MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767783808 · doi:10.1115/1.4038391

A Further Study on the Analytical Model for the Permeability in Flip-Chip Packaging

2017· article· en· W2767783808 sur OpenAlexaff
Xing Yao, Junjie Fang, Wenjun Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronic Packaging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaterial Properties and Processing
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlip chipPermeability (electromagnetism)Porous mediumMaterials sciencePorosityFluid dynamicsComputational fluid dynamicsMechanicsComposite materialChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The notion of permeability is very important in understanding and modeling the flow behavior of fluids in a special type of porous medium (i.e., the underfill flow in flip-chip packaging). This paper presents a new concept regarding permeability in a porous medium, namely two types of permeability: superficial permeability (with consideration of both the pore cross-sectional area and the solid matrix cross-sectional area) and pore permeability (with consideration of the pore cross-sectional area only). Subsequently, the paper proposes an analytical model (i.e., equation) for the pore permeability and superficial permeability of an underfill porous medium in a flip-chip packaging, respectively. The proposed model along with several similar models in literature is compared with a reliable numerical model developed with the computational fluid dynamics (CFD) technique, and the result of the comparison shows that the proposed model for permeability is the most accurate one among all the analytical models in literature. The main contributions of the paper are as follows: (1) the provision of a more accurate analytical model for the permeability of an underfill porous medium in flip-chip packaging, (2) the finding of two types of permeability depending on how the cross-sectional area is taken, and (3) the correction of an error in the others' model in literature.

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)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,245 · 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
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Electronic PackagingMême sujetMaterial Properties and ProcessingTravaux en français237 207