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Enregistrement W2800631179 · doi:10.7939/r38k7579d

Theoretical and Experimental Investigation on the Use of Surface Acoustic Wave Sensors for Evaluating the Adhesion of SU-8 Thin Films

2015· article· en· W2800631179 sur OpenAlexaboutno aff
EL Gowini

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface acoustic waveAdhesionAcousticsMaterials scienceSurface (topology)Thin filmComposite materialPhysicsNanotechnologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the use of a SU-8/AlN/Si SAW sensor for evaluating the adhesion of SU-8 thin films. A theoretical model is developed to plot the wave dispersion profile for the SU-8/AlN/Si configuration. A spring interface model is utilized to represent the SU-8/AlN interface using a series of massless springs with stiffness K (N/m^3). The value of the interface spring stiffness K is changed to represent different levels of SU-8 adhesion. The wave dispersion profiles for the intermediate adhesion levels are plotted using the theoretical model. The change in wave velocity due to the change in adhesion of the SU-8 thin film is evaluated. The sensitivities of different configurations of the SU-8/AlN/Si SAW sensors are investigated. Four SAW sensor designs are selected to evaluate the adhesion of the SU-8 thin film. The four SAW sensors operate in the frequency range of 84-208MHz. A process flow for fabricating the SAW sensors at the University of Alberta micro-and nanofabrication facility “nanofab” is developed. The fabricated sensors are packaged using wire bonding to allow measurement of their frequency responses using a Vector Network Analyzer. For each of the four SAW sensor designs two sensor configurations will be developed. In one configuration the SU-8 film will be patterned on top of a thin gold film on the surface of the AlN/Si layers and in the second configuration the gold film will be coated with an Omnicoat layer prior to patterning the SU-8 film. Omnicoat is an adhesion promoter that is widely used to improve the adhesion of SU-8 to gold. The frequency responses from both sensor configurations are measured for each of the four SAW sensor designs and the frequency shift is evaluated. The frequency shift illustrates the change in adhesion of the SU-8 film with and without omnicoat. The phase velocity values also shift to a higher value for the sensor configurations without omnicoat. As the adhesion of the SU-8 film drops in the absence of omnicoat the stresses transferred to the SU-8 layer drop and accordingly the wave propagation is concentrated in the AlN/Si layers, which have a higher wave velocity than SU-8. However, in the presence of omnicoat the adhesion of the SU-8 layer improves and the surface acoustic wave propagates in the SU-8 layer, which leads to a drop in the phase velocity. The theoretical model is used to find the equivalent interface spring stiffness values for the two cases of SU-8 adhesion i.e. with and without omnicoat. This is accomplished by curve fitting the dispersion curves to the phase velocity values for from both sensor configurations. The equivalent interface spring stiffness values are found to be 8.0992 x10^9 N/m^3 and 7.9492x10^9 N/m3 for the SAW sensors with omnicoat and without omnicoat, respectively. These values indicate that when omnicoat is used as an adhesion promoter for SU-8 the interface spring stiffness increases due to the improved adhesion. However, without omnicoat the adhesion of the SU-8 layer drops, which corresponds to the lower interface spring stiffness value.

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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,228

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2015
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