Notice bibliographique
Résumé
<p>The general objective of this thesis is to introduce ultrafast "Laser Induced Reverse Transfer" (LIRT) as a technique for material transfer in micro-fabrication. LIRT is performed using femtosecond laser radiation of wavelength 515 nm with gold coated silicon wafers under ambient conditions. The material transfer process is explained by the dynamics of a laser ablated plasma plume. The influence of processing parameters such as laser pulse energy, pulse width and scan speed on the width of transferred material is also investigated. The width of the deposition increases with the increase in pulse energy while it decreases with scan speed. Also, the width increases with laser pulse width ranging from femtosecond to picosecond range. In general the transferred material size is determined by the amount of material present in the plasma plume which depends on the energy deposited in the bulk material by laser irradiation. In the femtosecond pulse width range, the increase in pulse energy at constant pulse width transfers more energy in a short time with minimal heating effect to the surrounding material. Hence, the efficiency of material removal increases. This in turn enhances the feature size. On the other hand, as the laser pulse width increases from femtoseconds to picoseconds, the interaction time of laser radiation with material increases. This leads to an increase in the amount of material removed, thereby increasing the transferred material size. However, thermal damage to the surrounding material increases. An increase in scan speed at constant pulse energy decreases the laser interaction time, which results in a decrease in amount of material in the plasma plume. This in tum decreases the width of the deposited material. In general, femtosecond laser induced reverse material transfer is an efficient technique for microfabrication and can be used for device manufacturing.</p>
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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 ».