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Fiabilité des semi-conducteurs, tests accélérés, sélection de modèles définis par morceaux et détection de sur-stress

Author: Marc Lavarde; Pascal Massart; Patrick Pamphile; Université de Paris-Sud. Faculté des Sciences d'Orsay (Essonne).
Publisher: [s.l.] : [s.n.], 2007.
Dissertation: Thèse doctorat : Mathématiques : Paris 11 : 2007.
Edition/Format:   Thesis/dissertation : Thesis/dissertation : French
Database:WorldCat
Summary:
Cette thèse traite de l'exploitation de données accélérées et de la sélection de modèles de régression dans un domaine de hautes technologies : les semi-conducteurs. Les données recueillies à la suite d'un test accéléré sont des données de régression. L'objectif du test est d'ajuster le comportement moyen du logarithme des durées de vie à l'aide d'une fonction f, dite fonction d'accélération.
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Details

Material Type: Thesis/dissertation
Document Type: Book
All Authors / Contributors: Marc Lavarde; Pascal Massart; Patrick Pamphile; Université de Paris-Sud. Faculté des Sciences d'Orsay (Essonne).
OCLC Number: 494379098
Description: 1 vol. (VI-133 p.) : ill. ; 30 cm.
Responsibility: Marc Lavarde ; sous la direction de [Pascal Massart et Patrick Pamphile].

Abstract:

Cette thèse traite de l'exploitation de données accélérées et de la sélection de modèles de régression dans un domaine de hautes technologies : les semi-conducteurs. Les données recueillies à la suite d'un test accéléré sont des données de régression. L'objectif du test est d'ajuster le comportement moyen du logarithme des durées de vie à l'aide d'une fonction f, dite fonction d'accélération. Cependant les données accélérées ont parfois des comportements complexes. Afin d'adapter la modélisation à ces comportements atypiques, nous avons cherché à détecter les changements de comportement de la fonction d'accélération. Nous proposons d'utiliser une collection de modèles de régressions définis par morceaux, pour chaque modèle candidat à l'estimation nous calculons l'estimateur des moindres carrés. Et nous sélectionnons le modèle final à l'aide d'un critère des moindres carrés pénalisés. L'estimateur pénalisé est une approximation optimale du modèle réel au sens où le risque de l'estimateur pénalisé est comparable au risque minimum parmi l'ensemble des modèles candidats. De plus, nous disposons d'une borne de risque non asymptotique. Et nous avons cherché à limiter les hypothèses de modélisation afin de prendre en compte un grand nombre de cas pratiques : nous avons envisager le cas d'usure (loi de durée de vie Lognormale) et le cas de chocs (loi de durée de vie Weibull). Nous avons mis en place des outils de sélection de modèles permettant à l'ingénieur de réaliser ses études de fiabilité sans a priori sur les modèles d'accélération et d'exploiter les données issues d'essais accélérés en sur-stress.

This thesis deals with the using of accelerating data and regression model selection for high technology field: semiconductor chips. The accelerating trail gives us regression frameworks. The aim of the accelerating test consists on fitting the logarithm of the lifetime through the use of some function f, called the acceleration function. However, accelerating data may have misleading and complex comportment. In order to adapt the model with such data, we have proposed to detect the changes on the comportment of the acceleration function. We have considered a collection of piecewise acceleration models candidate to the estimation. For each model candidate we have estimated the least-squares estimation. And we have selected the final estimator using a penalized criterion. The penalized estimator is optimal approximation of the reality since the quadratic risk of penalized estimator is bounded by the minimal risk upon every least-squares estimators candidates. Moreover, this oracle inequality is non asymptotic. Furthermore, we have considered classical reliability cases: the Lognormal case associating with some fatigue failure, and the Weibull case associating with some choc failure. Lastly we have implemented model selection tools in order to realise survey study without a priori on the acceleration models and to use overstress trials.

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