEE Trans. Electron. Dev. 1996. Vol.43. N5. Pp.800−808.
  127. Генри Верхейен. Проблемы целостности сигналов // ChipNews. 2001. N2. С.72−86.
  128. Г. А. Основы обеспечения качества микроэлектронной аппаратуры. М.: Радио и связь. 1991. 232 с.
  129. Rhoden W.E. Observation of electromigration at low temperature // IEEE Trans. Reliab. 1991. Vol.40. N5. Pp.524−530.
  130. Geffhen R.M., Ryan J.G., Slusser G.J. Contact metallurgy development for VLSI logic // IBM J. Res. And Dev. 1987. Vol.31. N6. Pp.608−616.
  131. Fantini F., Morandi C. Failure modes and mechanisms for VLSI ICs-a review // IEEE Proceedings. 1985. Pt.G. Vol.132. N3. Pp.74−81.
  132. М.И., Плебанович В. И., Строгонов A.B. Контроль стабильности алюминиевой металлизации к явлению электромиграции по резистометрическим измерениям // Микроэлектроника. 2006. Том 35. N4. С.277−284.
  133. Suppression of hot-carrier effects in submicrometer CMOS technology / Min-Liang Chen, Chung-Wai Leung, Cochran W.T., e.a. // IEEE Trans. Electron. Dev. 1988. Vol.35. N12. Pp.2210−2220.
  134. Hsu W.J., Sheu B.J. Advanced integrated circuit reliability simulation including dynamic stress effects // IEEE J. Solid State Circ. 1992. Vol.27. N3. Pp.247−257.
  135. Hu C" Tam S., Hsu F.C., Ко P.K., Chan T.Y., Kyle W.K. // Hot-electron induced MOSFET degradation. Model, monitor, improvement // IEEE Trans. Electron Devices, Feb. 1985. Vol. ED-32. Pp.375−385.
  136. .В. Электрическое старение тонких пленок Si02 // Электронная техника. Сер.8. 1992. Вып.2. С.6−9.
  137. Majkusiak В., Jakubowski A. Very thin oxides in VLSI technology properties and device implications // Microelectronics Journal. 1990. Vol.21. N2. Pp.21−40.
  138. О.П. Электрические методы исследования дефектности тонких диэлектрических слоев. Обзоры по электронной технике. Сер.2. 1983. Вып.2. С.2−56.
  139. В.И. Комплексная оценка качества МДП-струкгур по напряжению микропробоя // Электронная промышленность. 1985. N3. С.34−38.
  140. Schable G.L., Swartz G.A. In-process voltage stressing to increase reliability of MOS integrated circuits // Microelectron. Reliab. 1988. Vol.28. N5. Pp.757−781.
  141. Д.Р., Оукс Д. Анализ данных типа времени жизни / Пер. с англ. О. В. Селезнева. М: Финансы и статистика. 1988. 191с.
  142. Hokari Y., Bada Т., Kawamura N. Reliability of 6−10 nm thermal silicon dioxide films showing intrinsic dielectric integrity // IEEE Trans. Electron Devices. 1985. Vol. ED-32. Pp.2485−2491.
  143. I.C., Ни C. Accelerated testing of time-dependent breakdown of Si02 // IEEE Electron Device Letters. 1987. Vol. EDL-8. N4. Pp.140−142.
  144. В.И. Комплексная оценка качества МДП-структур по напряжению микропробоя // Электронная промышленность. 1985. N3. С.34−38.
  145. R., Ни С. Projecting gate oxide reliability and optimizing burn in // IEEE Trans. Electron Devices. July 1990. Vol.37. Pp.1643−1650.
  146. Chan C.K., Carey M.B. Compensating effects in time-dependent dielectric breakdown // IEEE Trans. Reliab. 1992. Vol.41. N3. Pp.414−420.
  147. Ни С. Future CMOS scaling and reliability. Proc. IEEE. 1995. Vol.81. N5. Pp.163.
  148. Schable G.L., Swartz G.A. In-process voltage stressing to increase reliability of MOS integrated circuits // Microelectron. Reliab. 1988. Vol.28. N5. Pp.757−781.
  149. Dumin D.J., Dickerson K.J., Brown G.A. Extrapolation of high-voltage stress measurements to low-voltage operation for thin silicon-oxide films // IEEE Trans. Reliab. 1991. Vol.40. N1. Pp. 102−109.
  150. Chan C.K. A proportional hazards approach to correlate Si02-breakdown voltage & time distributions // IEEE Trans. Reliab. 1990. Vol.39. N2. Pp.147−150.
  151. Lim K.J., Kim M.N., Chae H.J. Breakdown and conduction phenomena in MIS structures // IEEE Trans. Electric. Insul. 1992. Vol.27. N3. Pp.623−628.
  152. MOSFET degradation due to stressing of thin oxide / Mong-Song Liang, Chi Chang, Brodersen R.W., e.a. // IEEE Trans. Electron Dev. 1984. Vol.31. N9. Pp. 1238−1244.
  153. Bhattacharyy A., Shabde S.N. Generation of states during the electrical sressing of MOS transistors // Philips J. Res. 1987. Vol.42. N5−6. Pp.583−592.
  154. The effect of channel hot-carrier stressing on gate-oxide integrity in MOSFET // IEEE Trans. Electron. Dev. 1988. Vol.35. N12. Pp.2253−2258.
  155. Davis M., Haas F. In line wafer level reliability monitors // Solid State Technology. 1989. Vol.37. N5. Pp.107−110.
  156. Hokari Y. Dielectric breakdown wearout limitation of thermally-grow thin-gate oxides // Solid St. Electron. 1990. Vol.33. N1. Pp.75−78.
  157. Lahri R., Joshi S.P. Engineering reliability under pins BICMOS process // Solid-State Technol. 1989. N4. Pp.175−176.
  158. И. А. Вероятностные модели надежности информационно-вычислительных систем. М.: Радио и связь. 1991. 132 с.
  159. Р., Прошан Ф. Математическая теория надежности: Пер. с англ. / Под ред. Б. В. Гнеденко. М.: Сов. радио. 1969. 537 с.
  160. Р., Прошан Ф. Статистическая теория надежности и испытания на безотказность: Пер. с англ. И. А. Ушакова. М.: Наука. 1984.452 с.
  161. .М., Кив А.Е., Лихман A.B. и др. Методы адекватного моделирования микромеханизмов естественного старения полупроводниковых приборов // Элелектронная техника. Сер.2. Полупроводниковые приборы. 1982. Вып.5. С.71−74.
  162. Механизмы естественного старения и вынужденной деградации полупроводниковых приборов / Б. М. Горин, А. Е. Кив, Л. Г. Плотникова и др. -Обзоры по электронной техники, сер. Полупроводниковые приборы. 1983. 57 с.
  163. Радиационные методы в твердотельной электронике / B.C. Вавилов, Б. М. Горин, Н. С. Данилин и др. М.: Радио и связь. 1990. 184 с.
  164. И.Т., Черняев Н. В. Применение физико-статистического подхода для расчета колличественных показателей надежности изделий // Тезисы докладов, 19−20 мая 1993, г. Воронеж, С.51−53.
  165. И.Т., Черняев Н. В. Метод оптимизации надежности и качества высоконадежных изделий // Тезисы докладов, 19−20 мая 1993, г. Воронеж. С.53−56.
  166. С.Я. Физические методы обеспечения и оценки надежности электронных приборов // Обзоры по электронной технике. Cep.l. М.: ЦНИИ Электроника. 1981. Вып.8 (77). 56 с.
  167. .С. Основы теории и расчета надежности элементов и устройств автоматики и вычислительной техники. М.: Высшая школа. 1970. 272 с.
  168. И.Б., Кондорский Х. Б. Модели отказов. М.: Сов. радио. 1966. 165 с.
  169. Г. В. Надежность автоматических систем. М.: Энергия. 1977. 536 с.
  170. Г. Д. Модели расходования ресурса изделий электронной техники // Министерство электронной промышленности СССР. Обзоры по электронной технике. Сер.8. М.:ЦНИИ Электроника. Вып.1. 1977. 76 с.
  171. A.M. Надежность радиоэлектронных устройств. М.: Высшая школа. 1972. 272 с.
  172. Е.С., Овчаров Л. А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. лит. 1991. 384 с.
  173. И.М. Физические основы надежности (введение в физику отказов). Л.: Энергия. 1970. 152 с.
  174. С.Б., Стрельников В. П. Проектирование и надежность многопроцессорных ЭВМ. М.: Радио и связь. 1988. 168 с.
  175. В.П. Вероятностно-физические методы исследования надежности машин и аппаратуры // Надежность и контроль качества. 1989. N9. С.3−7
  176. Glinski G.S., Mercado J.B. A diffusion method for reliability prediction // IEEE Transaction on Reliability. 1969. N4. Vol. R-18. Pp.149−156.
  177. В.В., Жаднов И. В., Измайлов A.C., Сотников В. В., Марченков К. В. Подсистема АСОНИКА-К — расчет надежности аппаратуры и ЭРИ // EDA Express. Научно-технический журнал. 2002. № 5. С. 17−20.
  178. Я.А., Тарловский Г. Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь. 1986. 264 с.
  179. Распознавание образов: состояние и перспективы: Пер. с англ. / К. Верхаген, Р. Дейн, Ф. Грун и др. М.: Радио и связь. 1985. 104 с.
  180. Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы: Пер. С англ. -М.: Мир. 1982. 216 с.
  181. Дж., Макгиллем К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем: Пер. с англ. М.: Мир. 1989. 376 с.
  182. Р., Эноксон JI. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы. М.: Мир. 1982. 428 с.
  183. А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер. 2003. 608 с.
  184. Кей С.М., Марпл СЛ. Современные методы спектрального анализа: Обзор. ТИИЭР. 1981. Том 69. N11. С. 5−43.
  185. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов: Пер. с англ. / Под ред. С. Гуна, X. Уайтхауса, Т. Кайлата. М.: Радио и связь. 1989. 472 с.
  186. М. Временные ряды / Пер. с англ. и предисл. Ю. П. Лукашина. М.: Финансы и статистика. 1981.199 с.
  187. Т. Статистический анализ временных рядов. Пер. с англ. И. Г. Журбенко и В. П. Носко. Под ред. Ю. К. Беляева. М.: Финансы и статистика. 1983. с. 755.
  188. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.2: Пер. с англ. / Под ред. Э. Лойда, У. Ледермана, С. А. Айвазяна, Ю. Н. Тюрина. М.: Финансы и статистика. 1990. 526 с.
  189. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир. 1974. 406 с.
  190. В.П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика. 1999. 384 с.
  191. М., Слейтер JI. Динамическая регрессия: Теория и алгоритмы / Пер. с англ.- Предисл. Э. Б. Ершова. М.: Финансы и статистика. 1984.310 с.
  192. Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ на компьютере / Под ред. В. Э. Фигурнова. М.: ИНФРА-М. 1998. 528 с.
  193. Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ. / Под ред. ЯЗ. Цыпкина. М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. лит., 1991. 432 с.
  194. В.А. и др. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для экон. спец. вузов / В. А. Колемаев, О. В. Староверов, В.Б. Турундаевский- Под ред. В. А. Колемаева. М.: Высш. шк., 1991. 400 с.
  195. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ в 2-х кн. Кн. 2 / Пер. с англ. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика. 1987. 351 с.
  196. Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. Вып.2 / Пер. с англ. Б.Л. Розовского- Под ред. И с предисл. Ю. П. Адлера. М.: Финансы и статистика. 1982.239 с.
  197. Singh N. Stochastic modeling of aggregates and products of variable failure rates. -IEEE Trans. Reliab, 1995, vol. 44, N2, pp. 279−284.
  198. И.Т., Кривошапко B.M., Муравьева И. Н. Прогнозирование индивидуальной надежности лазеров методом машинных испытаний // Электронная техника, сер. Упр. кач-вом, стандартизация, метрология, испытания, 1984, вып.4, с. 36.
  199. Г. А., Морозов В. А. Практикум на ЭВМ по анализу временных рядов. Минск: Электронная книга БГУ. 2003. 195 с.
  200. A.A., Стакун В. А., Стакун A.A. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь. 1997. 112 с.
  201. Дж., мл., Шнабель Р. Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений: Пер. с англ. М.: Мир. 1988.440 с.
  202. И., Сингхал К. Машинные методы анализа и проектирования электронных схем: Пер. с англ. М.: Радио и связь. 1988. 560 с.
  203. Д.И., Львович Я. Е., Фролов В. Н. Оптимизация в САПР: Учебник. -Воронеж: Изд во ВГУ. 1997. 416 с.
  204. Й. Нелинейное оценивание параметров. М.: Финансы и статистика. 1979. 349 с.
  205. Дж., Рейнболдт В. Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими неизвестными. М.: Мир. 1975. 432 с.
  206. Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. Пер. с англ. М.: Мир. 1985. 509 с.
  207. В.Г., Ришел Р. В. Детерминистическое и оптимальное управление. М.: Наука. 1980.236 с.
  208. Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа. М.: Мир. 1979.311 с.
  209. Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. Выпуск 1. М.: Мир. 1971.346 с.
  210. Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. Выпуск 2. М.: Мир. 1971.482 с.
  211. ., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ. М.: Радио и связь 1989. 440 с.
  212. В.Е., Быстрое Н. Е., Чеботарев Д. В. Шумоподобные сигналы. Анализ, синтез, обработка. Спб.: Наука и Техника. 2005. 400 с.
  213. П.П. Цифровые фильтры, блоки фильтров и полифазные цепи с многочастотной дискретизацией. Методический обзор. ТИИЭР. 1990. Том.78. N3. С.77−120.
  214. Адаптивные фильтры: Пер. с англ./ Под ред. К.Ф. Н. Коуэна и П. М. Гранта. М.: Мир. 1988. 392 с.
  215. Haykin S. Adaptive Filter Theory. Third edition. Prentice-Hall, Inc., 1996.
  216. Дэвис M.X.A. Линейное оценивание и стохастическое управление / Пер. с англ. Под ред. А. Н. Ширяева. М.: Наука. 1984.208 с.
  217. Filter design toolbox for use with Matlab. Users guide. Version 3 (Release 14. June 2004) // www.mathworks.com.
  218. Аналоговые и цифровые интегральные схемы / C.B. Якубовский, H.A. Барканов, Б.П. Кудряшов- Под ред. C.B. Якубовского. М.: Сов. радио. 1979. 336 с.
  219. В.А. Быстродействующие цифровые КМОП БИС. Минск: Полифакт. 1998. 326 с.
  220. М.И., Башкатов М. В., Мартынов В. В., Строганов A.B. Методы определения информативных параметров надежности ИС. Твердотельная электроника и микроэлектроника. Сборник научных трудов. Воронеж, ВГТУ, 2001. С.167−172.
  221. А. Цыбин С., Быстрицкий А. Тестер цифровых БИС, поддерживающих технологию периферийного сканирования // Компоненты и технологии. 2005. N3. С.138−143.
  222. A.B. Прогнозирование деградации выходных параметров ТТЛ ИС. Часть I // Компоненты и технологии. 2005. N8. С.210−214.
  223. A.B. Прогнозирование деградации выходных параметров ТТЛ ИС. Часть II // Компоненты и технологии. 2005. N9. С. 194−199.
  224. A.B., Арсентьев A.B. Прогнозирование деградации выходных параметров ТТЛ ИС в системе в системе MATLAB/SIMULINK / Твердотельная электроника и микроэлектроника: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: Воронеж.гос. техн. ун-т, 2005, С. 174- 183.
  225. A.B. Использование цифровых фильтров для моделирования деградации выходных параметров ТТЛ ИС в системе MATLAB/SIMULINK// Компоненты и технологии. 2005. N8. С. 168−174.
  226. Signal Processing Blockset for use with Matlab. Users guide. Version 6 (Release 14. June 2004) // www.mathworks.com.
  227. A.B., Арсентьев A.B. Оценивание параметров авторегрессионных моделей нелинейным МНК / Твердотельная электроника и микроэлектроника: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: Воронеж.гос. техн. ун-т, 2005. С. 184 190.
  228. A.B. Использование Калмановской фильтрации для моделирования процесса деградации параметров ТТЛ ИС / Твердотельная электроника и микроэлектроника: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: Воронеж.гос. техн. ун-т, 2005. С. 191 -195.
  229. В.И. Выбросы случайных процессов. М.: Наука. 1970. 392 с.
  230. Литл Р.Дж.А., Рубин Д. Б. Статистический анализ данных с пропусками. М.: Финансы и статистика. 1990. 336 с.
  231. М.И., Строгонов A.B. Прогнозирование долговечности ИС по параметрическим отказам методом Бокса-Дженкинса// Твердотельная электроника и микроэлектроника: межвузовский сборник научных трудов. Воронеж: ВГТУ, 1997, С. 48−53.
  232. М.И., Строганов A.B. Прогнозирование долговечности ИС методом нестационарных временных рядов // Изв. вуз. Электроника. 1997. N 2. С.63−67.
  233. М.И., Строганов A.B. Прогнозирование долговечности интегральных схем //Надежность и контроль качества. 1997. N7. С.45−52.
  234. М.И., Строганов A.B. Прогнозирование долговечности кремниевых биполярных логических ИС по параметрическим отказам // Изв. вуз. Электроника. 1999. N 3. С.52−57.
  235. М.И., Строганов A.B. Геронтология кремниевых интегральных схем. Часть 2 // ChipNews. 2000. N4. С.57−59.
  236. Программирование и применение ЭВМ: в расчетах электрических аппаратов / А. Г. Никитенко, В. П. Гринченков, А. Н. Иванченко. М.: Высш. шк., 1990. 231 с.
  237. А. Верификации прогнозов АРПСС-моделей временных рядов применяемых для прогнозирования долговечности ИС // Компоненты и технологии. 2006. N5. С.184−188.
  238. М.И., Строганов A.B. Прогнозирование долговечности биполярных интегральных схем различного конструктивно-технологического исполнения // Изв. вуз. Электроника. 2001. N 5. С.72−76.
  239. М.И., Строганов A.B., Емельянов В. А. Прогнозирование долговечности цифровых ТТЛ ИС. Твердотельная электроника и микроэлектроника. Сборник научных трудов. Воронеж, ВГТУ, 2001. С. 173−180.
  240. М.И., Строганов A.B. Мартынов В. В., Башкатов М. В. Влияние длительных механических воздействий на дрейф электрических параметров ИС серий 134 // Изв. вуз. Электроника. 1999. N 6. С. 55−60.
  241. М.И., Строганов A.B. Геронтология кремниевых интегральных схем. Часть 3. Прогнозирование стойкости ИС к длительным механическим воздействиям // ChipNews. 2000. N6. С.22−23.
  242. М., Строганов А., Адамян А. Воздействие электростатических разрядов на полупроводниковые изделия. Часть 1 // ChipNews. 2001. N1. С.34−38.
  243. М., Строганов А., Адамян А. Воздействие электростатических разрядов на полупроводниковые изделия. Часть 2 // ChipNews. 2001. N2. С.44−46.
  244. М., Адамян А., Каехтин А., Строганов А. Диагностические методы контроля качества и прогнозирующей оценки надежности полупроводниковых изделий // ChipNews. 2002. N1. С.48−51.
  245. М., Емельянов В., Жарких А., Строганов А. Прогнозирование потенциально ненадежных полупроводниковых приборов по критериям низкочастотного шума // ChipNews. 2004. N6. С.19−27.
  246. М., Емельянов В., Адамян А., Жарких А, Строганов А. Диагностические методы оценки надежности полупроводниковых изделий с использованием электростатических разрядов // ChipNews. 2002. N10. С.30−33.
  247. М.И., Строганов A.B., Смирнов Д. Ю. Прогнозирование деградации транзисторов с использованием методов теории и анализа временных рядов // Микроэлектроника. 2006. Том 35. N5. С.259−267.
  248. A.B. Прогнозирование долговечности биполярных транзисторов и ТТЛ ИС с использованием АРПСС-моделей // Компоненты и технологии. 2003. N8. С.48−50.
  249. Боровиков В. STATIST1CA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. (+CD). СПб.: Питер, 2003. — 688 с.
  250. StatSoft, Inc. (2001). Электронный учебник по промышленной статистике. Москва, StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/portal/textbookind/default.htm.
  251. В., Власов А., Кузнецов А., Поляков Ю. Нейрокомпьютеры -Архитектура и реализация. Часть 2. Элементарная база нейровычислителей // ChipNews. 2000. N6. С.24−31.
  252. В., Власов А., Кузнецов А., Поляков Ю. Нейрокомпьютеры -Архитектура и реализация. Часть 3. Аппаратная реализация нейровычислителей // ChipNews. 2001. N1.C.24−29.
  253. В.Г. Система MATLAB. Справ, пособие. Диалог-МИФИ. 1997. 350 с.
  254. В.П., Абраменкова И.В. MatLab 5.0/5.3. Система символьной математики. М.: Нолидж. 1999. 633 с.
  255. В.П., Абраменкова И. В., Круглов В.В. MATLAB 5.3.1 с пакетами расширений. Под ред. проф. В. П. Дьяконова. М.: Нолидж. 2001. 673 с.
  256. Гультяев А.К. MATLAB 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows. Практич. пособие. СПб.: Корона принт. 1999. 288 с.
  257. Howard Demuth, Mark Beale. Neural Network toolbox for use with MATLAB. Users guide. Version 4 (Release 12. September 2000) // www.mathworks.com.
  258. A.H., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. -Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН. 1996. 276 с.
  259. А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учеб. пособие для вузов / Общая ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖ. 2000. 416 с.
  260. Реализация искусственных нейронных сетей в НТЦ «Модуль» // Компоненты и технология. 2005. N4. С.98−102.
  261. Ю.П.Маслобоев «Введение в Neural Network Toolbox» //www.exponenta.ru
  262. Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир. 1992. 585 с.
  263. Проблемы построения и обучения нейронных сетей / под ред. А. И. Галушкина и В. А. Шахнова. М.: Издательство машиностроение. Библиотечка журнала Информационные технологии N1.1999. 105 с.
  264. А. Использование нейронных сетей для прогнозирования деградации выходных параметров ТТЛ ИС в системе Matlab/Simulink // Компоненты и технологии. 2006. N1. С.154−157.
  265. А. Использование линейной нейронной сети в задачах прогнозирования деградации выходных параметров ИС // Компоненты и технологии. 2006. N2. СЛ70−175.
  266. Р. Основные концепции нейронных сетей.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме». 2003.288 с.
  267. A.B., Горлов М. И. Использование нейронных сетей в задачах прогнозирования деградации выходных параметров ИС //Изв. вуз. Электроника. 2006. N5. С.57−64.
  268. С.А., Старик Д. Э., Акопов П. Л., Минаев Э. С., Каспин Э. С. Экономическое прогнозирование развития больших технических систем. М.: Машиностроение. 1977. 318 с.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?