Thermomechanical Study and Fracture Properties of Silicon Wafer under Effect of Crystal Orientation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Designing and optimizing the performance of a piezoresistive pressure microsensor involves not only studying the piezoresistive properties of polysilicon but also analyse the thermomechanical behaviour of its most sensitive internal part. This work focuses on an analytical, numerical and experimental study of a silicon wafer used in a pressure sensor. A thermomechanical study was conducted to assess the effects of temperature and material orientation on the deflexion and failure mode of Silicon membrane. The chosen analytical approach is based on Kirchhoff theory in which a square Silicon membrane is subjected to a distributed pressure over all its surface. Thermomechanical simulations and fracture analysis are carried out using Abaqus software. An experimental thermomechanical technique to determine maximum wafer deflexion and its effect on crack initiation and fracture mode was implemented. Deflexions tests were carried out on a bending machine using specimens of p-Si doped wafers. Deflexion values are measured for each applied temperature. Some preliminary tests were performed to determine the impact of temperature and Silicon wafers orientation on maximum deflexion when fracture occurs. The test’s results confirmed that the failure mode is highly brittle and follow each time crystal orientations 0° and 45°. Furthermore, at room temperature, fracture occur at 389 μm of displacement, and grows by 5.2 % when temperature is increased over 40°C. Consequently, Silicon sensitivity will be increased by 4%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».