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Enregistrement W2143876459 · doi:10.1109/tadvp.2006.873136

A General Method for the Connection of a Component Thermal Model to a Board

2006· article· en· W2143876459 sur OpenAlexaff
Xian Guo, D. Celo, D.J. Walkey, T. Smy

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Advanced Packaging · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConnection (principal bundle)Component (thermodynamics)ThermalElectronic componentPrinted circuit boardFlow (mathematics)Electronic packagingThermal conductivityBoundary value problemJunction temperatureSimple (philosophy)Heat flowComputer scienceMechanical engineeringMechanicsElectronic engineeringEngineeringMathematicsThermodynamicsMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a generalized method for the connection of a thermal component model in board- and system-level thermal simulations is presented. The method allows for the definition of uniform heat flow connections as well as the standard uniform temperature interface regions. The use of uniform heat flow ports will be shown to better handle cases where large temperature gradients are present in the base model. The two methods of connecting the component model will be evaluated using two different models. First, a simple example will be presented to illustrate the nonphysical behavior introduced by the use of uniform temperature connections. Second, a model of an electronic package will be used to evaluate the relative merits of the two connection methods with respect to board thermal conductivity and boundary conditions present on the board and the package. It will be shown that the results from use of uniform heat flow connections are generally better than from use of uniform temperature regions with respect to predicting junction and board temperatures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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