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Enregistrement W4416885449 · doi:10.37665/srbtame35156

Two Methods of Evaluating a Printed Wiring Board’s Dielectric Performance in a Lead Free Assembly Environment

2008· article· W4416885449 sur OpenAlexaff
Paul B. Reid

Notice bibliographique

RevueSoldering and Reliability Conferences · 2008
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReworkReliability (semiconductor)Delamination (geology)Plating (geology)Test methodPrinted circuit boardQuality (philosophy)Dielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT It has been demonstrated that lead-free assembly and rework of printed wiring boards (PWBs) can reduce reliability by up to 50%, in well fabricated product. There are two main reliability influences in lead-free applications, copper quality and material robustness. The reliability impact of copper quality is readily evaluated using thermal cycling, while monitoring resistance in test circuits, followed by a microscopic evaluation of plating variables and failure analysis. The reliability impact of materials, however, is not so directly evaluated. Although materials impart the z-axis expansion that causes failure, the material itself is not normally monitored in reliability testing. Traditionally material damage, in reliability testing of bare PWBs has been limited to random microscopic evaluation. Materials traditionally considered robust are now failing in a lead-free application. In response to the need to quantify the material’s role in reliability PWB Inc. developed two unique material test methods; cyclic time to delamination at 260°C (cT260) and detection of material degradation in representative test coupons by Dielectric Estimation and Laminate Analysis Method (DELAM). This article offers an overview of these two evaluation methods, their applications, and benefits.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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