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Enregistrement W2038440454 · doi:10.1116/1.2186655

Practical approach to gradient direction sensor method in very large scale integration thermomechanical stress analysis

2006· article· en· W2038440454 sur OpenAlexaff
A. Lakhsasi, Mohammed Bougataya, Daniel Massicotte

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBall grid arrayMicroelectronicsIntegrated circuitVery-large-scale integrationStress (linguistics)ChipMaterials scienceWaferTemperature gradientFinite element methodComputer scienceElectronic engineeringMechanical engineeringSolderingStructural engineeringEngineeringOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon integrated sensors for thermomechanical stress measurement in very large scale integration (VLSI) has been studied extensively in recent years due to the increasing complexity of modern semiconductor devices. As the chip size has increased continuously to accommodate more functions in modern integrated circuits (IC) technology, the stress induced in it from packaging combined with self-heating becomes serious and may result in the device degradation, circuit malfunction, and even chip cracking. Therefore, for large VLSI devices safe operation, it is necessary to construct in situ thermomechanical stress sensors to control the spatial induced peak stress. In this article, a practical approach to the application of a gradient direction sensor (GDS) for thermomechanical stress prediction in microelectronic packaging is presented. The GDS method has been studied and analyzed for its applicability as inverse engineering problem that is capable to detect the thermomechanical stress. This study uses a thermal heat sources emplacement approach to estimate and predict stress of wafer scale integration (WSI) chip junction. Hence, the geometrical coordinates of the investigated source can be obtained by applying the gradient direction sensors. Then finite element method will be used to build models to validate thermal peaks prediction by GDS method. This way, the possibilities to minimize the thermal peaks in the critical surface areas for ball grid array packaged WSI devices will be explored. Furthermore, in microelectronic, one of the primary roles of IC packaging is to provide structural stability for the VLSI chip. Hence, several considerations have guided our study for a judicious placement of different sensors. That will enable us to establish the most homogeneous thermomechanical cartography. Subsequently, other alternatives for heat sources placement or distribution that are capable in reducing the level of thermomechanical stress will be developed.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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