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Enregistrement W4416876057 · doi:10.37665/smvpvmn68164

The Effect of Reflow Profile on the Soldering Performance of Tin-Bismuth Alloys

2020· article· W4416876057 sur OpenAlexaff
Julia Del Re

Notice bibliographique

RevueSMTA International · 2020
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensSoleno (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolderingLiquidusIntermetallicReflow solderingSurface-mount technologyPrinted circuit board

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT There is a growing trend towards the implementation of low temperature solders in the surface mount technology (SMT) industry. Tin-bismuth solders are a popular candidate because of their low melting points, but the link between reflow profile and the properties of the reflowed solder joint is not well understood. In this work, printed circuit boards (PCBs) were printed using reflow profiles that have varying time above liquidus (TAL) and peak temperature. The PCBs were then analyzed to see how the reflow profile affected the soldering. The reflowed PCBs were first analyzed for key properties like voiding and wetting. They were cross-sectioned afterward so that their metallurgical properties could be examined. Analysis of the reflowed solder joints revealed that reflow profile had a minimal effect on the intermetallic compound (IMC) layer or the metal microstructure. Furthermore, the samples were cycled between -25 °C and 125 °C for 1000 cycles. All the samples behaved similarly during thermal cycling, indicating that 42Sn58Bi and 42Sn57Bi1Ag are robust alloys which can withstand a wide variety of reflow conditions without it affecting their mechanical properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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