바카라 족보는 깨지지 않는 실리콘 질화물 세라믹을 예측합니다

국립 연구 연구소 (National Research Institute of Advanced Industrial Science and Technology) (이하 "바카라 족보ST") 연구원 Nakajima Yuki, Fukushima Manabu Research Group의 이사, Furushima Ryoichi 최고 연구원 인 Furushima Ryoichi, MARUYAMA YUTAKA, 특수 연구원 NGO MINH 연구원 및 초청 연구원, 초청장 연구원실리콘 질화물 세라믹높은 정확도로 고장 저항을 예측하는 바카라 족보 기술을 사용하고 원하는 특성으로 실리콘 질화물 세라믹 구조의 모델 이미지를 생성합니다적대적 생성 네트워크 (GAN)를 사용하여 가상 실험에 의해 성공적으로 생성되었습니다 실리콘 질화물 세라믹은 전력 전환 및 제어의 고효율을 허용하므로 차세대 전기 자동차 및 기타 필드에 사용됩니다전력 모듈보드에서 인기가있을 것으로 예상됩니다 그러나, 실리콘 질화물 세라믹은 세라믹 재료들 사이의 특히 복잡한 미세 구조로 만들어지며, 기존의 측정 방법을 사용하여 원하는 물리적 특성 값을 신속하게 얻는 것은 어렵 기 때문에 재료 개발은 많은 시간이 걸립니다 이번에 개발 된 기술은 실리콘 질화물 세라믹의 미세한 조직 이미지를 만드는 것입니다골절 인성에 대한 실험 데이터로 훈련 된 인공 지능 (바카라 족보)을 사용하는 기술을 개발했습니다 골절 강인성을 예측하기 위해 컴퓨터의 고장 난이도를 나타내고 실리콘 질화물 세라믹 조직의 모델 이미지를 생성합니다 이 기술 중 일부는 2022 년 9 월 26 일 (현지 시간)에 발표되었습니다미국 세라믹 사회 저널"에 게시 잡지

자동차 및 철도의 모터 구동 제어, 태양열 발전, 고효율로 전력을 변환하고 제어하는 전력 모듈이 필요하며, 파괴 강인성은 전력 모듈을 분해 할 수 없기 때문에 중요한 특성입니다절연 열 소산 보드및 고 골절 강인성으로 알려진 실리콘 질화물 세라믹 (SI₃n₄)는 관심을 끌고 있습니다 실리콘 질화물 세라믹은 단순히 가열로 조밀 한 구조를 형성하지 않으므로 용융물을 형성하는 소결 보조제와 함께 고온에서 가열되어야합니다 실리콘 질화물 세라믹의 미세 구조는 소결 보조 유형, 첨가량, 소결 온도 및 소결 시간에 따라 크게 다릅니다강도차가운 영역에서 반도체 장치의 사용을 시뮬레이션하는 전력 모듈의 냉간열 사이클링 테스트에서, 1 GPA의 굽힘 강도를 가진 실리콘 질화물 세라믹조차도 몇 사이클 후 초기 강도의 약 70%로 감소합니다 그러나 바카라 족보ST에는 10 MPa ･ m^1/29760_9827

엔지니어의 경험, 포괄적 인 프로토 타입 및 물리적 특성 평가에 기초하여 소결 조건 및 보조 에이전트를 선택하는 것 외에도 높은 골절 강인성을 달성하기 위해 이러한 배경을 감안할 때, 최근의 실리콘 질화물 세라믹에 대한 수요가 증가하고 재료 개발을 가속화하기 위해, 골절 강인성 평가 속도를 높이고 엔지니어의 경험과 직관에 의존하지 않고 수많은 제조 조건에 대한 지침을 제공하는 기술이 필요했습니다 이러한 문제를 해결하는 기술에는 재료 및 프로세스 정보가 포함됩니다딥 러닝와 같은 바카라 족보 기술 사용에 대한 연구는 예상되지만 (딥 러닝), 실리콘 질화물 세라믹과 같은 복잡한 조직 구조가있는 재료에 적용될 수있는 바카라 족보 기술에 대한보고는 없었다

10251_10316절연 전압우리는 측정 및 금속화 된 기판의 온도 사이클링 테스트와 같은 수명 평가 기술을 포함하여 차세대 전력 모듈에 대한 세라믹 기판에 대한 연구 및 개발을 지속적으로 수행했습니다 현재 알루미늄 질화물은 열전도율이 높기 때문에 (170-250 w/(m · k))이기 때문에 광범위한 목적을위한 세라믹 기판으로 사용되지만 낮은 골절 강인함은 도전입니다 따라서 2011 년 바카라 족보ST는 전 세계 최고 열전도율 177 w/(M · K)의 3 배 이상의 골절 강인성을 가진 실리콘 질화물 세라믹을 개발했습니다 (바카라 족보ST Press는 2011 년 9 월 6 일에 발표https : //www바카라 족보stgojp/바카라 족보st_j/바카라 족보st_j/press_release/pr2011/pr20110906/pr20110906html) 또한 실리콘 질화물 세라믹 기판이 32 μm에서 초박형이더라도 28kV의 높은 절연 전압을 가지며 차세대 전기 자동차의 작동 전압보다 충분히 높습니다 (바카라 족보SEN Press는 2021 년 11 월 25 일 발표)https : //www바카라 족보stgojp/바카라 족보st_j/바카라 족보st_j/press_release/pr2021/pr20211125_2/pr20211125_2html) 실리콘 질화물 세라믹의 골절 인성 값은 전력 모듈로 사용될 때 중요하지만, 예를 들어 파단 인성을 예측하거나 원하는 골절 강인성을 갖는 미세 조직 이미지를 예측 한 예제는 없습니다 따라서이 연구에서 우리는 바카라 족보를 사용하여 골절 강인성을 정확하게 예측하기 시작했으며, 이는 오랜 시간이 걸리고 측정을위한 노하우가 필요하고 2) 바카라 족보를 사용하여 고 골절 강인의 모델 이미지를 생성하기 위해 2) 1)과 관련하여, 노하우가 필요하지 않고 컴퓨터에서 골절 인성을 쉽고 정확하게 예측할 수 있습니다 2), 수많은 제조 조건에서 가장 중요한 고려 사항을 추출 할 수 있으며, 실험을 수행하기위한 경험과 직관에 의존하지 않고 최적의 성형 방법과 소결 조건을 제안 할 수 있으며, 이는 재료 개발 속도를 높입니다

기공, 입자 경계 유리 상, 미세 입자 및 성장 된 원주 입자로 구성된 실리콘 질화물 세라믹의 복잡한 미세 구조는 기계적 특성과 강한 상관 관계를 갖는 것으로 생각된다 이번에 개발 된 방법은 골절 강인성에 대한 조직 이미지 및 실험 데이터를 학습하는 기술, (1) 바카라 족보의 초점 사이트를 점검하는 동안 실드되지 않은 조직 이미지에 대한 골절 강인성의 회귀 예측 및 (2) 조건부 대적 네트워크 (C-GAN)를 사용하여 고도의 골절 강인함의 모델 이미지를 생성하는 기술입니다 6 ~ 10 MPa a m^1/2번역, 회전 및 전환을 결합하여 획득 된 조직 이미지 (그림 1a)에서 여러 개의 작은 이미지를 잘라 냈습니다Convolutional Neural Network (CNN)우리가 예측을 회귀하고 학습에 사용되지 않은 표본의 골절 강인성을 확인할 때, 우리는 수백에서 수천 개의 샘플이 필요한 정상 바카라 족보 학습과 비교하여 적은 수의 샘플에서도 높은 예측 정확도를 얻을 수있었습니다 (그림 1B) 게다가,바카라 족보가 집중하고있는 부분을 시각화 (Grad-Cam)우리는 바카라 족보가 골절 인성을 예측할 때 거친 원주 입자에 초점을 맞추고 있음을 밝혀 냈습니다 (그림 1c의 빨간색으로 표시된 부위) 또한 미래의 과제에는 학습에 사용되지 않은 데이터 및 다양한 소결 보조 장치에 대한 적용에 대한 등급의 추가 개선이 포함됩니다

조직 이미지의 실험 데이터의 특성은 특정 골절 인성으로 조직의 모델 이미지를 생성하는 법을 배웠습니다 실리콘 질화물 세라믹을 구성하는 복잡하고 미세한 조직 이미지 (그림 2A)를 배우고 세부 사항을 충실하게 재현하는 바카라 족보 생성 이미지를 얻는 것이 가능했습니다 (그림 2B) 바카라 족보 생성 이미지는 모공이 거의없는 조밀 한 구조로 특징 지어 지므로, 제조 공정을 고려하기위한 지침을 제공하는 고려해야 할 최우선 순위입니다 이 단계에서 엔지니어의 경험과 함께 이미지를 판단하고 재료를 개발할 필요가 있으므로 미래의 과제는 엔지니어의 경험이나 직관에 의존하지 않고 생성 된 조직 이미지에서 고려할 프로세스 조건을 자동으로 추출하는 프로세스 정보학을 개발하는 것입니다

개발 된 새로운 바카라 족보 기술을 기반으로, 우리는 모델 이미지를 생성 할 수있을뿐만 아니라 골절 인성 재료로부터 프로세스 조건을 추출 할 수 있고 열 소실 기질 및 프로세스 재료, 구조적 재료, 및 다중-기반과 같은 공정 정보를 발행하는 기술 개발뿐만 아니라 비정상적인 데이터에 대한 골절 강인을 예측하는 정확도를 향상시키는 작업을 수행 할 것입니다 이 기술을 더욱 발전시킴으로써 우리는 제조 공정의 고속 및 효과적인 탐색을 통해 재료 개발의 혁신에 기여할 것입니다

실리콘 질화물 세라믹

실리콘 질화물 (SI₃n₄) 소결 분말에 의해 얻어진 세라믹 재료 그것은 높은 골절 강인성과 우수한 열 충격 저항을 가지고 있습니다[참조로 돌아 가기]

적대적 생성 네트워크 (GAN)

입력 데이터 및 이미지에서 새로운 의사 데이터를 생성하기 위해 신경망을 사용하는 모델 두 개의 신경망이 서로 경쟁하여 입력 데이터를 훈련시킵니다[참조로 돌아 가기]

전력 모듈

반도체 장치를 사용하여 DC를 AC, AC로 DC, 주파수, 전압 등으로 변환하는 모듈 최근에 전기 자동차 (EVS) 및 하이브리드 자동차 (HVS)를 대표하는 모터 드라이브 모듈로서 점점 더 중요 해지고 있습니다[참조로 돌아 가기]

골절 인성

기계적 에너지가 균열 결함이있는 재료에 적용될 때 재료가 골절에 저항하는 힘 이것은 샘플에 미세 균열을 도입하고 굽힘 테스트를 수행함으로써 측정됩니다 (JIS R 1607) 골절 강인성이 높을수록 내성이 높을수록 내성이 높아지고 부러 질 가능성이 적은 물질이라고 할 수 있습니다[참조로 돌아 가기]

절연 열 소산 보드

전원 모듈의 구성 요소 반도체 장치에 의해 생성 된 열을 효율적으로 소산하려면 높은 열전도율, 전기 절연 및 높은 기계적 강도가 필요합니다[참조로 돌아 가기]

강도

재료가 재료 파괴에 적용될 때의 최대 응력 적용된 힘은 굽힘 강도, 압축 강도 및 인장 강도와 같은 강도 지수로 사용될 수 있습니다[참조로 돌아 가기]

딥 러닝

복잡한 기능을 인식하기 위해 컴퓨터에 많은 양의 데이터를 제공하는 기술 인공 지능 분야에서 널리 사용되며 입력과 출력 사이의 복잡한 관계를 연결하는 데 사용될 수 있으며 분류하고 예측하려는 문제에 널리 적용될 수 있습니다[참조로 돌아 가기]

단열성 저항

전기장을 초과 할 때 큰 전류가 흐르는 현상은 전기를 흐르는 절연 재료에 적용될 때 절연 분해라고하며 절연 분해가 발생하는 전압을 절연 고장 전압이라고합니다 (절연 파괴 전압)[참조로 돌아 가기]

Convolutional Neural Network (CNN)

인공 지능 (바카라 족보)의 기초 인 인간 뇌의 메커니즘을 지칭하는 수학적 구조 (신경망)의 유형 이미지 인식 분야에서 탁월한 성능을 제공하는 알고리즘이라고합니다[참조로 돌아 가기]

바카라 족보 중심 사이트의 시각화 (Grad-Cam)

딥 러닝은 이미지를 분류하고, 특성을 분석하고, 결과를 제공하는 블랙 박스이지만 결과를 생성 한 이유는 알려주지 않습니다 이를 해결하기 위해, Grad-CAM은 관심 영역이 빨간색으로 표시되는 Convolutional Neural Networks를 사용하여 이미지를 분류 할 때 결과를 시각화하는 방법입니다[참조로 돌아 가기]