Development of a Self-Monitored 3D Stress Sensor for Adhesive Degradation Detection in Multilayer Assemblies
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel technique is proposed to provide a 3D piezoresistive MEMS stress sensor with a real-time self-monitoring of its bonding status. Perceiving the degradation of this interlayer due to different environmental parameters is crucial for reliable electronics and sensors assembly. The utilized sensor is featuring strain technology to fully extract the six stress components. Whenever a multilayer assembly, such as a sensor on a structure, is subjected to thermal or mechanical load, out-of-plane shear stress will accumulate at its edge as a reaction for peeling. As any degradation in the adhesion layer causes a significant reduction for out-of-plane shear stress, the capability of the 3D chip to measure this stress is employed to detect the degradation of the adhesive layer. To verify the capability of the current concept to experimentally quantify this loss, thermal energy is exploited for softening the bonding film. Losses up to 28 % for the out-of-plane shear stress are detected at a temperature equal to 80°c, which causes 71.9 percent decrease in the modulus of elasticity of the utilized adhesive. This significant correlation, between the out-of-plane shear stress loss and the bonding layer stiffness, is used to obtain a full picture of the adhesive deterioration in an early phase. The same technique can be utilized as a low profile detector for the debonding in multilayer electronics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».