Unravelling Cu6Sn5 precipitate coarsening mechanisms in SAC solders under thermomechanical cycling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermo-mechanical cycling of microelectronic devices creates complex stress-states in Sn–Ag–Cu (SAC) solder balls, leading to Cu₆Sn₅-precipitate coarsening. Two key mechanisms — strain-induced coarsening and Ostwald ripening — are examined separately. Strain-induced coarsening, studied via plastic shear deformation, is more significant in dynamically recrystallised high-strain regions than in lower-strain shear band regions. Ostwald ripening is investigated via in-situ FESEM, and its interplay with strain-enhanced coarsening is analysed in thermo-mechanically cycled solders with varying Bi-contents. Results show that Bi, solved in the β-Sn matrix, delays dynamic recrystallisation and reduces both strain-enhanced coarsening and Ostwald ripening of Cu₆Sn₅. Nonetheless, Cu 6 Sn 5 -precipitates are 1.5–3 times larger in recrystallised high-strain regions than in single-crystalline lower-strain regions regardless of Bi-content, due to strain-enhanced coarsening during thermo-mechanical cycling. The findings indicate that mechanical strain plays a dominant role in precipitate growth, suggesting that strain-enhanced Cu 6 Sn 5 coarsening, and thusly decreased precipitate strengthening effects, correlate with increased thermo-mechanical fatigue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».