치유(cure)로 유도되는 열-기계적 변형을 정확하게 예측하기 위해서는, 공정에 적합한 경화 조건에서 재료 물성의 변화가 신뢰성 있게 특성화되어야 한다. 고급 반도체 패키지의 워페이지(warpage) 예측을 위해, 액상 타입이며 고(高)실리카를 충전한 에폭시 몰딩 컴파운드(EMC)를 몰딩에 적합한 열 및 압력 이력 하에서 특성화하였다. 공정-통합형 실험–계산 프레임워크가 제시되며, 이는 압축 몰딩 중 공정 내(in-situ) 유전계측(dielectrometry) 및 내장 섬유 브래그 격자(embedded fiber Bragg grating, FBG) 센싱을 분자역학(MD) 기반의 다중스케일(multiscale) 모델링과 결합하여, 치유 및 온도 의존 열-기계 물성의 자가-일관적(self-consistent) 집합을 도출한다. 적용된 열/압력 이력 하에서의 겔화(gelation)는 in-situ 유전계측으로 확인하였다. 내장 FBG 센싱은 겔화 지점에 기준한, 겔화 이후의 유효 치유 수축(effective cure shrinkage)을 약 ∼0.102%로 정량화하였다. 약 ∼1 MPa에서 두 개의 동심 원통형 시험편을 사용하는 이중 구성(dual-configuration) FBG 전략은 겔화 이후 영률(Young's modulus) 변화의 역추적(inverse reconstruction)을 가능하게 하였고, 몰딩 유지 시간(molding dwell) 종료 시 약 ∼768 MPa에 도달하였다. 에폭시 네트워크의 포아송비(Poisson's ratio) 변화는 단계적(stepwise) 가교(crosslinked) MD 시뮬레이션으로부터 얻었으며, Mori–Tanaka 동질화(homogenization)를 사용하여 EMC 복합재 수준으로 업스케일하였다. 이때 냉각 동안의 온도 의존 ν(T)와, 치유 동안의 치유 의존 ν(α)를 분리하였다. 또한 MD 기반 다중스케일 예측은 동일한 몰딩 이력 하에서 실험적으로 정량화된 유효 치유 수축 및 겔화 이후 모듈러스 변화의 재구성과 일치함을 보였다. 냉각(during cool-down) 동안의 점탄성(viscoelastic) 이완은 DMA로부터 도출된 마스터 곡선과 시간–온도 중첩(time–temperature superposition)으로 나타내었다. 물성 집합은 EMC/Al 바이-스트립(bi-strip) 워페이지 실험과 공정 FE 시뮬레이션을 통해 검증되었으며(예측 3.326 mm 대 측정 3.393 mm, 편차 약 ∼1.97%), 워페이지에 대한 주요 기여 요인을 정량적으로 평가할 수 있게 하였다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.