Effective applications of computer-vision techniques in packaging design concept evaluation
Notice bibliographique
Résumé
In packaging design concept verification, interpretations of data obtained from test vehicles are preferably supported by physics based analysis. This is vital when correlation between the thermal/mechanical test data and results from accelerated life testing is sought in order to predict the service life of a prototype. A proposed approach that integrates experimental and analytical procedures has been devised for such analyses. A feature of the approach is the wide variety of the measured data. Other than the test parameters, the approach collects temperature and time dependent deformation data at board, component and interconnect levels. Measurements in this work include surface warpage, in-plane displacements, rigid-body rotation and strains, assembling or residual stress/strain, failure loads and strength limits, etc. From the raw data, further quantities were deduced by applying the theories of beams/plates and material constitutive relations to further enrich the database. Inferred data include surface curvature, cross-sectional bending moment and shearing force, stress, strain rate and strain energy density, etc. The data variety allows better confirmation of the consistency among test results obtained with different techniques. It also facilitates applications of different theories for life prediction and failure mode and root-cause diagnosis. The comparison of different model predictions for same problem is aimed to provide a guide to the reliability model selection and application. This paper presents the experimental and analytical procedures together with some application examples to illustrate the approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».