Polymer-Based Thermal Interface Material Modeling and Selection
Notice bibliographique
Résumé
Polymer-based thermal interface materials (TIMs) are polymeric matrix materials with heat-conducting fillers used to lower the operating temperatures of microelectronics by reducing the thermal resistance between contact surfaces. These thermal interface materials have experienced accelerated growth in recent years driven by the ever-increasing performance and functions of electronic systems pushing the thermal management requirements of devices at an unprecedented pace aligned with several megatrends such as the rapid global adoption of electric vehicles, autonomous driving, 5G, machine learning (ML), and artificial intelligence (AI). A proper selection of thermally conductive composites is critical to the thermal management performance, reliability, and safety of the devices in targeted applications. In this paper, we introduce a hybrid modeling approach that combines thermal finite element analysis (FEA) with statistical modeling. This approach was used to study and identify the critical factors impacting microelectronic device temperature and to guide the selection of TIMs for different applications. A 2D steady state heat transfer FEA model was first developed and validated using experimental data obtained from an in-house thermal test vehicle (TTV). A second FEA model was developed based on a land grid array (LGA) package design from literature. Parametric studies and numerical design of experiments (DOEs) were conducted using the second FEA model to build statistical models for analyzing the factors affecting device thermal management and TIM selection for different applications. An inverse model was developed from the statistical model using statistical software JMP to gain insights into TIM development and selection based on targeted applications. The insights gained from this work are valuable for engineers and researchers working in the field of thermally conductive composites and microelectronic device development and application.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».