Learning Localized Spatial Material Properties of Substrates in Ultra-Thin Packages Using Markov Chain Monte Carlo and Finite Element Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Thinned silicon dies and thin substrates using thin core and coreless structures have enabled thin packages. For robust manufacturing and reliability of these parts, solving the warpage problem is key. While current finite element methodologies can provide some insights at the design stage, these simulations are only as accurate as the inputs such as the material properties and the stress-free temperatures. Electronic substrates are especially challenging to characterize and model as they are laminates consisting of a core with layers of resin and metal lines on either side. In this work, a hybrid approach using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) and Finite Element Analysis (FEA) is used to learn the spatially varying properties of the substrate from Digital Image Correlation (DIC) measurements of the warpage. The analysis is carried out at room temperature and at an elevated temperature point. Image analysis on electrical artwork is also carried out to correlate the material properties to the substrate metal density. These results will be useful to package and substrate designers to understand how material properties vary over the substrate and how temperature and metal density affect material properties so that robust design for future packages to minimize warpage can be initiated by careful routing of metal lines depending on the locally desired properties of the stack.
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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 | 0,001 |
| 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 découle