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Enregistrement W2016619282 · doi:10.1115/ipack2003-35264

Effective Thermophysical Properties of Thermal Interface Materials: Part II — Experiments and Data

2003· article· en· W2016619282 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
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductivityMaterials scienceThermal greaseThermalThermal resistanceComposite materialModulusThermal contact conductanceThermal expansionInterface (matter)Thermal conductivity measurementThermodynamicsContact angle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new method for determining effective thermal conductivity and Young’s modulus in thermal interface materials is demonstrated. The method denoted as the Bulk Resistance Method (BRM) uses empircal thermal resistance data and analytical modeling to accurately predict thermophysical properties that account for insitu changes in material thickness due to external loading and thermal expansion. The BRM is demonstrated using commercially available sheets of Grafoil GTA. Tests were performed on thermal joints consisting of two Al 2024 machined surfaces with layers of Grafoil GTA in the interface. Test conditions included a vacuum environment, 0.2–6.5 MPa contact pressure, a nominal 50°C mean interface temperature and a continuous loading and unloading cycle. Test results indicated that the BRM consistently predicted thermal conductivity independent of the number of layers tested and that the predicted results were significantly lower than values reported using conventional ASTM test procedures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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