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Enregistrement W2045037601 · doi:10.1108/13565360810889566

Creation and verification of dynamic compact thermal model of a BGA package

2008· article· en· W2045037601 sur OpenAlexaff
Farah Mohammadi, Mohsen Marami

Notice bibliographique

RevueMicroelectronics International · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBall grid arrayResistorElectronic engineeringElectronic packagingThermalHeat sinkPower electronicsCapacitorPackage on packageTransient (computer programming)Integrated circuit packagingThermal resistanceFinite element methodComputer scienceEngineeringMechanical engineeringIntegrated circuitElectrical engineeringVoltageMaterials scienceStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to develop a dynamic compact thermal model (DCTM) of electronic packages. This model is a necessary tool for rapid thermal analysis of the systems which we exposed to boundary condition variation and/or power switching mode such as mobile systems and battery powered systems. Design/methodology/approach The methodology of compact model generation used was based on generating the transient dynamic detailed finite element thermal model of a package, designing a resistor/capacitor network topology representative of the dynamic detailed model, calculating the resistors'/capacitors' value by optimization method and validation efforts. The method is demonstrated for a ball grid array (BGA) package, a commonly used modern electronic package. Findings Based on the obtained results, it can be concluded that the dynamic thermal behavior of a BGA package can be accurately described by a generated dynamic compact model in terms of predicted junction temperature response and heat flux of the desired locations of the package. Originality/value This model is capable of calculating the temperatures and heat fluxes at desired locations which can help the designer to perform the thermal analysis much faster and easier with the required accuracy.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,288

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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