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Enregistrement W2947525484 · doi:10.1115/1.4043911

Passive Alignment Method for the Bonding of Flat Surfaces Using a Squeeze Flow

2019· article· en· W2947525484 sur OpenAlexaff
Willy Lecarpentier, Julien Sylvestre

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Mechanics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsAnodic bondingMaterials scienceWaferPlanarFlow (mathematics)Mechanical engineeringNewtonian fluidFluid dynamicsChipShear stressMechanicsComposite materialComputer scienceNanotechnologyEngineeringPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method to passively align bonded components without direct mechanical contact has been developed. This method uses the pressure field generated by the squeeze flow between the parts during the bonding process to increase the parallelism of planar components. A computational fluid dynamic (CFD) model has been developed to study the squeeze flow phenomenon and to determine generated efforts. Based on these calculations, an assembly stage standing on a flexure pinned linkage has been developed. This assembly stage had two purposes. The first was to show the possibility of passive mechanical alignment using a squeeze flow. The second was to measure efforts to confirm the CFD model. These measurements have led to a refined CFD model taking into account the non-Newtonian behavior of the fluid at high shear rates. This technique was initially developed for the assembly of a fiber-optic-to-silicon-chip-interface. Other potential applications could be wafer bonding, bonding of multiple wafer stacks, or 3D integrated circuits.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,360

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
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 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
GenreMéthodes

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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