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Enregistrement W4416877900 · doi:10.37665/smsjjkd91319

Assessing the Manufacturability & Reliability of Fine Pitch Array Packages: An in-Depth Study

2004· article· W4416877900 sur OpenAlexaff
Dennis Krizman, Chris Achong

Notice bibliographique

RevueSMTA International · 2004
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensHain Celestial (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBall grid arrayDesign for manufacturabilitySurface-mount technologyReliability (semiconductor)Taguchi methodsRobustness (evolution)Design of experimentsOrthogonal arraySoldering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The application of fine pitch packaging in the electronics industry has grown significantly in the past several years. A number of studies have focused on optimization of design and assembly process variables, however the contribution of these factors to solder joint reliability is not as clearly understood. A study has been undertaken to evaluate the robustness of assembly processes and the solder joint reliability of a test vehicle platform containing thirty-one unique fine-pitch packages. One goal was to evaluate a wide variety of commercially available fine pitch packaging technologies on a test vehicle platform that is representative of a mixed technology production assembly. A second goal was to evaluate the impact of a variety of experimental factors on the thermo-mechanical reliability of the packages under test. Specific experimental factors included the effect of board thickness; the effect of surface finish; the effect of pad size; and the effect of component overlap (mirror image). Taguchi methods were used to evaluate the significance of each of these factors on the reliability of these packages. Specific component reliability comparisons were made comparing the reliability of land grid array (LGA) vs. ball grid array (BGA) packages. Failure analysis was completed to identify the failure modes of these components in the study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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