基于遗传算法优化神经网络的镁合金化学机械抛光材料去除模型

镁合金化学机械抛光(CMP)的材料去除与其工艺参数具有高度非线性的特点,难以采用精确的数学模型来描述。以遗传算法(GA)优化神经网络(NN)建模为基础,利用正交试验设计获取镁合金CMP材料去除样本数据和测试数据,建立镁合金CMP材料去除模型。该模型以抛光压力、抛光盘转速、抛光液流量和抛光时间为输入参数,以材料去除速率为输出目标。结果表明:GA-NN协同模型能够构建镁合金CMP工艺参数与材料去除速率的基本关系;其拟合度波动范围为93.22%~97.97%,大大高于NN模型的拟合度波动范围71.56%~93.56%,因而具有更优的预测能力,基本满足工程实际的需求。     

硅晶片化学机械抛光材料去除机制与模型

通过分析软质层的形成、作用以及纳米磨料的自身变形对材料去除的影响,改进了CMP过程的接触力学模型;分析了纳米磨料自身变形量对磨料嵌入硅晶片基体材料的深度的影响,以及纳米磨料硬度对抛光表面粗糙度的影响。结果表明：软质层的存在增加了单个纳米磨料所去除材料的体积,且对基体材料有保护作用,减小了纳米磨料嵌入基体材料的深度;纳米磨料的自身变形抵消了纳米磨料嵌入基体材料的切削深度,从而也决定了抛光表面的粗糙度;纳米磨料的自身变形量与纳米磨料的硬度有关,硬度低的纳米磨料自身变形量大,因而切削深度小,抛光后表面的粗糙度值低。     

ULSI化学机械抛光(CMP)材料去除机制模型

CMP已成为IC制造中的关键工艺之一,相关机制模型的研究是当前CMP的热点。综述了考虑抛光液的流动、抛光垫的弹性和硬度、研磨颗粒的大小和硬度等不同因素的机制模型,并对基于不同假设的模型作了分析和比较。最后对CMP模型未来的发展和研究方向提出了展望。     

化学机械抛光中抛光垫材料的研究与展望

在化学机械抛光中,抛光垫的材料是重要影响因素之一,它直接影响着抛光效果。本文介绍了化学机械抛光垫的基本材料、材料特性及其对抛光效果的影响,目前化学机械抛光加工中所采用的抛光垫材料及主要用途,对各种抛光垫材料在抛光过程中存在问题进行了分析,同时展望了抛光垫材料的发展趋势。     

硬脆材料的化学机械抛光机理研究

化学机械抛光(Chemical Mechanical Polishing,简称CMP)技术是目前唯一可提供全局平面化的超精密表面加工技术,加工后无表面和亚表面损伤。该技术广泛应用于光学元件、微机电系统、集成电路芯片等表面的处理,可达到纳米级的表面粗糙度和微米级的面形精度。目前的研究主要集中在化学机械抛光工艺上,抛光机理尚未形成统一的学说。针对硬脆材料(Si、SiC)的CMP技术进行综述,介绍了CMP技术的发展现状,并对加工过程中存在的材料去除机理做了可能性解释,最后对CMP技术的发展和研究重点做了预测和建议。     

基于遗传算法优化神经网络的技术研究

为克服传统BP算法的收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术:采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用BP算法对网络进行精确搜索。实验仿真结果表明,用此法优化过的神经网络的训练步数明显减少,诊断准确率达91.7%,泛化能力也得到提高。     

化学机械抛光的研究进展

化学机械抛光简称CMP技术是迄今唯一的可以提供整体平面化的表面精加工技术,可广泛用于集成电路芯片、计算机硬磁盘、微型机械系统等表面的平坦化。介绍了半导体加工领域CMP技术的特点,重点叙述了CMP技术的发展历程、设备特性、研磨抛光耗材和应用领域的技术现状,指出CMP急待解决的技术和理论问题,并对其发展方向进行展望。     

基于神经网络的齿轮传动遗传算法优化

以一对齿轮机构分度圆柱体积之和最小为优化目标，建立了优化设计的数学模型。由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题，故通过神经网络方法拟合待求系数，结合遗传算法，应用manab遗传算法工具箱寻求最优解，使求解过程得到简化，确保可靠地获得全局最优解。     

蓝宝石化学机械抛光时磨粒运动轨迹及抛光效果研究

通过化学机械抛光工艺,获得表面平整度和粗糙度优良的蓝宝石晶片,提高蓝宝石键合接触面的表面性能。采用数值分析软件对蓝宝石晶片化学机械抛光过程中磨粒的运动轨迹进行仿真,结果发现,随着晶片转速的上升,磨粒的覆盖区域增大,当晶片转速与抛光盘转速接近于1∶1时,磨粒的抛光区域覆盖整个晶面。采用控制变量实验的方法研究摆臂的运动和抛光盘的转速对抛光效果的影响,并采用AFM对抛光后的蓝宝石晶片表面形貌进行分析。结果表明,抛光盘转速对抛光效果的影响最大,而移动幅度与移动速度的影响较小。通过调整晶片转速,蓝宝石晶片抛光后达到了键合工艺所要求的表面平整度和表面粗糙度要求。     

Ta-W合金的化学机械抛光实验研究

针对Ta-W合金材料圆薄片零件化学机械抛光工艺,设计了Ta-W合金材料化学机械抛光抛光液,并探讨了抛光液各组分的含量及抛光工艺参数对抛光速率和抛光件表面质量的影响。结果表明,当抛光液中磨料SiO2溶胶质量分数为40％-65％时,抛光速率也达到较高值并在一定的硅溶胶含量范围内波动不大;当抛光液中有机碱的质量分数为4％-6％时,抛光速率达到最大值;随着氧化剂含量的增加,去除速率几乎成线性增加,但随氧化剂含量的增大表面状态变差,故应控制氧化剂的含量;随着抛光液流量的增加,抛光速率也增大,但在流量增加到200mL／min后,速率的增加变得缓慢。     

基于神经网络与遗传算法的关节轴承挤压模具优化

针对实际生产中关节轴承内外圈间隙分布不均问题,以GEW12关节轴承为例,应用ABAQUS软件对关节轴承挤压装配过程进行了数值模拟。采用BP神经网络建立了挤压模具形状与内外圈最大间隙与最小间隙之差的映射关系。以关节轴承内外圈间隙均匀分布为目标,结合遗传算法,提出了一种集数值仿真、人工神经网络和遗传算法为一体的关节轴承挤压模具型腔优化设计方法。实验结果表明,模具型腔经过优化后,轴承内外圈间隙均匀性得到了很大的改善,轴承金属流动速度更加均匀。     

冰洲石晶体的化学机械抛光研究

针对冰洲石的性能,在试验的基础上,研究出一套实用的、行之有效的晶体加工工艺.在重点讨论了化学机械抛光工艺同时,对加工后零件的表面质量、消光比及透过率进行了测试.结果表明,所采用的化学机械加工法可取得非常好的抛光效果.     

基于田口方法的GaAs基片化学机械抛光加工工艺研究

为获得超平滑的GaAs基片表面,以H2O2、CeO2和NH4OH溶液为抛光液,采用化学机械抛光方法对GaAs基片进行了超精密加工.采用田口方法对氧化剂H2O2含量、碱性溶液NH4OH含量、加工载荷、抛光盘转速4个重要影响因素进行了优化设计,得到以表面粗糙度和材料去除率为评价条件的综合最优抛光参数.结果表明,当H2O2质量分数为 30%,NH4OH质量分数为0.08%,加工载荷为18 kPa,抛光盘转速为30 r/min时,可以获得表面粗糙度和材料去除率综合最优的GaAs基片抛光效率.     

基于遗传算法的神经网络控制器

本文介绍了一种用遗传算法训练神经网络控制器的设计方法,并将该控制器应用在对倒立摆的控制中,仿真实验显示了良好的控制效果.     

基于遗传算法优化BP神经网络的磨削力预测

为了克服传统BP神经网络的学习速率慢、容易陷入局部极小点等缺点,采用遗传算法对BP神经网络的初值空间进行遗传优化。用遗传算法来优化BP神经网络的权重和阈值,得到最佳的初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法沿负梯度方向搜索进行网络学习的方法对磨削力进行预测。根据磨削力实验数据对网络进行训练,仿真结果表明该模型可以精确的描述砂轮速度、工件速度、磨削深度对磨削力的影响,并可以用有限的实验数据得出整个工作范围内磨削力的预测值。     

Ta-W合金的化学机械抛光实验研究

针对Ta-W合金材料圆薄片零件化学机械抛光工艺,设计了Ta-W合金材料CMP抛光液。采用单因素法,试验改变抛光液内组份的含量对抛光速率和抛光件表面质量的影响,以确定抛光液中各组分的最佳含量区间。找到化学作用与机械作用的最佳结合点,使两者的作用效果得到良好的匹配,才能获得高去除率、平面度好、无表面损伤的加工工艺。     

基于AFM的化学机械抛光磨粒模拟研究

当前的化学机械抛光(CMP)磨损模型中大多数都缺少微观试验数据的支持。为进步揭示CMP中纳米磨粒对材料表面的磨损机制,提出了采用原子力显微镜(AFM)来模拟CMP中的单个磨粒的试验方案,并验证该模拟试验方案的可行性。结果表明:采用AFM探针来模拟CMP过程中单个磨粒对芯片表面的磨损与相互作用的试验方案是完全可行的;可以通过AFM探针对芯片表面的相互作用与磨损,模拟得出单个磨粒对芯片表面的作用与磨损状况,并可以在此微观试验数据的基础上建立起新的CMP磨损模型。     

基于遗传算法和碰撞仿真的材料参数反求

提出一种在吸能管碰撞试验的基础上采用遗传算法反求材料参数的新方法。待反求的材料参数包括板材的塑性硬化参数和应变率参数。取不同碰撞速度下吸能管碰撞试验的平均碰撞力作为参考基准，将根据实际试验条件建立的碰撞仿真模型经计算得出的相应计算结果与参考基准吻合的程度定义为目标函数，采用遗传算法搜寻与试验结果相吻合的材料参数。算例表明，该方法具有较高的精度。由于吸能管碰撞试验是车辆耐撞性设计中通常必做的试验，故应用该方法反求材料的碰撞性能参数可不必进行额外的试验。     

无磨料化学机械抛光的研究进展

无磨料化学机械抛光(AFP)技术克服传统化学机械抛光(CMP)易产生凹陷、腐蚀和微观划痕等表面损伤的特点,成为解决半导体晶片上Cu膜表面平坦化的重要技术;AFP已广泛用于铜大马士革层间互连及其他材料的加工.综述了AFP技术的研究现状,指出了AFP急待解决的技术和理论问题,并对其发展趋势进行展望.     

基于遗传算法优化的神经网络及其在机械故障诊断中的应用

针对神经网络结构的设计基本上依赖于人的经验的缺点,提出了一种利用遗传算法优化神经网络的算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,同时对神经网络的连接权和结构进行了优化,剔除整个网络冗余节点和冗余连接权,提高了网络的处理能力。将该方法应用于磨机故障诊断,能够对故障模式进行精确的识别, 取得了很好的效果。