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Enregistrement W4416877924 · doi:10.37665/smhxcln33246

Selective Soldering with Sn3.9Ag0.6Cu: Process Development

2004· article· W4416877924 sur OpenAlexaff
Ursula G. Marquez, Denis Barbini, Richard A. Szymanowski

Notice bibliographique

RevueSMTA International · 2004
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensHain Celestial (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolderingWave solderingReworkDip solderingProcess (computing)Solder pasteNozzleSurface-mount technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Selective soldering is a process for soldering thru-hole components on the bottom side of an assembly. In a selective soldering process a robot system is used to pick up the assembly and drag it over a single point select wave, or dip the assembly into multiple nozzles that are mounted on a product specific nozzle plate. In contrast, the soldering process utilizing traditional wave soldering equipment consists of transporting the entire assembly, by means of a conveyor system, over a liquid solder wave. The implementation of lead-free alloys will affect the thermal load of components and board material due to higher process temperatures. Not all of the components can withstand the high temperatures that they may be exposed to during wave and reflow processes. For this reason selective soldering becomes interesting since in this process only the areas that come into contact with the lead-free solder will reach higher temperatures while other sections and components remain significantly below critical temperature levels. This paper focuses on the effects of board surface finishes and selective soldering process parameters such as drag speed and solderpot temperatures, on the formation and strength of the solder joints. The analysis shows that the process development and material selection should be optimized per component type. This work was accomplished within the scope of the NEMI Lead Free Assembly and Rework Project.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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