半導體分立器件恒加速試驗
半導體分離器件的恒加速試驗是為了確定離心力對器件的影響。恒定加速試驗是一種結構和機械缺陷，可能無法在沖擊和振動試驗中檢測到。
接下來，環儀小編將帶您了解半導體分立器件的恒定加速度試驗。
設備準備：
試驗樣品：標準要求中的半導體分立器件
試驗設備：轉臂恒加速離心機
設備型號：HYZB系列
設備制造商：環形儀器
試驗程序：
設備應通過外殼或正常安裝固定，引線或電纜應得到適當的保護，然后設備應在X1、X2、Y1、Y2、Z1和Z2各方向加上規定的離心加速度1min。
加速度逐漸增加到規定值的時間不少于20s，加速度逐漸減少到零時間不少于20s。
轉臂穩定加速度試驗系統-廠家報價-廠家直銷-產品產地-東莞環儀有限公司
以下細節應在詳細規范中規定：
a.增加離心加速度(m/s)為單位;
b.試驗后進行的試驗。
轉臂恒加速離心機參數：
以上是半導體分離器件需要進行的恒加速試驗。如果您對此有任何疑問，您可以訪問“環儀器”官方網站，咨詢相關技術人員，進一步了解，或私人信息編輯。
芝達開發高通量混搭實驗平臺，為新型半導體小型化光刻提供新方案
目前，電子設備正朝著更節能、更小的方向發展，市場對更小體積晶體管的需求尤為迫切。為此，科學家們一直在尋找新的材料和新的光刻方法。
嵌段共聚物用于定向自組裝和納米光刻（blockcopolmers，BCPs）在設計中，材料在加工、結構和缺陷方面存在局限性。雖然迭代合成策略提供了性能優異的BCP，但識別所需屬性的材料仍然具有挑戰性。
最近，芝加哥大學團隊開發了一個高通量聚合物實驗平臺，篩選和優化半導體制造中自組BCP的光刻構圖系統結構。
在A-block-在點擊化學的基礎上，B的兩個嵌段共聚物(clickchemistry)高通量聚合物平臺是通過組合實現的。這個平臺有A-block-（B-random-C）聚合物結構。
通過這種結構，垂直自組裝的決定因素包括熱力學Flory-Huginsinteractionparameter和嵌段的表面可以模塊化設計。
用戶可以通過選擇具有不同裝飾功能的小分子快速合成數十甚至數百種聚合物的材料庫。通過調整小分子的比例，這些聚合物可以垂直組裝形成8-20納米的結構，為半導體行業日益突出的小型化需求和發展提供了新的解決方案。
那么，這樣的平臺能起到什么作用呢？“混搭”意味著可以按需搭配，就像根據個人口味準備一杯組合果汁一樣，比如四分之三的蘋果汁和四分之一的香蕉汁。同樣，芯片制造過程可能需要不同的特性尺寸。通過這種方案，不同的材料可以根據需要和比例自由制作，如8納米的一部分和10納米的另一部分。
審稿人評論說：“這項工作展示了令人興奮的潛力——高通量/材料庫形成的概念也適用于環氧基團。。。這是一份優秀而有影響力的手稿。”
不久前，相關論文以納米光刻共變嵌段共聚物的優化設計為基礎（Optimizeddesignofblockcopolymerswithcovaryingpropertiesfornanolithography）在NatureMaterials上發表為題[1]。
該論文的第一作者是芝加哥大學茨克分子工程學院博士后研究員馮宏博士、摩西多萊西（MosheDolejsi）朱寧教授，南京工業大學生物技術與制藥工程學院博士，芝加哥大學茨克分子工程學院保羅F尼利教授（PaulF.Nealey）和斯圖爾特J羅文（StuartJ.Rowan）教授。
此前，馮宏博參與了第一個嵌段共聚物化學平臺的研究，以驗證和實現熱力學和各種納米結構的垂直組裝[2]。這是他們第一次在光刻中使用“混合”和高通量。
缺陷和結構均勻性是該技術前進的最大障礙。從熱動力學的角度來看，這些問題是由材料的熱力學性質決定的。
馮宏博說：“我們的高通量平臺不僅可以滿足8-20納米不同尺寸的垂直自組裝，而且這些材料具有特殊的熱力學性能和表面能性能。這是解決工業應用缺陷和結構均勻性問題的最有可能的工具。”。
定向自組裝意味著自組裝的結構必須保證特定方向才能有效地應用于光刻，即使它們在分子層面垂直“站立”。在實驗室條件下，該團隊通過小分子修改嵌段共聚物來改變小分子的類型，并獲得大量的光刻材料及其相關摩爾比例，并實現材料的自然垂直組裝。此外，后者將極大地簡化光刻過程。
馮宏博說：“首先合成共聚物母平臺后，與點擊化學相結合，將迅速產生大量具有不同熱力學特性和嵌段表面能特性的材料。這是學術界和工業界快速生產大量光刻材料的首選方案。”
這項研究持續了四年多。從化學合成的角度來看，混合和匹配的小分子需要大量的嘗試和驗證。因此，研究人員花了大量的時間來優化分子和化學反應的條件。此外，在獲得嵌入式共聚物后，它還花費了大量的精力來表達它。此外，由于這是一項創新性的研究，過去文獻較少也是團隊面臨的困難之一。
馮宏博表示，從前瞻性的角度來看，大量的實驗數據可以通過高通量平臺快速生成，結合機器學習可以加快研究人員對共聚物結構性質應用的理解。
因此，該團隊目前正與機器學習相關研究小組密切合作，期待在這方面取得新的進展。高通量平臺與機器學習的結合也有望加快材料研發的進展。
“高通量實驗平臺最顯著的優勢是高效率。如果未來有機器學習的支持，BCP的性質可以從分子結構中預測。如果用戶需要它
8.5納米芯片，它會直接告訴你材料比例是什么。”他說。
未來，馮宏博計劃將該工具作為能源、生物技術、醫療等更多領域的底層關鍵技術。
參考資料：
