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Enregistrement W7113746443

Selective soldering nozzles:insights into wear mechanisms and future developments

2023· article· en· W7113746443 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePure (Coventry University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Wear Analysis
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolderingWettingNozzleSurface finishingProcess (computing)Solder paste
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective soldering utilises wettable metal nozzles for controlled application of solder to components. The wetting of solder to the nozzles is part of a complex mechanism that causes wear of the nozzle due to chemical interaction between the solder and the nozzle. This study explores the fundamental interactions between flowing solder and the nozzle.<br/><br/>Nozzles can last for hundreds of hours with the correct maintenance, however dewetting and eventual wear results in a loss of productivity and therefore revenue. Performance improvements to selective soldering nozzles allows for operation in more demanding process environments, producing higher quality and more reliable products, whilst also reducing process downtime and producing fewer defects. Thus far, limited work has been produced analyzing the efficacy of alternative alloys to improve the lifespan and wettability of selective solder nozzles.<br/><br/>A joint research project between industry and academia has been established to investigate the fundamental wear mechanisms of selective soldering nozzles and develop improved nozzles with increased wettability and lifetime. Alternative alloys are investigated for their operational viability.<br/><br/>Details of the methodologies employed will be given. Wear was quantified by proportional mass loss measured at regular time intervals throughout the nozzle’s operational life. Wettability was quantified by measurement of the contact angle with solder in an inert atmosphere to mimic in-situ conditions.<br/><br/>Insights into field performance of these new nozzles will be presented with reports from key testing partners.<br/>

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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