A generic “micro-Stoney” method for the measurement of internal stress and elastic modulus of ultrathin films
Notice bibliographique
Résumé
Accurate measurement of the mechanical properties of ultra-thin films with thicknesses typically below 100 nm is a challenging issue with an interest in many fields involving coating technologies, microelectronics, and MEMS. A bilayer curvature based method is developed for the simultaneous determination of the elastic mismatch strain and Young's modulus of ultra-thin films. The idea is to deposit the film or coating on very thin cantilevers in order to amplify the curvature compared to a traditional "Stoney" wafer curvature test, hence the terminology "micro-Stoney." The data reduction is based on the comparison of the curvatures obtained for different supporting layer thicknesses. The elastic mismatch strain and Young's modulus are obtained from curvature measurements of cantilevers before and after the film deposition. The data reduction scheme relies on both analytical and finite element calculations, depending on the magnitude of the curvature. The experimental validation has been performed on ultra-thin low pressure chemical vapor deposited silicon nitride films with thickness ranging between 54 and 133 nm deposited on silicon cantilevers. The technique is sensitive to the cantilever geometry, in particular, to the thickness ratio and width/thickness ratio. Therefore, the precision in the determination of the latter quantities determines the accuracy on the extracted elastic mismatch strain and elastic modulus. The method can be potentially applied to films as thin as a few nanometers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».