Low‐Temperature Sintering Bonding Using Silver Nanoparticle Paste for Electronics Packaging
Notice bibliographique
Résumé
Ag nanoparticles (NPs) with about 40 nm diameter covered with 5–8 nm organic shell were prepared by chemical reduction reaction. The thermal characteristics of Ag nanoparticle (NP) paste were measured by thermogravimetric analysis (TGA) and differential scanning calorimetry (DSC). The low‐temperature sintering bonding processes using Ag NP paste were carried out at the temperature range of 150–350°C for 5 min under the pressure of 3 MPa. The microstructures of the sintered joint and the fracture morphology were evaluated by scanning electron microscopy (SEM). The shear strength was used to evaluate the mechanical property of the sintered joint. TGA‐DSC test showed that the Ag content is approximately 95.5 mass% in Ag NP paste. The average shear strength of the joint fabricated at 250°C for 5 min under the pressure of 3 MPa was about 28 MPa, which could meet the requirements of electronics packaging working at high temperature. The joint shear strength increased with the increase of the sintering temperature due to much denser sintered Ag NPs and more comprehensive metallurgical bonds formed in the joint.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».