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Enregistrement W1991708600 · doi:10.1115/ipack2003-35088

Effective Thermophysical Properties of Thermal Interface Materials: Part I — Definitions and Models

2003· article· en· W1991708600 sur OpenAlexaff
I. Savija, J. R. Culham, M. M. Yovanovich

Notice bibliographique

Revue2003 International Electronic Packaging Technical Conference and Exhibition, Volume 2 · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityMaterials scienceThermal greaseThermalThermal resistanceInterface (matter)Composite materialInterfacial thermal resistanceModulusMaterial propertiesThermal effusivityCharacterization (materials science)Thermal contact conductanceThermal conductionThermodynamicsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conductivity of thermal interface materials are typically determined using procedures detailed in ASTM D 5470. The disadvantages of using these existing procedures for compliant materials are discussed along with a proposed new procedure for determining thermal conductivity and Young’s modulus. The new procedure, denoted as the Bulk Resistance Method, is based on experimentally determined thermal resistance data and an analytical model for thermal resistance in joints incorporating thermal interface materials. Two versions of the model are presented, the Simple Bulk Resistance Model, based on the interface material thickness prior to loading and a more precise version denoted as the General Bulk Resistance Model, that includes additional parameters such as surface characteristics and thermophysical properties of the contacting solids. Both methods can be used to predict material in situ thickness as a function of load.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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