Die komplexen Strukturen von MEMS-Drehratensensoren führen immer wieder zu Herausforderungen bei der Systembeschreibung. Die zunehmende Miniaturisierung der Bauteile steigert den Einfluss von mechanischen Nichtlinearitäten und AVT-Einflüssen. Daher sind ein tiefer gehendes Verständnis dieser Effekte und verbesserte Simulationsmethoden zur effizienten Entwicklung neuer Sensoren von großer Bedeutung. In dieser Arbeit wird die TPWL-Methode, ein Ansatz für ein transientes nichtlineares ROM, vorgestellt und erfolgreich auf MEMS-Drehratensensoren angewendet. Im Fokus der Untersuchungen stehen die Implementierung der Methode und die Zeitersparnis gegenüber FE-Simulationen - diese beträgt bis zu 3 Größenordnungen. Weiterhin finden sich Untersuchungen der ROM-Daten, mit einem Schwerpunkt auf deren Interpretation, in den Ausführungen. Hierdurch werden Limitierungen, Rahmenbedingungen und Aussagekraft der Methodik aufgezeigt. Diese Erkenntnisse ermöglichen es, zukünftige Simulationen durch geeignet gewählte Parameter und Trainingsdaten effektiv aufzusetzen. Es werden TPWL-Ansätze auf Basis von POD und modaler Superposition verglichen, um systematische Vorteile der POD zu erklären. Die Validierung der Modelle erfolgt qualitativ sowie mit Messungen, analytischen und FE-Rechnungen. Bestehende Ansätze zur Simulation von AVT-Einflüssen, mit einem Schwerpunkt auf mechanischen Stresswirkpfaden, auf MEMS-Drehratensensoren werden untersucht und erweitert. Als Basis für Package- und statische Struktursimulationen dienen FE-Modelle und für die transiente Systemsimulation ein ROM. Es stehen Verständnis und Analyse der Wirkpfade im Vordergrund. Die resultierenden Erkenntnisse werden erfolgreich in die Modelle eingebracht. Ein einfacher, dennoch aussagekräftiger Ansatz zur Abschätzung des Drehraten-Offsets gestresster Sensoren wird vorgestellt. Zudem wird ein vielversprechendes neuartiges FE-Modell zur Simulation von Die-attach- und Lötsimulationen hergeleitet. Oberflächen- und Signalmessungen von durch eine Leiterplattenbiegung gestressten Sensoren dienen zur Validierung. Die vorgestellten Modelle werden erfolgreich validiert und können zukünftig zur Optimierung des Entwicklungsprozesses von MEMS-Drehratensensoren verwendet werden.:Abkürzungen und Symbole I. Einführung, Grundlagen und Methoden 1. Einleitung 1.1. Hintergrund und aktuelle Entwicklung 1.2. Motivation und Zielsetzung der Arbeit 1.3. Struktur der Arbeit 2. Grundlagen MEMS 2.1. Definition der Mikrosystemtechnik 2.2. Technologie und Aufbau von MEMS Bausteinen 2.3. Funktionsprinzipien und physikalischen Grundlagen von MEMS-Gyroskopen 3. Rechenmodelle für mechanische Systeme 3.1. Analytische Rechnungen mithilfe der Balkentheorie 3.2. Finite-Elemente-Methode 3.3. Ordnungsreduktionsverfahren 3.4. Ordnungsreduzierte Systemmodelle in der Signalflusssimulation II. Mechanische Nichtlinearitäten 4. Nichtlinearitäten in MEMS-Gyroskopen 4.1. Einleitung und Motivation 4.2. Gegenüberstellung nichtlinearer Effekte und deren Einflüsse auf MEMS-Gyroskope 4.3. Konzepte zur Vermeidung von Stress-Stiffening und deren Grenzen 5. Methoden zur Simulation mechanischer Nichtlinearitäten 5.1. Nichtlineare Effekte in der FE-Rechnung 5.2. Konzept der Trajectory Piecewise Linearization 5.3. Werkzeuge zur Implementierung eines TPWL-Verfahrens in die Systemsimulation 5.4. Generierung einer ordnungsreduzierten TPWL-Simulation von Drehratensensoren 6. Die Trajectory Piecewise Linearization in der Praxis 6.1. Beidseitig eingespannter Biegebalken in der TPWL mit POD 6.2. Die TPWL anhand eines perforierten Einmassenschwingers 6.3. Untersuchung einer stark nichtlinearen Sensorgeometrie III. Einfluss von mechanischem Stress durch die Aufbau- und Verbindungstechnik auf Sensoren und Sensor-Packages 7. Messungen und Simulationen in der AVT 7.1. Einleitung und Motivation 7.2. Einfluss von mechanischem Stress auf die Sensorgeometrie 7.3. Schema einer Stresssimulation 7.4. Experimentelles Setup 7.5. Viskoelastische Eigenschaften in Experiment und Simulation 8. FE-Package Simulationen 8.1. Annahmen 8.2. Struktur und Inhalt einer FE-Package-Simulation 8.3. CAD-Modellierung und Vernetzung 8.4. Prozesssimulationen 8.5. Biegesimulation 8.6. Validierung durch Weißlichtinterferometrie 9. FE-Modelle von MEMS Strukturen 9.1. Transfer des AVT Stresses aus den Package Simulationen 9.2. Stresseinfluss auf Eigenfrequenzen 10.Berücksichtigung von AVT-Einflüssen in Signalflusssimulationen 10.1. Signalflussmodelle mit AVT-Einfluss 10.2. Sensormoden und Dämpfungsmatrix 10.3. Validierung der Modelle anhand des Closed-Loop Systems 10.4. Simulation des Dreikanalsensors IV. Abschluss 11.Zusammenfassung 11.1. Mechanische Nichtlinearitäten 11.2. Einfluss der Aufbau- und Verbindungstechnik 12.Fazit und Ausblick V. Anhang A. Faktoren der Newmark-Integration B. Einfluss der Samplingrate auf die Schwingungsfrequenz in einer transienten FE-Simulation C. Ergebnisstabellen zu Kapitel 6.1 D. Einseitig eingespannter Biegebalken mit Streckbiegung D.1. Aufbau des Systems D.2. Systemtraining D.3. Systemsimulation und Auswertung D.4. Fazit E. Modenabbildungen zu Kapitel 6.2 F. Vergleich von TPWL und linearer Ordnungsreduktion mit nichtlinearen Kräften G. Modellbeispiel Schwingungsform H. Mathematische Ergänzungen I. Einfluss von Prozessparametern Quellenangaben Tabellenverzeichnis Abbildungsverzeichnis Danksagung Versicherung Thesen / The complex structures of MEMS yaw-rate sensors continuously lead to challenges in their system description. The continuing miniaturization of the components increases the effects of mechanical nonlinearities and packaging influences. Therefore, a deeper understanding of these effects and improved simulation methods are of great importance for the efficient development of new sensors. In this work the TPWL-method, an approach for a transient nonlinear ROM, is introduced and successfully applied to MEMS yaw-rate sensors. The focal points of the study, are the implementation of the method, and the time savings compared to FE-simulations; which are up to 3 magnitudes. Furthermore, the analysis of the ROM-data with a focus on its interpretation is included. This highlights limits, boundary conditions and the informative value of the method. These insights enable the future set up of simulations effectively with appropriately chosen parameters and training data. TPWL-approaches with POD and modal superposition are compared to highlight systematic advantages of the POD. The validation of the models is realized qualitatively as well as with measurements, analytical and FE-calculations. Existing approaches for the simulation of packaging influences with a focal point on mechanical stress root causes are studied and extended. As a baseline for package and static structure simulations FE-models are used, and for transient system simulations a ROM is used. Understanding and analysis of the root causes stand in the foreground. The resulting insights are successfully implemented into the models. A simple but significant approach for an estimation of the yaw-rate offset of stressed sensors is introduced. Additionally, a promising and new FE-model for the simulation of die attach and solder simulations is derived. Surface and signal measurements of sensors, stressed by the bending of a printed circuit board, serve for validation. The introduced models were validated successfully and can be used in the future to optimize the development process of MEMS yaw-rate sensors.:Abkürzungen und Symbole I. Einführung, Grundlagen und Methoden 1. Einleitung 1.1. Hintergrund und aktuelle Entwicklung 1.2. Motivation und Zielsetzung der Arbeit 1.3. Struktur der Arbeit 2. Grundlagen MEMS 2.1. Definition der Mikrosystemtechnik 2.2. Technologie und Aufbau von MEMS Bausteinen 2.3. Funktionsprinzipien und physikalischen Grundlagen von MEMS-Gyroskopen 3. Rechenmodelle für mechanische Systeme 3.1. Analytische Rechnungen mithilfe der Balkentheorie 3.2. Finite-Elemente-Methode 3.3. Ordnungsreduktionsverfahren 3.4. Ordnungsreduzierte Systemmodelle in der Signalflusssimulation II. Mechanische Nichtlinearitäten 4. Nichtlinearitäten in MEMS-Gyroskopen 4.1. Einleitung und Motivation 4.2. Gegenüberstellung nichtlinearer Effekte und deren Einflüsse auf MEMS-Gyroskope 4.3. Konzepte zur Vermeidung von Stress-Stiffening und deren Grenzen 5. Methoden zur Simulation mechanischer Nichtlinearitäten 5.1. Nichtlineare Effekte in der FE-Rechnung 5.2. Konzept der Trajectory Piecewise Linearization 5.3. Werkzeuge zur Implementierung eines TPWL-Verfahrens in die Systemsimulation 5.4. Generierung einer ordnungsreduzierten TPWL-Simulation von Drehratensensoren 6. Die Trajectory Piecewise Linearization in der Praxis 6.1. Beidseitig eingespannter Biegebalken in der TPWL mit POD 6.2. Die TPWL anhand eines perforierten Einmassenschwingers 6.3. Untersuchung einer stark nichtlinearen Sensorgeometrie III. Einfluss von mechanischem Stress durch die Aufbau- und Verbindungstechnik auf Sensoren und Sensor-Packages 7. Messungen und Simulationen in der AVT 7.1. Einleitung und Motivation 7.2. Einfluss von mechanischem Stress auf die Sensorgeometrie 7.3. Schema einer Stresssimulation 7.4. Experimentelles Setup 7.5. Viskoelastische Eigenschaften in Experiment und Simulation 8. FE-Package Simulationen 8.1. Annahmen 8.2. Struktur und Inhalt einer FE-Package-Simulation 8.3. CAD-Modellierung und Vernetzung 8.4. Prozesssimulationen 8.5. Biegesimulation 8.6. Validierung durch Weißlichtinterferometrie 9. FE-Modelle von MEMS Strukturen 9.1. Transfer des AVT Stresses aus den Package Simulationen 9.2. Stresseinfluss auf Eigenfrequenzen 10.Berücksichtigung von AVT-Einflüssen in Signalflusssimulationen 10.1. Signalflussmodelle mit AVT-Einfluss 10.2. Sensormoden und Dämpfungsmatrix 10.3. Validierung der Modelle anhand des Closed-Loop Systems 10.4. Simulation des Dreikanalsensors IV. Abschluss 11.Zusammenfassung 11.1. Mechanische Nichtlinearitäten 11.2. Einfluss der Aufbau- und Verbindungstechnik 12.Fazit und Ausblick V. Anhang A. Faktoren der Newmark-Integration B. Einfluss der Samplingrate auf die Schwingungsfrequenz in einer transienten FE-Simulation C. Ergebnisstabellen zu Kapitel 6.1 D. Einseitig eingespannter Biegebalken mit Streckbiegung D.1. Aufbau des Systems D.2. Systemtraining D.3. Systemsimulation und Auswertung D.4. Fazit E. Modenabbildungen zu Kapitel 6.2 F. Vergleich von TPWL und linearer Ordnungsreduktion mit nichtlinearen Kräften G. Modellbeispiel Schwingungsform H. Mathematische Ergänzungen I. Einfluss von Prozessparametern Quellenangaben Tabellenverzeichnis Abbildungsverzeichnis Danksagung Versicherung Thesen

In der vorliegenden Arbeit wird die Dynamik geordneter modulierter Phasen außerhalb des thermischen Gleichgewichts untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf einem zweidimensionalen, streifenbildenden System, genannt Modell B mit Coulomb-Wechselwirkung, welches aus einem geordneten Anfangszustand unter dem Einfluß eines Rauschterms relaxiert. Aus den mittels numerischer Simulationen gewonnenen Daten wird die lokale Orientierung der Streifen extrahiert und deren raum-zeitliche Korrelationsfunktionen berechnet. Wir beobachten eine langsame Dynamik und Alterungseffekte in der Zwei-Zeit-Autokorrelationsfunktion, welche einer Skalenform folgt, die aus kritischen Systemen bekannt ist. Dies geht einher mit dem Wachstum einer räumlichen Korrelationslänge senkrecht zu den Streifen. Zu sehr späten Zeiten klingt die zugehörige räumliche Korrelationsfunktion mit einem Potenzgesetz ab. Weiterhin wird der Einfluß der Systemgröße und verschiedener Seitenverhältnisse auf die Dynamik des Orientierungsfeldes studiert, wobei ein Wachstumsprozeß parallel zur Ausrichtung der Streifen identifiziert wird. Es zeigt sich, daß dieser Prozeß für die Nichtgleichgewichtsdynamik entscheidend ist. Zwei weitere Modelle für modulierte Phasen werden in ähnlicher Weise untersucht. Die Swift-Hohenberg-Gleichung in der Variante mit erhaltenem sowie nicht erhaltenem Ordnungsparameter zeigt ebenfalls Alterungseffekte in der Dynamik der Streifenorientierung. In einem System, welches zweidimensionale hexagonale Muster bildet, werden Alterungseffekte in der Autokorrelationsfunktion der Verschiebung beobachtet. Jedoch sättigt die zugehörige räumliche Korrelationslänge bei einem endlichen Wert, was auf eine Unterbrechung der Alterung hindeutet.

Analytical and semi-analytical physical models for MEMS are derived from nonlinear mechanics. By taking into account system characteristics and assumptions, system identification enables the derivation of a mathematical model that is tailored to the effect and the MEMS under analysis. Such an adapted model can successfully emulate and explain the nonlinear dynamics of individual MEMS, including resonant actuation of parasitic modes. The performed analyses also confirm that small deviations in the mode spectrum between devices influence the occurrence of nonlinear effects.:1 Introduction 2 MEMS: Design, Devices & Modelling 3 Nonlinear Mechanics of Dynamical Systems 4 Modelling Approach 5 System Identification & Characterization 6 Conclusion / Analytische und semi-analytische physikalische Modelle für MEMS werden aus der nichtlinearen Mechanik abgeleitet. Durch die Berücksichtigung systemspezifischer Merkmale und Annahmen, ermöglicht die Systemidentifikation das Ableiten eines mathematischen Modells, das auf den analysierten Effekt und das MEMS zugeschnitten ist. Ein solches Modell kann für die Erklärung der nichtlinearen Dynamik einzelner MEMS herangezogen werden und bildet erfolgreich nichtlineare Effekte nach, einschließlich des resonanten Aufschwingens von Parasitärmoden. Die durchgeführten Analysen bestätigen auch, dass geringe Abweichungen im Modenspektrum zwischen Bauteilen das Auftreten nichtlinearer Effekte beeinflussen.:1 Introduction 2 MEMS: Design, Devices & Modelling 3 Nonlinear Mechanics of Dynamical Systems 4 Modelling Approach 5 System Identification & Characterization 6 Conclusion

In der vorliegenden Arbeit wird die Dynamik geordneter modulierter Phasen außerhalb des thermischen Gleichgewichts untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf einem zweidimensionalen, streifenbildenden System, genannt Modell B mit Coulomb-Wechselwirkung, welches aus einem geordneten Anfangszustand unter dem Einfluß eines Rauschterms relaxiert. Aus den mittels numerischer Simulationen gewonnenen Daten wird die lokale Orientierung der Streifen extrahiert und deren raum-zeitliche Korrelationsfunktionen berechnet. Wir beobachten eine langsame Dynamik und Alterungseffekte in der Zwei-Zeit-Autokorrelationsfunktion, welche einer Skalenform folgt, die aus kritischen Systemen bekannt ist. Dies geht einher mit dem Wachstum einer räumlichen Korrelationslänge senkrecht zu den Streifen. Zu sehr späten Zeiten klingt die zugehörige räumliche Korrelationsfunktion mit einem Potenzgesetz ab. Weiterhin wird der Einfluß der Systemgröße und verschiedener Seitenverhältnisse auf die Dynamik des Orientierungsfeldes studiert, wobei ein Wachstumsprozeß parallel zur Ausrichtung der Streifen identifiziert wird. Es zeigt sich, daß dieser Prozeß für die Nichtgleichgewichtsdynamik entscheidend ist. Zwei weitere Modelle für modulierte Phasen werden in ähnlicher Weise untersucht. Die Swift-Hohenberg-Gleichung in der Variante mit erhaltenem sowie nicht erhaltenem Ordnungsparameter zeigt ebenfalls Alterungseffekte in der Dynamik der Streifenorientierung. In einem System, welches zweidimensionale hexagonale Muster bildet, werden Alterungseffekte in der Autokorrelationsfunktion der Verschiebung beobachtet. Jedoch sättigt die zugehörige räumliche Korrelationslänge bei einem endlichen Wert, was auf eine Unterbrechung der Alterung hindeutet.