微波组件作为电子装备中实现收发功能的核心组件,其可靠性直接决定着电子装备的工作寿命。通常在复杂环境中,由互联工艺因素引起微波组件失效的概率高达三分之一。表面贴装工艺（SMT）作为互联工艺的一种重要形式,目前已被广泛应用于微波组件中以实现电子元件与芯片间的互联。在理想情况下,大多数的焊点可靠性预测工作是在确定性参数条件下进行的,但在实际工程中,焊点可靠性的预测过程仍存在大量的不确定性因素,并且利用实验和有限元仿真预估焊点可靠性耗时耗力。因而本文以微波组件SMT焊点为研究对象,为在研发阶段帮助设计人员及时制定电子装备维护策略,开展了热载荷下考虑不确定性的微波组件SMT焊点可靠性快速预测方面研究,具体的研究内容如下:（1）现有的SMT焊点的形态预测大多是基于数学分析法对焊点的形态曲线进行近似模拟,曲线模拟具有一定的误差。为解决利用焊点工艺参数对焊点形态精准预测的问题。本文基于最小能量法对微波组件中的SMT焊点形态进行了预测。首先利用基于数值分析法的最小能量理论对焊点成形过程进行了分析。然后利用基于最小能量原理的Sueface Evolver软件模拟了给定工艺参数下的SMT焊点三维形态,并通过焊点高度,焊点爬宽、焊点爬高三个主要参数来表征焊点形态,开发了java脚本对焊点模型空间节点坐标进行计算,实现了SMT焊点主要形态参数的获取。最后在同一工艺参数下,对比得到Surface Evolver软件预测的焊点形态主要参数和实验测量的参数相对误差均在10%以内,实现了Surface Evolver软件对SMT焊点形态的准确预测。为在热载荷下对微波组件SMT焊点的可靠性快速预测奠定了基础。（2）现有的SMT焊点可靠性预测工作大多是基于实验统计或者有限元仿真分析来进行的,而实验法和有限元仿真法均存在耗时长、成本高等缺点,为提高焊点可靠性的预测精度和效率,本文基于数据挖掘技术构建了SMT焊点主要形态参数与可靠性之间的关联机制,实现了由焊点形态可以快速预测其可靠性的目的。首先利用用热疲劳寿命来表征焊点可靠性,然后基于Surface Evolver预测的焊点形态在ANSYS中建立了SMT封装体有限元分析模型,并对比由仿真分析得到的焊点寿命值与实验寿命值相对误差仅在5%以内,故采用实验与仿真结合的方法构建了SMT焊点“形态—可靠性”数据库,解决了实验方法所带来的小样本问题。最后利用GRU神经网络实现了热载荷下SMT焊点可靠性快速预测,同时又将GRU神经网络与LSTM神经网络在SMT焊点可靠性预测方面的效果进行对比,可知无论是从拟合优度R~2还是模型训练时间上来看,GRU神经网路均优于LSTM神经网络。因此选择GRU神经网络建立起了热载荷下微波组件SMT焊点可靠性的快速预测模型。（3）SMT焊点的可靠性会受到多种不确定性因素的影响,为帮助设计人员尽早制定设备维护措施,本文基于GRU神经网络,建立了热载荷下考虑不确定性的微波组件SMT焊点可靠性快速预测模型。首先对SMT焊点可靠性预测过程中的模型不确定性和焊点形态不确定性不确定性进行了量化,并基于材料参数均值进行焊点的有限元建模分析,构建了新的热载荷下SMT焊点“形态—可靠性”样本集,根据该样本集建立了改进的PSO-GRU神经网络模型。最后采用蒙特卡洛法在主要形态参数区间区间内进行抽样得到多组形态参数组合,并利用改进的预测模型对SMT焊点可靠性进行了预测,由此来代替耗时的有限元仿真,接着基于热循环寿命分布特征得到了SMT焊点的可靠性寿命均值和95%置信度的可靠性区间,解决了不确定参数影响下的SMT焊点可靠性快速预测问题。（4）为实现SMT焊点可靠性预测的流程化与自动化。本文利用C++Builder开发了热载荷下考虑不确定性的微波组件SMT焊点可靠性快速预测软件平台。该软件突破了ANSYS自动化求解技术和各应用之间数据共享技术,同时实现了微波组件SMT焊点的不确定参数下的SMT焊点可靠性快速预测。最后利用该软件实现了某星载微波组件SMT焊点不确定性形态区间下的可靠性预测。