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Enregistrement W2795828034 · doi:10.1038/s41598-018-19801-4

Thermal Dynamics Effects using Pulse-Shaping Laser Sintering of Printed Silver Inks

2018· article· en· W2795828034 sur OpenAlexafffund
M. Bolduc, Charles Trudeau, Patrick Beaupré, Sylvain G. Cloutier, Pierre Galarneau

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanomaterials and Printing Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésSinteringSelective laser sinteringThermalMaterials scienceLaserDynamics (music)Pulse (music)3d printedOptoelectronicsNanotechnologyComputer scienceComposite materialBiomedical engineeringOpticsTelecommunicationsMedicineAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, additive manufacturing has been evolving towards flexible substrates for the fabrication of printable electronic devices and circuits. Generally polymer-based, these emerging substrates suffer from their heat sensitivity and low glass-transition temperatures. As such they require new highly-localized sintering processes to treat the electronic inks without damaging the polymer-based substrate. Laser-based sintering techniques have shown great promises to achieve high-quality sintering locally, while controlling the heat penetration to preserve the polymer substrates integrity. In this report, we explore new optimization pathways for dynamic laser-based sintering of conductive silver inks. Multiple passes of a pulsed laser are first performed while varying pulse train frequencies and pulse energies as an attempt to optimize the properties of the silver inks. Then, time-domain pulse shaping is performed to alter the properties of the conductive inks. Together, these pathways allow for the careful control of the time-domain laser energy distribution in order to achieve the best electronic performances while preserving the substrate's integrity. Sheet resistance values as low as 0.024Ω/□ are achieved, which is comparable to conventional 1-hour oven annealing, with the processing time dramatically reduced to the milisecond range. These results are supported by finite element modeling of the laser-induced thermal dynamics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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