Fundamental study of fracture strength of silicon dies in flip-chip lidless packages
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».