Une nouvelle procédure d'identification des paramètres de lois cohésives

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Une nouvelle procédure d’identification des paramètres

de lois cohésives

Benoît Blaysat, Johan Hoefnagels, Gilles Lubineau, Marc Geers

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Benoît Blaysat, Johan Hoefnagels, Gilles Lubineau, Marc Geers. Une nouvelle procédure d’identification des paramètres de lois cohésives. 11e colloque national en calcul des structures, CSMA, May 2013, Giens, France. �hal-01717061�

CSMA 2013

11e Colloque National en Calcul des Structures 13-17 Mai 2013

Une nouvelle procédure d’identification des paramètres de lois

cohé-sives

Benoît BLAYSAT1, Johan P.M. HOEFNAGELS1, Gilles LUBINEAU2, Marc G.D. GEERS1

1_{Eindhoven University of Technology (TU/e), Department of Mechanical Engineering,}

Den Dolech 2, 5612 AZ, Eindhoven, the Netherlands, b.blaysat/j.p.m.hoefnagels/[email protected]

2_{King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Physical Science and Engineering Division, Cohmas Laboratory,}

Thuwal 23955-6900, Saudi Arabia, [email protected]

Résumé — L’objectif est ici d’introduire un nouvel outil de caractérisation de lois cohésives, modèle le plus couramment utilisé pour décrire et simuler le phénomène de délaminage. Cet outil est basé sur une méthode de corrélation d’image globale, où la définition de l’espace de recherche cinématique est adéquatement choisie. Après avoir présenté le principe de cette méthode, on s’intéresse à sa validation, ainsi qu’à son comportement au bruit. Cette validation est réalisée numériquement, (i) en construisant un ensemble d’images à l’aide d’un outil de simulation évolué du délaminage et (ii) en identifiant à partir de ces images les caractéristiques du comportement de l’interface.

Mots clés — G-DIC, Zone Cohésive, Délaminage, Loi cohésive

1

Introduction

Le phénomène de délaminage, qui s’initie aux interfaces à une échelle micro, entraîne la plupart du temps la rupture, macro, du système. Au sein des composites, matériaux hétérogènes par définition et présentant une haute densité d’interfaces entre différents matériaux, ce mécanisme de rupture est de loin le plus courant. Une illustration des conséquences nuisibles du délaminage sur une puce micro-électronique est présentée figure 1. Ces puces, constituées d’un circuit de cuivre enveloppé par une résine d’époxy, présentent bien les caractéristiques d’un matériau composite. Lors de leur utilisation, le courant traversant le circuit de cuivre a tendance à chauffer celui-ci, soumettant alors l’interface à des contraintes singulières qui initient le délaminage.

An improved miniature mixed mode delamination setup 2

1. Introduction

Interfacial delamination is a major concern in the micro-electronics industry (see, e.g. [1, 2] and Fig. 1(a,b)) due to the high density integration of dissimilar materials into a single so-called ’System in Package (SiP)’, driven by ever-increasing demands for miniaturization and multi-functionality. Delamination occurs mainly due to significant thermal stresses generated at these interfaces during thermal cycling, triggered by the mismatch of the coefficient of thermal expansion (CTE) and the Poisson’s ratio of the adherend layers. As a prime example, during encapsulation of SiPs with molding compound epoxy (MCE), interfaces between MCE and outer layers of the SiP are often susceptible to delamination (in particular lead frame-MCE and die-MCE interfaces, shown as dashed lines in Fig. 1(c)). Specifically, delamination of copper lead frame (CuLF)-MCE interfaces attracted significant attention from researchers [3–9]. Yet the behavior of this interface over the full range of mode mixities and the underlying delamination mechanism are still not well understood. One of the reasons for this is that under certain loading configurations interface delamination occurs in concurrence with plasticity in the bulk layers, which prevents accurate determination of representative Critical Energy Release Rate (CERR) values. Accurate prediction of the interface behavior in SiP manufacturing and exploitation is necessary to minimize these delamination failures and to improve design rules accordingly. Successful prediction of interfacial failure using available interface models [10–12], is only possible with the input of accurate and detailed measurements of the interface behavior obtained from well defined delamination experiments. To this end, this article presents a new improved Miniature Mixed Mode Bending (MMMB) delamination setup capable of measuring CERR values under simultaneous in-situ observation under the scanning electron microscope (SEM) or optical microscope. As an illustrative example, this setup is validated on measurements of the CERR of the CuLF-MCE interface for the full range of mode mixities.

(a) (b) (c)

Figure 1. (a,b) SEM micrographs (arrows) showing delamination between copper metal lines and dielectric material in back end structures (Courtesy of NXP Semiconductors). (c) Schematic of the lead frame package molded in a molding compound epoxy. All the interfaces which are prone to delamination are marked as dashed lines.

It is well documented in the literature that interface fracture toughness is not a unique material property but depends on the entire stress field ahead of the crack

peer-00588674, version 1 - 26 Apr 2011

Fig. 1 – (a,b) images de microscope à balayage électronique (MEB) montrant (cf flèches) le délaminage d’une interface entre du cuivre et un diélectrique (Courtesy of NXP Semiconductors). (c) Schéma struc-turel d’un ensemble électronique noyé dans une résine époxy. Toutes les interfaces où du délaminage est susceptible de s’initier et de se propager sont représentées en pointillés

Afin d’optimiser le design de ces composites et donc de minimiser le risque d’initiation mais aussi de propagation du délaminage interfacial, les concepteurs ont de plus en plus recours à des simulations éléments finis, où l’interface est souvent représentée à l’aide d’une loi cohésive. Introduit initialement dans [1, 2], le modèle de zone cohésive permet de représenter le comportement d’interface à l’aide d’une loi d’ouverture, liant l’effort d’interface à son ouverture, comme illustré figure 2. Dans [3, 4], les auteurs ont introduit les éléments cohésifs, qui permettent d’implémenter un modèle cohésif dans un problème

éléments finis. Aujourd’hui, l’utilisation conjointe des éléments finis et des éléments cohésifs est de loin l’approche prédictive du délaminage la plus commune.

Enfin, de sorte à enrichir au mieux le modèle continu sous-jacent au modèle éléments finis, il est nécessaire d’avoir une vision fidèle et précise du comportement d’une interface. Nous proposons, dans ce papier, une méthode qui permet de caractériser un modèle de cohésif d’une fissure interfacial.

(x) x t(x) t( ) (x) x (a) (b) (c) x t(x) tc c xc xc c tc x0 x0

Fig. 2 – Détails du modèle de zone cohésive. (a) description de l’interface à l’aide d’un effort t et de l’ouverture associée ∆, (b) évolution des quantités d’interface en fonction de la coordonnée d’interface et (c) loi d’ouverture

Notre outil repose sur trois points clés : (i) le MMMB, qui permet d’extraire des images de la pro-pagation d’une fissure interfaciale à des échelles inédites, (ii) une description de la cinématique lors d’un essai DCB, rendant possible le lien fort entre champs de déplacement et loi d’ouverture de l’inter-face, et enfin, (iii) un algorithme de corrélation d’image permettant d’identifier les paramètres matériaux sous-jacent à un ensemble d’images. Ce papier s’intéresse aux seules étapes numériques, i.e. (ii) et (iii).

2

Principe

2.1 Essai

De nombreuses techniques expérimentales, dédiées à l’étude des propriétés d’interfaces, ont été déve-loppées (par exemple, cf [5, 6, 7, 8, 9]). La plupart de ces approches cherchent à identifier des grandeurs issues de la mécanique de la fracture, la grande polyvalence de cette description ayant déjà largement été prouvée. Un essai, dédié à la caractérisation de ces quantités “mécanique de la fracture” se doit d’of-frir un pilotage précis du processus de délaminage. Ensuite, la courbe globale effort-déplacement est utilisée pour d’obtenir le taux de relaxation d’énergie (CERR) ou la ténacité d’interface. De nombreux auteurs ([10, 11, 12]) ont montré que le CERR dépend grandement du mode d’ouverture. De plus, le fait d’avoir deux matériaux différents à une interface augmente la complexité du post-traitement de la courbe globale effort-déplacement, et ainsi l’identification du CERR. Par conséquent, on cherche une méthode expérimentales qui offre la possibilité de mesurer le CERR, pour tous les modes possibles de I au mode II.

Les techniques actuelles permettant de mesurer le CERR sont par exemple l’essai dit de “double cantilever beam” (DCB) (pure mode I, cf ASTM D 5528-01, 2001, [10, 11, 12]), ou l’essai dit de “end notch flexure” (ENF) (pure mode II, cf [13]) ou enfin l’essai de mode mixte, dit “mixed mode bending” (MMB) (cf [14, 15, 16]). Ces trois types d’essais sont illustrés sur la figure 3. De tous ces appareils d’essais communs, seul le MMB permet de faire des mesures dans une large plage du pure mode I au pure mode II.

Un nouvel appareil d’essai, le micro mixed mode bending set-up (MMMB) a été récemment présenté (cf [17]). Celui-ci permet d’effectuer un essai de délaminage en mode mixte au sein d’un microscope, optique mais aussi électronique à balayage. Ainsi, il est maintenant possible d’obtenir des images de qualité d’un délaminage interfacial. Mais, extraire de ces images les caractéristiques relevant du délami-nage reste un challenge. Notablement car les images issues de microscopes présentent un bruit de mesure particulièrement élevée.

(a) (b) (c) P P_a P_b P P

Fig. 3 – Représentation schématique de trois types classiques d’essai dédiée à la caractérisation d’inter-face : (a) DCB, (b) ENF et (c) MMB

2.2 Procédure inverse

Le maillon central de notre méthode est une procédure de corrélation d’images globale (cf [18]). Soient deux images, ( f ) (image de référence) et (g) (image déformée). On note la fonction coût (

I

I



RdI{ f (x) − g(x + u)}

2

dΩ (1)

Cette méthode est dite globale dès lors que le déplacement est définit en tout point de la région d’intérêt. Cet espace de déplacement étant de dimension infinie, on le réduit à un espace de dimension finie, que l’on appelle espace d’admissibilité cinématique

U

I

U

uopti= Argmin

u∈U {

I

(u)} (2)

Cette méthode est illustrée sur la figure 4

image f image g displacement u∈ U ? kinematically admissible space Test

Global digital image correlation

Fig. 4 – Schéma simplifié de la procédure inverse dite de corrélation d’image

L’originalité de la méthode présentée est de définir cet espace d’admissibilité cinématique en faisant intervenir des quantités propres au comportement de l’interface. On parle alors de I-DIC pour méthode de corrélation d’image intégrée, puisque des informations sur le comportement du matériau ont donc été intégrées à la procédure d’identification. De plus une unique minimisation est réalisé, puisque l’étape corrélation fournit directement les grandeurs recherchées.

3

Validation

La validation de l’outil consiste à sa mise en oeuvre à partir d’images numériquement construites. Illustrée ici en pure mode I, des essais DCB sont donc simulés à l’aide d’une analyse éléments finis. A partir de la solution obtenue, un ensemble d’images est construit. On connaît alors dans ce cas exactement (a) les paramètres définissant le comportement de l’interface ainsi que (b) le bruit ajouté lors de la construction des images. Afin d’avoir une solution FE de la meilleure qualité possible, on utilise un outil de simulation FE où l’interface est modélisée à l’aide d’éléments cohésifs auto-adaptatifs (cf [19]). 3.1 Images virtuelles

Avant tout, on simule un essai DCB. On considère ainsi une éprouvette constituée de deux couches d’acier (module d’Young de 210 GPa, et coefficient de poisson de 0.35), de dimension 20 [mm] × 3

[mm]_{× 0.1 [mm]. On suppose la contrainte σ}zz nulle et considère ainsi le problème plan. Un problème

discret 2D est construit, ou chaque couche est discrétisée par 1000× 10 éléments. Raccordant les deux couches, des éléments cohésifs sont utilisés pour modéliser l’interface. Pour ce premier exemple, on considère la loi d’ouverture bilinéaire, dont les paramètres sont les suivants :

ϕ= 14.4 [MPa.µm], et tc= 0.137 [MPa] (3)

où ϕ est la travail dissipé lors de l’ouverture, et tc la contrainte normal maximale. Enfin, on impose

un déplacement de +0.25 [mm] et de -0.25 [mm] aux extrémités supérieure et inférieure gauche de l’éprouvette.

La figure 3.1 présente le champs de déplacement de la solution éléments obtenue.

x [mm] y [mm] FE (U x) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0.05 0.1 0.15 0 2 4 6 x 10−3 [mm] [mm] x [mm] y [mm] FE (U_y) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0.05 0.1 0.15 −0.1 0 0.1

Fig. 5 – Carte de déplacement (haut : composante - x, bas : composante -y) de la solution éléments finis

Une fois le problème éléments finis résolu, la construction des images virtuelles se fait en deux étapes. La première consiste en la définition d’un mouchetis réaliste, qui est associé à la géométrie de l’éprouvette. Ensuite, on applique sur ce mouchetis le déplacement solution du problème éléments finis simulant l’essai DCB. Avec toujours l’objectif d’avoir un ensemble de photos réaliste, on ajoute en même temps un bruit blanc.

Illustrée en haut de la figure 6, l’image de référence ( f ) est la réduction d’un mouchetis à la géométrie de l’éprouvette. Ce mouchetis est construit en sommant trois bruits Gaussien, de même moyenne (1/6) et de même variance (10%). Ces trois champs sont ensuite interpolés sur trois échelles différentes afin de construire le mouchetis. On utilise les longueurs caractéristiques suivantes : 1, 8 et 32 [pixels].

(f )

(g)

Fig. 6 – Illustration d’un mouchetis virtuel et de sa réduction à une éprouvette (cf ( f )) ainsi que de sa déformée (g), calculée en y appliquant une solution éléments finis et un bruit blanc. La résolution de ces images et de 1024 par 80 pixels, avec une dynamique codée sur 8 bits

Afin d’appliquer le déplacement éléments finis à l’image de référence, un problème non linéaire peut être résolu pour trouver quel point de ( f ) se retrouve aux coordonnées des pixels dans (g) (cf [20]). Un bruit blanc Gaussien est ensuite ajouté, toujours dans un soucis de travailler avec des images réalistes. Ce bruit blanc est définit avec une variance de 3%. En effet, les appareils photos classiques présentent un bruit blanc qui peut facilement être modélisé par un bruit Gaussien, mais de variance alors plus faible puisque d’ordre de grandeur de 1%. La figure 6 présente l’image (g), qui est la déformée de ( f ) par application de la solution FE et du bruit blanc.

3.2 Application

On s’intéresse dans cette partie à l’étude des premiers résultats de la procédure inverse proposée, appliquée aux images virtuelles. On étudie tout d’abord en détails une première application où une loi bilinéaire a été utilisée pour représenter le comportement d’interface. Ensuite on s’intéressera à valider la méthode sur une large gamme de loi d’ouverture.

3.2.1 Cas d’une loi bilinéaire

La loi considérée est la même que celle utilisée dans la partie 3.1. La figure 7 présente le résidu final après corrélation. Cette carte des résidus met en avant la faible résolution spatiale des images. En effet, seuls 8 pixels représentent chacun des deux substrats. Ensuite, on peut remarquer deux points propres à l’étude d’une carte des résidus :

– la dynamique de la carte des résidus correspond au bruit blanc ajouté lors de la construction de l’image (g) ;

– l’amplitude des résidus est homogène sur l’ensemble de la carte.

De ces deux points, on peut déduire que la définition de l’espace cinématique est suffisamment riche pour décrire un essai DCB.

x [mm]

y [mm]

Mask applied on the final residual

1 2 3 4 5 6 7 8 9 0.05 0.1 0.15 −15 −10 −5 0 5 10 15

Fig. 7 – Résidu final. On peut relever deux remarques notables : (1) le dynamique du résidu est du même ordre de grandeur que le bruit ajouté lors de la construction des images et (2) la carte de résidu est homogène

Cette étape de validation, basée sur une simulation éléments finis, permet de comparer directe-ment les champs déplacedirecte-ment. La figure 8 illustre ainsi l’erreur en déplacedirecte-ment (composante-x en haut, composante-y en bas) entre la solution EF et la solution retrouvée par la procédure inverse. Encore, les ordres de grandeurs des deux champs sont faibles (3% [pixels] pour les déplacement verticaux, 0.3% [pixels] pour les déplacement horizontaux).

x [mm] y [mm] DIC−FE (Ux) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0.05 0.1 0.15 −1 0 1 2 x 10−5 [mm] x [mm] y [mm] DIC−FE (Uy) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0.05 0.1 0.15 −2 −1 0 1 2 x 10−4 [mm]

Fig. 8 – Cartes d’erreur en déplacement entre la solution éléments finis et la solution retrouvée par la méthode inverse proposée (en haut : composante-x, en bas : composante-y). Les unités sont en [mm], (1 pixel = 8.73 [µm])

La carte d’erreur en déplacement met aussi en avant la non-homogénéite de l’erreur. Ainsi, on re-marque que proche de conditions aux limites particulières (comme, par exemple, l’interface) l’erreur est la plus élevée.

Enfin, la figure 9 présente la loi d’ouverture qu’il est possible d’extraire de ces images. Sur ce gra-phique, plusieurs lois sont représentées. Tout d’abord, en bleu, la loi d’entrée, i.e. la loi utilisée pour la simulation EF est tracée. Ensuite, 5 courbes sont représentées, toutes retraçant les lois d’ouverture que la procédure inverse permet de retrouver à partir de 5 couples d’images. Chacun de ces couples est construit en ajoutant un bruit blanc Gaussien différent, allant d’un bruit nul à un bruit d’une variance de 5%.

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 Opening [mm] Traction [Mpa] FEA 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

Fig. 9 – Comparaison de la loi d’ouverture choisie pour décrire l’interface dans l’approche EF et des lois d’ouberture retrouvées par la procédure inverse (pour différentes variances du bruit blanc Gaussien ajouté)

Dans l’étude présentée, la loi d’entré est bilinéaire. Or, dans notre procédure inverse, on n’introduit pas une telle discontinuité. Il est donc impossible de retrouver exactement la même loi. Toutefois, on illustre la faisabilité de la méthode proposé sur cet exemple précis pour montrer que même si on ne peut capturer l’évolution exacte de la loi d’ouverture, les principales caractéristiques sont estimées avec une grande précision. En effet, l’effort d’interface critique, l’énergie dissipée ainsi que l’ouverture critique sont très bien identifiés.

Enfin, on peut retenir de cette dernière figure la robustesse de la méthode introduite. En effet, même avec un bruit élevé, la loi d’ouverture retrouvée permet toujours de caractériser avec précision les carac-téristiques les plus importantes.

3.2.2 Applications à plusieurs lois d’ouverture

On s’intéresse maintenant à valider la flexibilité de la méthode inverse introduite. Pour cela, plusieurs simulations EF sont réalisées, utilisant la même géométrie pour l’éprouvette que celle utilisée dans 3.2.1.

Application

Modèle de zone cohésive Chargement Propriétés des images

TSL ϕ tc ∆c Up Résolution Taille des pixels

[MPa.µm] [MPa] [µm] [mm] [pixels2] [µm]

#1 PPR 33 1 11.0 0.25 1024_×80 8.77

#2 PPR 33 0.3 68.9 0.25 1024_×80 8.77

#3 bi-linear 14.4 0.137 30.0 0.25 1024×80 8.77

#4 PPR 3.3 0.3 6.9 0.05 1024×62 4.85

#5 PPR 33 0.3 23.0 0.30 1024×91 8.79

Tableau 1 – Propriétés utilisées pour chaque application. Le modèle PPR a besoin de quatre paramètres, qui sont ϕ et tc mais aussi un paramère de forme ainsi qu’un paramètre de pente initiale. Pour simplifier

Par contre, le comportement de l’interface est maintenant décrit en utilisant le modèle dit PPR (cf [21]). Ce modèle de zone cohésif, polynomial, offre une grande flexibilité pour la forme de la loi d’ouverture. Le tableau 1 récapitule les paramètres utilisés, ainsi que les propriétés des images.

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Traction [MPa] Opening [mm] Application #1 Application #2 Application #3 Application #4 Application #5 FEA I−DIC output

Fig. 10 – Comparaison entre différentes lois d’ouverture choisies pour décrire l’interface dans l’approche EF (traits pointillés) et les lois retrouvées par la procédure inverse proposée (traits continus). Pour tous ces essais virtuels, un bruit blanc Gaussien, d’une variance de 3%, a été ajouté aux images

La figure 10 illustre les lois d’entrée, utilisées pour la simulations EF (lignes pointillées), ainsi que les lois que la procédure introduite est capable de retrouver (lignes continues), pour chacune des ap-plications. De la même manière que pour l’étude d’une unique loi d’ouverture (cf Section.3.2.1), les caractéristiques importantes du phénomène de délaminage sont très bien retrouvées, quelque soit la loi d’entrée.

4

Conclusion et perspectives

Appliquée à la caractérisation d’une interface cohésive, les premiers résultats de la procédure inverse proposée dans ce papier sont prometteurs. Cette procédure, basée sur technique inverse dite de corrélation d’image intégrée, utilise une écriture fine des champs de déplacement dans le cas d’un essai type DCB et relie ceux-ci aux paramètres d’interface.

Dans ce papier, on s’est intéressé à la validation de la méthode. Celle-ci a été rendu possible par la fabrication d’images virtuelles, à l’aide d’un outils de simulations éléments finis d’essais DCB. À partir de ces images, les paramètres caractéristiques du modèle cohésif du délaminage, que sont l’effort d’interface critique, l’énergie dissipé lors de son ouverture ou la taille de la zone cohésive sont clairement bien retrouvés. De plus, on a monté que l’ajout d’un bruit blanc réaliste aux images ne change pas la qualité des résultats. La méthode proposée est donc robuste.

Aujourd’hui, des essais sont en cours de réalisation afin d’appliquer la méthode présentée sur des images “réelles" et de caractériser ainsi, d’une manière précise, le comportement d’interfaces. De plus, la méthode introduite n’est validée que dans des cas d’ouverture en pure mode I, sa validation dans des cas de mode II ainsi que de modes mixtes est aussi en cours.

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