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利用SVR数据驱动模型预测SiC功率器件关键互连结构的热疲劳寿命
目录
利用SVR数据驱动模型预测SiC功率器件关键互连结构的热疲劳寿命（1）
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3.1SiC功率器件概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3.2热疲劳寿命预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3.3数据驱动模型在热疲劳寿命预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．8
SiC功率器件关键互连结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1互连结构类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2互连结构对热疲劳寿命的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
SVR数据驱动模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1SVR模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2.1数据收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2.2数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2.3特征选择与工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.3模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3.1核函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3.2模型参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.4模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
实验设计与数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1实验装置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2实验方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.3数据采集与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
SVR模型在SiC功率器件热疲劳寿命预测中的应用．．．．．．．．．．．．．20
5.1模型预测结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.2模型预测与实验结果的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.2.1结果对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.2.2误差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.3模型优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
6.1SVR模型预测的可靠性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
6.2影响热疲劳寿命的关键因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
6.3模型在实际工程中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
利用SVR数据驱动模型预测SiC功率器件关键互连结构的热疲劳寿命（2）
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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