基于CRITIC權(quán)重法和灰色關(guān)聯(lián)分析的微芯片封裝多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化

收稿日期：20240613

作者簡介：趙玲玲，碩士，主要從事CAD/CAE/CAM等方面的研究。

基金項目：天津市科技計劃項目（編號：24ZYJDSS00030，22YFYSHZ00190）資助項目，天津市教委科研計劃項目（編號：2022ZD023）資助項目。

*通信作者：王權(quán)，教授，主要從事注塑成型工藝及設(shè)備等方面的研究。

摘 要：以芯片封裝為研究對象，提出了一種注塑工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化方法。為解決微芯片封裝注塑成型過程中出現(xiàn)的體積收縮和翹曲變形等缺陷問題，以體積收縮率和翹曲值為優(yōu)化指標(biāo)，建立5因素4水平的Taguchi正交實驗設(shè)計。通過Moldflow的仿真分析，將試驗結(jié)果用信噪比表示，用CRITIC權(quán)重法計算出兩個優(yōu)化指標(biāo)的權(quán)重，利用灰色關(guān)聯(lián)分析，將多目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題。通過極差分析進(jìn)行排序，得到5個工藝參數(shù)的影響程度，由大到小依次為模具溫度、熔體溫度、保壓時間、保壓壓力、注射時間，以及得到最優(yōu)工藝參數(shù)組合：模具溫度為155℃，熔體溫度為60℃，保壓時間為5s，保壓壓力為55MPa，注塑時間為0.9s。經(jīng)分析驗證，優(yōu)化后的體積收縮率為2.670％，翹曲值為0.0269mm，相較于Moldflow系統(tǒng)推薦的參數(shù)，最終模擬結(jié)果分別減少了8.47％和21.57％，證明此種方法能夠提高塑件產(chǎn)品的質(zhì)量，并且有效減少注塑過程中的缺陷。

關(guān)鍵詞：Moldflow；微芯片封裝；CRITIC權(quán)重法；灰色關(guān)聯(lián)分析；正交試驗

中圖分類號：TQ320.66

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Multi-objective parameter optimization of microchip package based

on CRITIC weight method and grey correlation analysis

ZHAO Lingling， WANG Quan， FAN Haixia， ZHANG Qun

（School of Mechanical Engineering， Tianjin University of Technology

and Education， Tianjin 30020 "China）

Abstract： The multi-objective optimization method for injection molding process parameters was proposed taking chip packaging as the research object. In order to solve the defects such as volume shrinkage and warping deformation in the injection molding process of microchip packaging， a Taguchi orthogonal experimental design with 5 factors and 4 levels was established with volume shrinkage rate and total warping value as the optimization indexes. Through the simulation analysis of Moldflow， the test results are represented by the signal-to-noise ratio， the weights of two optimization indicators are calculated by the CRITIC weight method， the multi-objective optimization is transformed into a single objective optimization problem by using gray correlation analysis， and the influence degree of 5 process parameters is obtained by range analysis. Mold temperature gt; melt temperature gt; pressure holding time gt; pressure holding pressure gt; injection time， and the optimal combination of process parameters is obtained： mold temperature is 155℃， melt temperature is 60℃， pressure holding time is 5s， pressure holding pressure is 55MPa， injection time is 0.9s. After analysis and verification， the optimized volume shrinkage rate is 2.670%， and the warpage value is 0.0269mm. Compared with the parameters recommended by the Moldflow system， the final simulation results are reduced by 8.47% and 21.57% respectively， which prove that this method can improve the quality of plastic parts and effectively reduce the defects in the injection molding process.

Key words： moldflow； microchip packaging； CRITIC weight method； grey correlation analysis； orthogonal test

0 引 言

隨著集成電路的工藝特征尺寸的不斷縮小，集成電路的性能得到不斷提升。由于將更多的功能集成到體積更小的產(chǎn)品中，就芯片封裝過程中會遇到一系列問題^［12］。由于各種部件的材料性能和幾何尺寸不匹配，封裝工藝參數(shù)組合不合理等一系列的情況可能會導(dǎo)致翹曲分層、引線偏移等可靠性問題，對產(chǎn)品性能和使用壽命有著非常嚴(yán)重的不利影響^［3］，通過分析最優(yōu)工藝參數(shù)組合來降低芯片封裝結(jié)構(gòu)的翹曲量和體積收縮率，對于提升芯片封裝質(zhì)量及產(chǎn)品的可靠性有著重要的意義。

曹思成^［4］以存儲芯片錯位式三維堆疊封裝結(jié)構(gòu)為研究對象，在塑封工藝可行性方面，基于正交試驗進(jìn)行數(shù)值模擬，分析注塑參數(shù)對塑料轉(zhuǎn)化率、金線偏移量的影響，在極差分析中采用綜合加權(quán)評分的方式，得到參數(shù)對傳遞成型影響由大到小為：模具溫度、熔體溫度、充填時間。羅成等^［5］以某汽車用芯片為研究對象，采用Taguchi和Box-Behnken試驗構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，借助遺產(chǎn)算法優(yōu)化得到最佳工藝參數(shù)組合，最后依據(jù)芯片翹曲變形值對模具進(jìn)行反變形補(bǔ)償設(shè)計。褚春勤等^［6］僅考慮材料的屬性，將不同的基板材料和環(huán)氧模塑封裝材料進(jìn)行組合，研究不同組合工況對封裝翹曲的影響。李瑞^［7］在確定PMMA微流控芯片的注塑成型工藝參數(shù)時，根據(jù)正交試驗，進(jìn)行極差分析，探究最優(yōu)成型工藝組合以及影響因素主次順序，結(jié)果表明采用注塑成型加工技術(shù)更適用PMMA微流控芯片的批量化生產(chǎn)。

本文通過結(jié)合正交試驗、信噪比、CRITIC權(quán)重法和灰色關(guān)聯(lián)度對封裝工藝參數(shù)進(jìn)行逐次尋優(yōu)，最后求得最佳的工藝參數(shù)組合。

1 CAE模型與初始分析

根據(jù)管腳的排列分布，半導(dǎo)體封裝可以分為兩大類，分別是PTH （pin-through-hole）封裝和SMT （surface-mount-technology）封裝^［8］，本文芯片模型所具有的引腳數(shù)為3根，采用SMT封裝中的SOT （small-outline-trandistor）封裝形式，表面貼片封裝具有較小的尺寸和輕巧的外形，對于空間狹小的電子設(shè)備以及高密度的電路板來說，SOT封裝擁有良好的優(yōu)勢^［9］。但是尺寸小這一特性雖然能夠使半導(dǎo)體充分集成，但是也給實際制造帶來困難，比如生產(chǎn)過程中材料性能與幾何尺寸不匹配可能會導(dǎo)致芯片框架與芯片不能充分融合而發(fā)生翹曲分層；由于封裝工藝參數(shù)不合理而使得引線框架發(fā)生表面翹曲等等，為了解決這些問題，需要使用Moldflow模擬軟件進(jìn)行預(yù)測，同時也能夠使企業(yè)減少損失，提高生產(chǎn)效率。

由圖1可以看出，每一道工序?qū)π酒某尚唾|(zhì)量都有著非常重要的作用，通過芯片封裝可以起到保護(hù)芯片表面以及連接引線的作用，并且使其免受外力損壞。

1.1 材料選擇與芯片模型

微芯片封裝的塑封材料對于芯片成型質(zhì)量有著至關(guān)重要的影響，環(huán)氧塑封料（EMC）^［10］作為電子封裝關(guān)鍵材料，以其可靠性高、成本低、適合大規(guī)模自動化生產(chǎn)等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于半導(dǎo)體器件、集成電路等各個封裝領(lǐng)域。因此，本文芯片采用熱固性材料EMC，來自Nitto Denko制造商生產(chǎn)的EPOXIES系列，牌號為MP190M （EXP）。

通過UG12.0繪制的芯片模型如圖2所示，其形狀尺寸分為兩大部分，第一部分是三個引腳，每個引腳的具體尺寸（從左往右）是20.1mm×2.2mm×0.5mm， 20.1mm×3.2mm×0.5mm， 20.1mm×2.2mm×0.5mm，寬度選擇為引腳端部的寬度；第二部分是芯片框架，里面包括MOS晶片和基板，其中框架的具體尺寸為40.8mm×15.9mm×4.7mm，基板的具體尺寸為3.35mm×2.71mm×0.37mm， MOS晶片的具體尺寸為2.26mm×1.5mm×0.008mm，圖2為芯片的三維模型。將繪制的模型導(dǎo)入到Moldflow中，設(shè)置網(wǎng)格類型為3D，生成的合格網(wǎng)格單元數(shù)為14094 網(wǎng)格平均縱橫比為2.24，滿足模流分析的實驗要求。由于注塑模腔的形狀具有對稱性，可將澆口位置設(shè)定為網(wǎng)格模型幾何中心，在資源導(dǎo)航窗口工程文件下的塑封料框架模型中，依次添加芯片框架、芯片和基板模型以及繪制直線，定義芯片框架、芯片和基板模型為零件鑲塊，并將直線的直徑設(shè)為0.05mm且添加金線屬性，成型方式設(shè)定為“微芯片封裝”，分析序列設(shè)定為“填充+保壓+翹曲”。

1.2 初始工藝參數(shù)條件下的模流分析

根據(jù)前邊所選定的填充材料、注射位置、成型方式和分析序列，在Moldflow中按照推薦的工藝參數(shù)進(jìn)行仿真分析，其中推薦的模具溫度為160℃，熔體溫度為50℃，保壓時間為10s，保壓壓力為50MPa，注射時間為1s，所得分析結(jié)果如圖3所示，體積收縮率為2.917%，總翹曲值為0.0343mm。為了獲得更優(yōu)的工藝參數(shù)，提高效率，所得的結(jié)果還需要進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。

2 正交試驗設(shè)計

2.1 實驗因素與水平的選擇

芯片封裝成型會受到多方面因素的影響，材料的選擇、注塑機(jī)的型號、工藝參數(shù)的確定等不同都會影響最后的封裝成型。選用模具溫度（A）、熔體溫度（B）、保壓時間（C）、保壓壓力（D）、注射時間（E）為變量，體積收縮率和總方向的翹曲值為優(yōu)化目標(biāo)，根據(jù)熱固性材料推薦的參數(shù)范圍，設(shè)計了5因素4水平的正交試驗，正交試驗因素水平表如表1所示。

2.2 Taguchi試驗結(jié)果

由表1可知，需要選取L16（4⁵）正交表進(jìn)行試驗，利用Moldflow進(jìn)行16組仿真試驗，得到的體積收縮率和總方向的翹曲值的結(jié)果如表2所示。

3 灰色關(guān)聯(lián)度計算

信噪比是噪聲與信號值的比值，其可以作為評判實驗穩(wěn)定性的依據(jù)，試驗結(jié)果可以通過信噪比來表示，為了提高封裝成型的質(zhì)量，所得到的結(jié)果越小越好，所以將信噪比的“望小特性（smaller-the-better）”引入到5因素4水平的正交試驗中^［1112］，其計算公式如下：

η ij=-10lg1n∑ni=1x2 ij （1）

式中： n 為每組數(shù)據(jù)重復(fù)次數(shù)，該處 n=1； x ij 為第 i 次試驗第 j 個指標(biāo)所得試驗結(jié)果； η ij 為第 i 次試驗第 j 個指標(biāo)所得試驗結(jié)果的信噪比。

由于體積收縮率和總的翹曲值的結(jié)果會受到多方面因素的影響，并且兩者的綱量和單位不同，對體積收縮率和總的翹曲值要進(jìn)行無綱量化處理使其所得到的數(shù)據(jù)無差別^［13］。將用信噪比表示的試驗結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理，要使所得到的數(shù)據(jù)更優(yōu)，則采用表示信號值大的望大特性（larger-the-better）來進(jìn)行無綱量化。其計算公式如下：

a ij=η ij-η minη max-η min （2）

式中： η ij 為第 i 次試驗第 j 個指標(biāo)對應(yīng)信噪比值；η max為信噪比值中最大值；η min為信噪比值中最小值； a ij 為第 i 次試驗第 j 個指標(biāo)對應(yīng)的無綱量化值。

3.1 計算灰色關(guān)聯(lián)度的系數(shù)

理想數(shù)據(jù)和無量綱化后的信噪比數(shù)據(jù)之間的關(guān)系即為灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)（ξ i）^［14］，其計算公式如下：

ξ ij=Δ min+ρΔ maxa0 ij-a ij+ρΔ max （3）

式中： a0 ij 為數(shù)據(jù)理想值，最佳的試驗次數(shù)對應(yīng)無量綱化結(jié)果 a0 ij=1； Δ max 為所得無綱量化的結(jié)果數(shù)據(jù)的最大差值， Δ max=1； Δ min 為所得無綱量化的結(jié)果數(shù)據(jù)的最小差值， Δ min=0； ρ 為分辨系數(shù)， ρ∈［0， 1］，這里取ρ=0.5。

3.2 CRITIC權(quán)重法表示權(quán)重

在根據(jù)體積收縮率和總翹曲值來表示質(zhì)量指標(biāo)時，兩者所占的比重并不是完全一樣，體積收縮率在元器件組裝中，由于收縮產(chǎn)生的應(yīng)力以及表面上的缺陷難以修復(fù)，這些會影響到元器件組裝的尺寸精度，總翹曲值則會影響組件的裝配以及產(chǎn)品的可靠性^［15］，確定兩者之間的權(quán)重就成為必須要考慮的問題。

CRITIC權(quán)重法是一種基于數(shù)據(jù)波動性的客觀賦權(quán)法，體積收縮率和總翹曲值都會因為模具溫度、熔體溫度、注射時間等因素的變化而變化，彼此之間有著一定的相互聯(lián)系，而CRITIC權(quán)重法能夠很好地消除多個對象指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，通過信噪比進(jìn)行無綱量化，使5個因素之間只有純數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。在CRITIC權(quán)重法中，用標(biāo)準(zhǔn)差表示各指標(biāo)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大的指標(biāo)能反映出更多的信息，同時也說明指標(biāo)本身具有更大的評價強(qiáng)度^［16］，其計算公式為：

S J=∑n i=1（a ij-α lJ）2n-1 （4）

式中： S J 表示第 j 個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，同時也是指標(biāo)變異性的值； a ij 為第 i 次試驗第 j 個指標(biāo)對應(yīng)的無綱量化值； α lJ 表示第 i 次試驗第 j 個指標(biāo)的平均值； n 表示試驗次數(shù)。

指標(biāo)沖突性反映的是不同指標(biāo)之間的相關(guān)程度，其計算公式為：

f j=∑ⁿ i=1（1-r ij） （5）

式中： f j 表示第 j 個指標(biāo)的沖突性； r ij 表示評價指標(biāo) i 和 j 之間的相關(guān)系數(shù)。

信息量表示評價指標(biāo)在整個評價指標(biāo)體系中的作用^［17］，其計算公式為：

C j=S jf j （6）

式中： C j 表示第 j 個指標(biāo)的信息量。

權(quán)重是指某一因素或指標(biāo)所占的百分比，表示該因素或指標(biāo)在整體評價中的相對重要程度，其計算公式為：

ω j=C j∑ⁿ j=1C j×100%（j= "2） （7）

式中： ω j 表示第 j 個指標(biāo)的權(quán)重。

將無綱量化的結(jié)果帶入到式（4）～（7）中，得到的指標(biāo)變異性、指標(biāo)沖突性、信息量和權(quán)重值如表3所示。

計算灰色關(guān)聯(lián)度 （γ i） 時，灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)前的權(quán)重分別為 ω 1=54.97%、 ω 2=45.03%， 表明目標(biāo)變化態(tài)勢在因素影響下不是趨于一致的，根據(jù)計算公式（8），得到灰色關(guān)聯(lián)度?；疑P(guān)聯(lián)度的結(jié)果如表4所示。

γ i=ξ ij（X）*ω 1+ξ ij（Y）*ω 2 （8）

將灰色關(guān)聯(lián)度在不同水平下的均值進(jìn)行極差分析，得到的灰色關(guān)聯(lián)度的極差分析表如表5所示。

影響因素的排序從大到小依次為：模具溫度、熔體溫度、保壓時間、保壓壓力、注射時間，根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度的極差分析表繪制各個水平的趨勢圖，結(jié)果如圖4所示，繪制趨勢圖能夠更加直觀地觀察每個水平的變化軌跡。圖中的頂點(diǎn)為最優(yōu)水平，可以得出最優(yōu)的工藝參數(shù)組合為A 1B 2C 1D 2E "即模具溫度為155℃，熔體溫度為60℃，保壓時間為5s，保壓壓力為55MPa，注塑時間為0.9s。

4 結(jié)果分析

根據(jù)正交試驗、CRITIC權(quán)重法和灰色關(guān)聯(lián)度的結(jié)合，將所得的最優(yōu)工藝參數(shù)組合進(jìn)行模擬仿真，可知體積收縮率為2.670%，總的翹曲值為0.0293mm，圖5是優(yōu)化后的體積收縮率和總方向的翹曲值，相比較推薦的工藝參數(shù)組合分別降低了8.47%和21.57%，在一定程度上提高了產(chǎn)品的成型質(zhì)量。

5 結(jié) 論

（1） 根據(jù)CRITIC權(quán)重法，計算得出體積收縮率和總方向的翹曲值分別為 ω 1=54.97%， ω 2=45.03%， 表明目標(biāo)變化態(tài)勢在因素影響下不是趨于一致的。

（2） 為提高芯片封裝的注塑成型質(zhì)量，以體積收縮率和總翹曲變形量為目標(biāo)，建立5因素4水平正交試驗，利用信噪比與灰色關(guān)聯(lián)分析法以及CRITIC權(quán)重法，得到注塑工藝參數(shù)對實驗指標(biāo)的影響由大到小依次為：模具溫度、熔體溫度、保壓時間、保壓壓力、注射時間，最佳工藝參數(shù)組合為模具溫度為155℃，熔體溫度為60℃，保壓時間為5s，保壓壓力為55MPa，注塑時間為0.9s。

（3） 采用優(yōu)化后的最佳工藝參數(shù)組合進(jìn)行模擬，分析結(jié)果為體積收縮率的最大值為2.670%，總方向的翹曲最大值為0.0269mm，與默認(rèn)推薦工藝參數(shù)相比，體積收縮率和總翹曲變形量分別降低了8.47%和21.57%，證明了該方法的可靠性和有效性。

參考文獻(xiàn)：

［1］秦飛，任超.微電子芯片層疊封裝制造工藝過程的有限元模擬［J］.北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報，201 38（3）：330334.

QIN F， REN C. Finite element simulation of laminated packaging manufacturing process for microelectronic chips ［J］. Journal of Beijing University of Technology， 201 38（3）：330334.

［2］李搏，李健壯，干旭春，等.一種系統(tǒng)級封裝的ESD保護(hù)技術(shù)［J］.微電子學(xué)，202 51（2）：211215.

LI B， LI J Z， GAN X C， et al. A systemlevel packaging ESD protection technology ［J］. Microelectronics， 202 51（2）：211215.

［3］SUHIER. Predicted bow of plastic packages of integrated cricuit （IC） devices ［J］. Journal of Reinforced Plastics and Composites， 1993，12：951972.

［4］曹思成.存儲芯片三維堆疊封裝結(jié)構(gòu)的設(shè)計與優(yōu)化［D］.桂林：桂林電子科技大學(xué)，2022.

CAO S C. Design and optimization of three-dimensional stacked package structure of memory chip ［D］. Guilin： Guilin University of Electronic Science and Technology， 2022.

［5］羅成，吳文云，廖秋慧，等.層疊微芯片封裝翹曲行為優(yōu)化分析［J］.智能計算機(jī)與應(yīng)用，202 11（01）：161166，169.

LUO C， WU W Y， LIAO Q H， et al. Optimization analysis of packaging warping behavior of laminated microchips ［J］. Intelligent Computers and Applications， 202 11（01）：161166，169.

［6］褚春勤，鄭百林，賀鵬飛.芯片電子封裝翹曲非線性有限元分析［J］.計算機(jī)輔助工程，2007，（1）：1012.

CHU C Q， ZHENG B L， HE P F. Nonlinear finite element analysis of warping of chip electronic packaging ［J］. Computer Aided Engineering， 2007，（1）：1012.

［7］李瑞.熱塑性PMMA微流控芯片微注塑成型加工工藝探究［D］.北京：北京化工大學(xué)，2020.

LI R. Research on microinjection molding process of thermoplastic PMMA microfluidic chip ［D］. Beijing： Beijing University of Chemical Technology， 2020.

［8］壽康力.晶圓級封裝生產(chǎn)線封裝裝置的設(shè)計與精度分析［D］.合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2022.

SHOU K L. Design and precision analysis of packaging device in wafer-level packaging production line ［D］. Hefei： Hefei University of Technology， 2022.

［9］王銳.汽車電子級SOT23封裝雙極晶體管可靠性優(yōu)化及實現(xiàn)［D］.成都：電子科技大學(xué)，2021.

WANG R. Reliability optimization and implementation of SOT23 packaged bipolar transistors for automotive electronics ［D］. Chengdu： University of Electronic Science and Technology of China， 2021.

［10］韓江龍.環(huán)氧塑封料現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢［J］.電子工業(yè)專用設(shè)備，201 41（12）：69，50.

HAN J L. Current situation and development trend of epoxy plastic sealing compound ［J］. Special Equipment for Electronic Industry， 201 41（12）：69，50.

［11］王曉東，王權(quán)，陳拓，等.基于灰色關(guān)聯(lián)分析和熵權(quán)法的雙色注塑多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化［J］.中國塑料，202 36（7）：115120.

WANG X D. WANG Q， CHEN T， et al. Multi-objective parameter optimization of two-color injection molding based on grey correlation analysis and entropy weight method ［J］. China Plastics， 202 36（7）：115120.

［12］晏子翔，苗盈，舒海濤，等.基于信噪比與灰色關(guān)聯(lián)分析的注塑工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化［J］.合成樹脂及塑料，202 38（2）：5457，61.

YAN Z X， MIAO Y， SHU H T， et al. Multi-objective optimization of injection molding process parameters based on SNR and grey correlation analysis ［J］. Synthetic Resins and Plastics， 202 38（02）：5457，61.

［13］王海峰，沈鑫華.信噪比灰色關(guān)聯(lián)分析在注塑工藝參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用［J］.塑料工業(yè)，2019，47（4）：6972.

WANG H F， SHEN X H. Application of SNR grey correlation analysis in optimization of injection molding process parameters ［J］. Plastics Industry， 2019，47（4）：6972.

［14］魏翔宇，王釗，倪傳龍，等.基于灰色關(guān)聯(lián)度的車燈裝飾框注塑工藝優(yōu)化［J］.現(xiàn)代塑料加工應(yīng)用，2020，32（2）：3437.

WEI X Y， WANG Z， NI C L， et al. Optimization of injection molding process of car lamp decoration frame based on grey correlation degree ［J］. Modern Plastic Processing and Application， 2019，32（2）：3437.

［15］劉長城，劉泓濱.基于CRITIC權(quán)重法的車燈燈框注塑成型工藝參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化實驗［J］.塑料科技，2023，51（1）：101104.

LIU C C， LIU H B. Multi-objective optimization experiment of injection molding process parameters of car lamp frame based on CRITIC weight method ［J］. Plastic Science and Technology， 2023，51（1）：101104.

［16］張文超，吳迪，王明偉，等.基于CRITIC權(quán)重法多目標(biāo)優(yōu)化汽車B柱上飾板注塑成型工藝［J］.工程塑料應(yīng)用，2024，52（4）：8388.

ZHANG W C， WU D， WANG M W， et al. Multi-objective optimization of injection molding process of automotive B-pillar upper trim plate based on CRITIC weight method ［J］. Application of Engineering Plastics， 2024，52（4）：8388.

［17］魏子茹，盧延輝，王鵬宇，等.基于CRITIC法的灰色關(guān)聯(lián)理論在無人駕駛車輛測試評價中的應(yīng)用［J］.機(jī)械工程學(xué)報，202 57（12）：99108.

WEI Z R， LU Y H， WANG P Y， et al. Application of grey correlation theory based on CRITIC method in test and evaluation of unmanned vehicles ［J］. Journal of Mechanical Engineering， 202 57（12）：99108.