Influence of Etching Modes on the Surface Topography of Silicon Plates and Their Adhesion Properties

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

In the design of a certain class of microelectromechanical systems, contact pairs are used consisting of a silicon plate and an element made of softer material. Under mechanical loading of such contacts, the adhesive interaction of the surfaces plays a significant role due to their relative smoothness. The adhesion forces in the contact of surfaces will significantly depend on their topography. The samples of electrical silicon etched in a medium of acids KO+KOH+KNO3, differing in the ratio of its components and exposure time, are studied. The condition of the surface of the samples was investigated using optical, electron and probe microscopy. The parameters of surface roughness after etching have been determined using probe microscopy. An increase in the etching time leads to an increase in the surface roughness. The concentration of acids affects the surface topography of the samples, i.e., an increase in concentration promotes the formation of a surface with a regular microrelief, close in the shape of irregularities to sinusoidal waviness. A mathematical model is proposed to assess the influence of microrelief parameters on the adhesion force in contact with a smooth elastic surface. The calculation results have shown that the height parameters of roughness have the greatest influence on the adhesion properties of the sample surfaces.

About the authors

О. О. Shcherbakova

Ishlinsky Institute for Problems in Mechanics, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: shcherbakovaoo@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 119526

T. I. Muravyeva

Ishlinsky Institute for Problems in Mechanics, Russian Academy of Sciences

Email: shcherbakovaoo@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 119526

I. Y. Tsukanov

Ishlinsky Institute for Problems in Mechanics, Russian Academy of Sciences

Email: shcherbakovaoo@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 119526

References

  1. Белов Л.А. // Электроника: Наука, технология, бизнес. 2008. № 2. С. 20.
  2. Verma G., Mondal K., Gupta A. // Microelectron. J. 2021. V. 118. P. 105210. https://doi.org/10.1016/j.mejo.2021.105210
  3. Невлюдов И.Ш., Евсеев В.В., Бортникова В.О. // Технология приборостроения. 2014. № 1. С. 47.
  4. Tuan A.P., Hold L., Lacopi A., Nguyen T.-K., Cheng H.H., Dinh T., Dao D.V., Ta H.T., Nguyen N.-T., Phan H.-P. // Sensors Actuators. A. 2021. V. 317. P. 112474. https://doi.org/10.1016/j.sna.2020.112474
  5. Zhuang Y.X., Menon A. // Tribol. Lett. 2005. V. 19. № 2. P. 111. https://doi.org/10.1007/s11249-005-5088-1
  6. Svetovoy V.B., Melenev A.E., Lokhanin M.V., Palasantzas G. // Appl. Phys. Lett. 2017. V. 111. № 1. P. 011603. https://doi.org/10.1063/1.4991968
  7. Wu L., Golinval J.-C., Noels. L. // Tribol. Int. 2013. V. 57. P. 137. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2012.08.003
  8. Ardito R., Corigliano A., Frangi A. // Eur. J. Mechan. A. 2013. V. 39. P. 144. https://doi.org/10.1016/j.euromechsol.2012.11.008
  9. Ardito R., Frangi A., Corigliano A., De Masi B., Cazzaniga G. // Microelectron. Reliab. 2012. V. 52. P. 271. https://doi.org/10.1016/j.microrel.2011.08.021
  10. Ling F.Z., De Coster J., Lin W.-Y., Witvrouw A., Celis J.-P., De Wolf I. // Sensors Actuators. A. 2012. V. 188. P. 320. https://doi.org/10.1016/j.sna.2012.01.011
  11. Balabanava N., Wierzbicki R., Zielecka M., Rymuza Z. // Microelectron. Eng. 2007. V. 84. Iss. 5–8. P. 1227. https://doi.org/10.1016/j.mee.2007.01.183
  12. Kolahdoozan M., Kiani A., Heidari P., Oveissi S. // Appl. Surf. Sci. 2019. V. 481. P. 531. https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2019.02.252
  13. Briggs G.A.D., Briscoe B.J. // J. Phys. D. 1977. V. 10. P. 2453.
  14. Guduru P.R., Bull C. // J. Mech. Phys. Solids. 2007. V. 55. Iss. 3. P. 473. https://doi.org/10.1016/j.jmps.2006.09.007
  15. Jeong J., Chou N., Kim S. // 6th Int. IEEE/EMBS Conf. on Neural Engineering (NER). San Diego, USA, 2013. P. 911.
  16. ГОСТ 2789-73. Шероховатость поверхности. Параметры и характеристики.
  17. Maugis D. // J. Colloid Interface Sci. 1992. V. 150. P. 243. https://doi.org/10.1016/0021-9797(92)90285-T
  18. Горячева И.Г. Механика фрикционного взаимодействия. М.: Наука, 2001. 478 с.
  19. Hui C.Y., Lin Y.Y., Baney J.M., Kramer E.J. // J. Polymer Sci. B. 2001.V. 39. Iss 11. P. 1195. https://doi.org/10.1002/polb.1094
  20. Goryacheva I.G., Tsukanov I.Y. // Front. Mech. Eng. 2020. V. 6. P. 1. https://doi.org/10.3389/fmech.2020.00045

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».