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基于石墨烯阻挡层Cu-In微纳米层超声波键合技术

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表面技术 2023年第12期52卷 456-463页

作者：黄锡峰王运明张武广州应用科技学院人工智能与电气工程学院广州511300

目的采用松木状形貌铜铟微纳米层和超声能量,低温下实现键合互连,保证互连的可靠性,从而解决传统回流焊工艺高温引发高热应力、信号延迟加剧的问题。方法将镀有松木状二级铜铟微纳米层的基板表面作为键合偶一端,另一端为无铅焊料。在键... 详细信息

目的采用松木状形貌铜铟微纳米层和超声能量,低温下实现键合互连,保证互连的可靠性,从而解决传统回流焊工艺高温引发高热应力、信号延迟加剧的问题。方法将镀有松木状二级铜铟微纳米层的基板表面作为键合偶一端,另一端为无铅焊料。在键合偶之间加入单层共形石墨烯作为阻挡层,在低温下(温度120℃),对键合接触区域施加超声能量和一定压力便可实现铜铟基板与无铅焊料的瞬态固相键合。用扫描电子显微镜、透射电子显微镜、X射线衍射(XRD)、焊接强度测试仪等分析键合界面处的显微组织、金属间化合物,以及剪切强度,对键合界面进行老化处理。结果铜微米层具有圆锥状凸起的表面结构,其上镀覆纳米铟层,形成的结构具有巨大的表面积。在超声作用、较小的压力,以及低温条件下,铜铟松木状阵列结构插入较软的锡基焊料中,形成稳定的物理阻挡结构,实现与周围填充挤入的无铅焊料,以进行焊接互连。键合压力过小或者超声时间过长,都会在键合界面处产生线性孔洞或者裂纹,这些孔洞或者裂纹无法通过热处理消失。结论石墨烯阻挡层避免锡焊料与粗糙表面铜基板之间直接接触,防止脆性金属间化合物的过度生长。铜铟松木状阵列结构的特殊形貌及超声波能量引入,键合在瞬间、低温条件下即可完成,键合质量良好,可以获得较小的键合尺寸。

关键词：超声波键合 Sn-Ag-Cu 石墨烯界面反应扩散

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高能球磨制备氧化亚铜及铁锡亚价氧化物的研究

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高能球磨制备氧化亚铜及铁锡亚价氧化物的研究

作者：黄锡峰湖南大学

学位级别：硕士

高能球磨技术由于操作方法简便,环境污染少,同时由于机械力化学作用,增加了反应驱动力,提高了反应速率,使一些常温条件下不能进行或难于进行的化学反应可以在常温高能球磨条件下进行而受到了材料界的广泛重视。本文基于机械力化学原理,... 详细信息

高能球磨技术由于操作方法简便,环境污染少,同时由于机械力化学作用,增加了反应驱动力,提高了反应速率,使一些常温条件下不能进行或难于进行的化学反应可以在常温高能球磨条件下进行而受到了材料界的广泛重视。本文基于机械力化学原理,在干燥、蒸馏水以及不同pH值的水溶液环境下,球磨Cu和CuO粉末,研究工艺参数对球磨反应的影响及球磨产物形成规律、形貌和晶粒尺寸,通过对试验结果的分析讨论,得到了如下结论:(1)在干燥环境中球磨Cu和CuO粉末,由于机械力的作用,Cu和CuO粉末发生了氧化还原反应,生成了Cu2O粉末。随球磨时间的延长,Cu2O粉末生成数量增加,90h时还存在微量的Cu和CuO,此时Cu2O晶粒尺寸为100-200nm;在蒸馏水中球磨Cu和CuO粉末,同样由于机械力的作用,诱发Cu和CuO粉末的氧化还原反应,生成了Cu2O粉末。球磨90h后反应已基本完成,此时Cu2O晶粒尺寸为80-120nm。相对于干燥环境中的球磨过程,其反应速率更快。(2)在pH=3的HCl水溶液中,球磨Cu和CuO粉末,球磨4h后得到了少量的Cu2O粉末,球磨70h后反应完成,制得的Cu2O晶粒尺寸为50-100nm;在pH=12的NaOH水溶液中,球磨Cu和CuO粉末,反应过程与前者相似,球磨90h后反应基本完成,但Cu2O晶粒尺寸为30-50nm。由于所加的水溶液剂量有限,调节水溶液的pH值对反应整体过程无非常明显区别。盐酸作为反应物参与反应,使得球磨Cu和CuO粉末反应速率加快;碱性水溶液只起到球磨过程控制剂或助磨剂的作用,而不参与具体的化学反应。(3)Cu2O呈现为各种不规则的多面体形状。在干燥环境下制得的Cu2O粉末分散性更好,而在水溶液环境下制得的Cu2O晶粒尺寸更加细小。(4)在球磨过程中,机械能和酸、碱性水溶液使CuO和Cu发生活化现象,从而促进了CuO和Cu还原反应的进行。在其它工艺参数相同的情况下,选择球料比为30:1和球磨机转速为400rpm时可加快反应速度,并且使得球磨产物的晶粒细化。(5)在水溶液中,采用球磨方法,通过Sn和SnO2以及Fe和Fe2O3粉末制备其亚价氧化物的想法未能实现。由于Sn和Fe单质发生氧化现象,未能获得单一的亚价氧化物。

关键词：机械力化学球磨氧化亚铜 pH值

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机械合金化制备纳米铝基复合材料的进展研究

企业技术开发 2015年第26期 72-73页

作者：黄锡峰广州大学松田学院

纳米铝基复合材料具有优异的机械性能,在航空、航天以及汽车工业中应用广泛。文章综述了国内外使用机械合金化法制备纳米铝基复材料的研究进展,重点介绍了氧化铝、铝三钛、碳纳米管增强的铝基复合材料,并展望了纳米铝基复合材料的发展... 详细信息

纳米铝基复合材料具有优异的机械性能,在航空、航天以及汽车工业中应用广泛。文章综述了国内外使用机械合金化法制备纳米铝基复材料的研究进展,重点介绍了氧化铝、铝三钛、碳纳米管增强的铝基复合材料,并展望了纳米铝基复合材料的发展趋势。

关键词：机械合金化铝基复合材料纳米尺度

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机械合金化制备纳米铝基复合材料的进展研究

企业技术开发（中旬刊） 2015年第9期34卷 72-73页

作者：黄锡峰广州大学松田学院广东广州511300

关键词：机械合金化铝基复合材料纳米尺度

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金属微成形技术

黑龙江冶金 2015年第4期35卷 61-62页

作者：黄锡峰广州大学松田学院广州511300

阐述了金属微成形技术的基本概念、应用和最新进展。分析了金属微成形技术的特点,对其目前主要应用情况进行了分析介绍,并且介绍了一些与其相关的技术问题,并预测了这一技术的发展方向与趋势。

关键词：微成形尺度效应微小化

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水溶液球磨制备氧化亚铜粉末的研究

矿冶工程 2010年第1期30卷 73-76页

作者：黄锡峰张福全陈振华湖南大学材料科学与工程学院湖南长沙410082

以铜粉、氧化铜粉末为原料，采用球磨法制备Cu2O粉末，研究了球磨时间和不同pH值的水溶液对反应速率及产物形貌、颗粒尺寸的影响。对样品进行了物相分析、颗粒形貌和尺寸分析，结果表明，在不同pH值条件下，Cu和CuO粉末球磨时可生成Cu2... 详细信息

以铜粉、氧化铜粉末为原料，采用球磨法制备Cu2O粉末，研究了球磨时间和不同pH值的水溶液对反应速率及产物形貌、颗粒尺寸的影响。对样品进行了物相分析、颗粒形貌和尺寸分析，结果表明，在不同pH值条件下，Cu和CuO粉末球磨时可生成Cu2O化合物，随球磨时间的增加，Cu2O量增加；pH值不同，球磨反应速度不同，产物颗粒尺寸大小也不一样。在pH=3时，球磨反应速度较高；但pH=12时，产物颗粒尺寸较小；在球料比30：1，球磨时间90h，pH=3或pH=12的条件下，反应完全，生成Cu2O，颗粒形状为立方体、六方体、八面体及其它不规则多边形状，颗粒尺寸为30～100nm。

关键词：机械力化学球磨氧化亚铜 pH值

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人的智力商与专升本发展探讨

科学中国人 2016年第5Z期 152-153页

作者：高伟光黄锡峰王运明广州大学松田学院

本位分析了社会发展与人类本科文凭需求发展的关系,人的智力和智力商的基本规律,以及美国二战退伍士兵完成高等教育情况,认为大部分人均有能力完成高等教育。对我国专升本发展进行了探讨,提议设置副学士学位,建设社区学院解决专升本的... 详细信息

本位分析了社会发展与人类本科文凭需求发展的关系,人的智力和智力商的基本规律,以及美国二战退伍士兵完成高等教育情况,认为大部分人均有能力完成高等教育。对我国专升本发展进行了探讨,提议设置副学士学位,建设社区学院解决专升本的最佳选择。

关键词：专升本智力商副学士社区学院

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基于生本理念的高中化学实验改进的实践研究

基于生本理念的高中化学实验改进的实践研究

作者：黄锡滢云南师范大学

学位级别：硕士

基于EMD-DESN的无人机集群航迹目的地预测

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系统工程与电子技术 2024年第1期46卷 290-299页

作者：薛锡瑞黄树彩韦道知吴建峰空军工程大学防空反导学院陕西西安710051

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群作战样式多样、运动模式复杂,导致集群航迹目的地难以预测。为解决上述问题,本文提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和深度回声状态网络(deep echo state network,D... 详细信息

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群作战样式多样、运动模式复杂,导致集群航迹目的地难以预测。为解决上述问题,本文提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和深度回声状态网络(deep echo state network,DESN)的UAV集群航迹目的地预测算法。为使集群运动模型更真实地模拟UAV集群作战过程,本文引入航向误差时变方差,改进了Olfati-Saber集群运动模型的虚拟领导项。为处理因群内的协同作用和集群航向误差导致的运动非平稳性,引入了EMD,对UAV航迹序列进行重构。考虑到获知航迹的时序性,设计了滑窗结构,采用DESN对重构航迹的不同时段进行目的地预测。仿真实验结果表明,本文提出的EMD-DESN算法较基本DESN算法能以更高的准确度预测UAV集群航迹目的地,并能更早地实现稳定的正确预测。

关键词：无人机集群目的地预测深度回声状态网络经验模态分解改进Olfati-Saber模型

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