On-Chip Young’s Modulus Characterization of the Effect of Phosphorus Heavy Doping on Polysilicon Thin Films
Notice bibliographique
Résumé
Information on material properties of structural thin films for MEMS fabrication is very limited. The small information available in the literature suggests that the Young’s modulus of structural thin films such as polysilicon can change up to 30% with heavy doping at room temperature. Accurate knowledge of these variations is critical for proper design as well as operation of MEMS devices, especially for applications that require them to be exposed to harsh environmental conditions. In this paper, devices for the on-chip characterization of the Young’s modulus of polysilicon as a function of the doping concentration conditions are presented. Analytical modeling has been performed to predict the change in the devices’ pull-in voltage as a function of doping concentration. The devices were fabricated using the PolyMUMPs process on two different polysilicon layers on the same chip separated by a layer of oxide. The top layer devices are heavily doped while the bottom layer devices are left lightly doped. The lightly doped devices serve as a reference, allowing some account for fabrication uncertainties in order to ensure consistent results. Devices for measuring in-plane stresses, out-of-plane stress gradients and specially designed resistor structures that account for the effect of contact resistance have also been fabricated to monitor these quantities while testing. The devices will be tested using a customized vacuum chamber to study the effect of phosphorus concentration on these structures.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».