共封裝光學(Co-Packaged
Optics CPO)透過將光學引擎與交換ASIC整合於同一封裝，極大縮短訊號傳輸距離，並有效降低能耗與延遲。相較於傳統可插拔光模組，CPO省去銅線通道等不必要損耗，使資料中心的頻寬密度與效率得以進一步提升。然而，CPO於封裝階段仍面臨多重挑戰，包括不同材料間的熱脹係數差異，易在製程產生熱應力，造成元件變形或封裝裂紋。同時，高整合度下的散熱管理亦愈顯重要，若缺乏充分的熱傳設計，過高溫度將影響信號完整度與系統穩定性。雷射焊接於CPO封裝雖可精準掌控能量，但其熱影響區和對準精度對材料與結構要求極高。
在共封裝光學元件的雷射焊接中，最常見的困擾包括焊接區域的熱集中與熔池動態不穩定，可能導致焊縫產生空洞、裂縫或不連續性，進而削弱結構強度並增加元件對準錯位的風險。由於雷射能量的集中傳遞，封裝材料表面的微觀特性也會影響熔融區的流動與凝固過程，且在高溫—冷卻循環下易造成熱應力累積，繼而導致機構變形與長期可靠度的下降。當焊接區域的變形量過大，光學介面便無法維持高精度定位，最終造成訊號損耗與系統效能降低。為解決上述問題，工程師採用多物理場模擬，搭配精密量測技術，評估應力與熱分佈，並優化製程參數與結構設計。
在上述問題的背景下，採用COMSOL進行模擬分析能為雷射焊接提供有效的解決途徑。藉由多物理場耦合方法，可在虛擬空間中同時考量熱量傳導、流體力學與材料結構行為，並觀察金屬在不同溫度區間的熔融與凝固情形。這種整合式數值分析能協助工程師事先預測潛在的孔隙與裂縫位置，並評估殘留應力的分佈情況。同時也能模擬封裝元件在受熱後所產生的形變對光耦合效率的影響，從而優化雷射焊接參數與設計，降低試作階段的風險與成本。最終，透過對溫度場及材料行為的全面掌握，可確保CPO封裝在長時間運作中仍保持穩定的光學對準度，滿足高速資料傳輸對可靠度與高效能的嚴苛要求。
隨著AI(人工智慧)發展快速，AI已成為CAE提升模擬分析效率與準確性的重要工具，在COMSOL 6.3最新版本加上如代理模型及結合ChatGpt協助JAVA程式設計等多項革命性功能，進一步加強多物理域模擬的靈活性與效能。新版本中在聲壓(時間顯式)計算及深度神經網路(DNN)代理模型訓練上支援GPU計算，可以有效並快速提升計算時間。本次課程對透過模擬案例實做，讓參與課程的學員能快速上手COMSOL，掌握COMSOL 6.3核心升級功能，以及利用AI技術進行建模、優化設計流程，以及預測模擬結果，並讓學員可以藉由COMSOL進行研究，及瞭解COMSOL實用性以及多物理域耦合的設定方式。
