江國寧 Kuo-Ning Chiang

引入統計力學觀念與Design-on-Simulation技術 成功用在物體長時可靠度預估上

我早期研究專注於古典力學、非線性計算力學與高速計算領域，並將其應用於物體之固體力學行為模擬分析與設計。由於許多實體實驗過於昂貴與耗時，或者有進行實體實驗的困難度，因此以高速電腦來進行模擬分析的需求與必要性日益增多，漸漸獲得國際重視。我近期的研究著重在將基礎古典/計算力學理論與設計、模擬分析的領域相結合，並引入統計力學的觀念用在物體長時可靠度評估與Design-on-Simulation的研究上。我成功地將其應用在所熟悉的電子封裝、半導體、MEMS、奈米結構力學的研發中。近年來更將AI/Machine Learning與上述研究結合，如此可有效提升模擬分析之準確性及削減昂貴的實驗次數。上述的研究成果可大幅縮減半導體先進封裝之設計時程，並精準預估先進封裝結構的長時可靠度，這對國內相關產業國際競爭力之提升助益極大。