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Enregistrement W4416877992 · doi:10.37665/smrvaaz48603

Low Temperature Alloy Development for Electronics Assembly – Part II

2013· article· W4416877992 sur OpenAlexaff
Morgana Ribas, Sujatha Chegudi, Anil Kumar, Sutapa Mukherjee, Siuli Sarkar, Ranjit Pandher, Rahul Raut, Bawa Singh

Notice bibliographique

RevueSMTA International · 2013
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensAlpha Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutectic systemAlloySolderingTemperature cyclingMicrostructureThermal shockDie (integrated circuit)ElectronicsReliability (semiconductor)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this paper, we present details of a very systematic study undertaken for the development of low temperature, leadfree eutectic alloy. Approaches used in alloy development, test methodologies and results are discussed here. Alloy properties targeted for improvements included: Strength, ductility, microstructure stability, thermal cycling and drop shock resistance. At the same time, desirable attributes such as alloy spread and melting temperature are maintained close to the eutectic Sn-Bi. This paper summarizes basic alloy properties, including mechanical, thermal and electrical properties, and paste attributes of a set of new Sn-Bi-X alloys, in which X is a micro-additive. Further, comprehensive reliability studies were undertaken for these new low temperature alloys. Thermal Cycling was performed from -40°C to 80°C with a 30 minute dwell time. Drop Shock studies were also under taken as per the JEDEC JESD22-B111 standard. Improvements obtained are compared to standard Sn-Bi systems and discussed here. Overall, Sn-Bi-X alloys present significant enhancements in metallurgical properties, soldering properties for SMT assembly, and in thermal and mechanical reliability

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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'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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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