MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7009675152

Estimation de la vie en fatigue d’un assemblage microélectronique par la méthode des éléments finis

2015· other· fr· W7009675152 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2015
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNucleofectionFusible alloyLimitingFilter (signal processing)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’industrie microélectronique est parmi les plus dynamiques qui soient. Pour demeurer concurrentiels, les fabricants doivent continuellement optimiser le temps de développement et de commercialisation de leurs nouveaux produits. Ces dernières décennies, un effort de recherche a été réalisé afin de caractériser et simuler par la méthode des éléments finis le comportement d’assemblages microélectroniques en fatigue. Une telle méthode, dont la précision serait démontrée, permettrait d’accélérer de façon significative les temps de développement, tout en réduisant les coûts et les risques. Le présent projet de recherche vise à mettre en oeuvre une nouvelle méthode de simulation par éléments finis du processus d’assemblage d’un module microélectronique à une carte, soit la formation d’un boîtier matriciel à billes par refusion. L’objectif est de vérifier s’il existe une corrélation empirique entre l’état des joints de soudure après l’assemblage et la durée de vie du produit soumis à un chargement thermique cyclique. La méthode développée pour simuler le procédé de fabrication inclura les phénomènes complexes en jeu, tels que la déformation non-linéaire des billes de soudure. La précision des résultats numériques sera démontrée avec des données expérimentales. Cet outil pourra être utilisé pour la résolution de problèmes importants relatifs à la fiabilité de composantes microélectroniques. Ce projet est effectué en partenariat avec IBM Canada situé à Bromont, le Fonds québécois de la recherche sur la nature et les technologies (FQRNT) et le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)French-language works237,207