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Enregistrement W2219467409 · doi:10.1115/imece2014-36744

Large-Scale Model of Flip-Chip Joining Defects

2014· article· en· W2219467409 sur OpenAlexaff
Julien Sylvestre, Maud Samson, Éric Duchesne, Dominique Langlois-Demers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensMiQro Innovation Collaborative CentreIBM (Canada)Université de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlip chipInterconnectionMaterials scienceSolderingSubstrate (aquarium)Reflow solderingPosition (finance)ChipProcess (computing)WettingVolume (thermodynamics)Electronic engineeringOptoelectronicsMechanical engineeringLayer (electronics)Computer scienceComposite materialElectrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical model is developed for the flip chip reflow process, including many significant aspects of the joining dynamics: thermal expansion of the device and substrate; temperature-dependent substrate warpage; random variations of the solder volume with position; and global device position above the substrate. A detailed micro-model of each interconnect captures the transition from two contacting solder bumps to a single continuous solder interconnect, using a random wetting delay parameterized by the surface energy of the bumps relative to an energy scale. The model is shown to correctly fit measurements of the device position during the reflow process, and is used to study the occurrence of non-wet and bridge defects. The effects of spatial variations in the solder volume distribution on these defects is studied in details for an actual device with 12 504 interconnections, using an effective data reduction technique.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,327

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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