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Enregistrement W2064643367 · doi:10.1109/eptc.2012.6507080

Fundamental study of fracture strength of silicon dies in flip-chip lidless packages

2012· article· en· W2064643367 sur OpenAlexaff
R. S. Sathanantham, Fang Jie Foo, Zi Ying Oh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDie (integrated circuit)MicroelectronicsFlip chipFracture (geology)Reliability (semiconductor)SiliconChipMechanical engineeringMaterials scienceStructural engineeringEngineeringElectrical engineeringComposite materialOptoelectronicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advancement in deep-sub-micron technology has given the microelectronic industry the opportunity to squeeze more transistors on a smaller die. As a result, thermal management solutions for these high-density circuits that dissipate a large amount of heat become ever-more essential. Compounding the thermal management challenge is the high demand for razor-thin products that are driving lidless packaging solutions. These lidless packages expose the die back-side to harsh environments, making it prone to scratches and chippage during assembly, testing, transportation, and handling. Hence, there is an urgent need to evaluate the strength of silicon die in lidless flip-chip packages and understand the effect of die back-side flaws at a fundamental level to ensure that the mechanical reliability of the flip-chip die is uncompromised. This work investigates the influence of microscopic flaws on the fracture strength of silicon die. This paper uses standard techniques to evaluate the strength of flip-chip die as a function of flaw size using a standard flexure test to determine fracture strength and the minimum flaw size required for fracture to occur in a silicon die. Efforts have been made to understand the origin and propagation of cracking in silicon by implementing fracture analysis techniques that can be adopted as one important step in physical failure analysis of die cracks.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,415

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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