基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型

目的 通过训练不同实验参数条件下的确定性剪切增稠抛光的实验数据,建立基于BP神经网络的确定性剪切增稠抛光材料去除率模型,为实现抛光点材料的确定去除控制提供基础。方法 以BK7平面玻璃为抛光对象展开确定性剪切增稠抛光正交实验,根据正交实验分析结果,比较抛光头转速、抛光头与工件之间的间隙以及抛光液浓度三个因素,对抛光点材料去除率影响的权重,确定BP神经网络的输入参量。根据经验公式初步确定网络隐含层节点个数,并综合比较不同隐含层节点数目下的模型性能来确定整体网络结构,使用训练集实验数据训练网络模型,建立抛光点的材料去除率模型。结果 模型预测结果与实验结果对比表明,所建立的峰值去除率BP神经网络预测模型输出结果与实验结果之间的相对误差在6.8%以内,验证了所建立材料去除率模型的准确性。结论 传统理论模型难以精确描述确定性剪切增稠抛光的工艺参数与抛光区域材料峰值去除率之间复杂的非线性映射关系,而BP神经网络的自学习自适应能力能够克服这种问题,为确定性剪切增稠抛光去除率模型的建立提供新的思路。     

基于SPSO–BP神经网络的自适应抛光工艺参数匹配

目的 在湿性物理抛光作业中,根据不同工件的表面抛光质量和效率要求,实现抛光工艺参数的自适应匹配,达到理想的抛光效果。方法 基于工件表面材料去除原理,建立工艺参数与材料去除率(MRR)和表面粗糙度的数学关系模型,明确影响抛光效果的工艺参数。针对工艺参数与抛光质量和效率之间的复杂且交互影响的关系,以及理论计算的抛光效果与实际结果存在差异的问题,提出SPSO–BP预测模型,分别以20组不同的抛光工艺参数与对应抛光结果为训练样本,训练SPSO–BP模型,并与传统PSO–BP模型进行对比。基于训练好的预测模型,根据不同的基础条件与抛光质量和抛光效率的要求,通过模型自适应匹配抛光工艺参数。针对SUS304板材,设定表面粗糙度目标R_a1—R_a5和材料去除率目标R_m1—R_m5,分别通过SPSO–BP和PSO–BP模型预测获得的工艺参数进行抛光试验,将获得的真实粗糙度Ra_z1—Ra_z5和材料去除率R_mz1—R_mz5与目标值进行对比...     

晶体取向对蓝宝石晶片抛光加工的影响研究

目的 对比分析不同晶向蓝宝石晶圆抛光结果,优化加工参数,探究晶体取向对抛光结果的影响规律.方法 选取A、C面蓝宝石晶片(50.8 mm)为研究对象,采用控制变量法,分别以加工载荷(9.87、14.81、19.75 kPa)和抛光盘转速(20、40、60、80 r/min)为变量,以表面粗糙度Ra和材料去除率MRR为评价指标,对两种晶体取向的蓝宝石晶片进行抛光加工试验,借助3D表面轮廓仪与扫描电子显微镜SEM,对加工前后蓝宝石晶片的表面形貌进行对比,并根据试验结果优化加工参数.结果 A、C面蓝宝石晶片的表面粗糙度与材料去除率,随时间均表现出先快速下降,然后逐渐变缓,最后趋于稳定的趋势.当选取转速60 r/min、载荷14.81 kPa的参数组合时,两种晶片获得目标最小粗糙度和最大材料去除率,最终得到A面Ra=24.874 nm,MRR=3.715 nm/min,C面Ra=2.763 nm,MRR=7.647 nm/min,C面材料去除率为A面的2.1～2.5倍.结论 蓝宝石晶体取向作用对材料加工结果存在显著影响,在相同的加工条件下,相较于A面蓝宝石,C面蓝宝石更容易获得纳米级的表面质量和更高的材料去除率,即C面更易加工.     

基于MOGWO的45#钢表面激光抛光工艺参数多目标优化

目的 提高45^#钢表面激光抛光后的成形质量,提出一种激光抛光工艺参数多目标优化方法。方法 构建基于功率、扫描速度、搭接距离的三因素三水平激光抛光试验,并分别应用粗糙度测量仪、显微硬度计和超景深三维显微镜测试抛光层的粗糙度、显微硬度和抛光层深度。基于试验数据,分别应用指数模型和二阶响应面模型构建抛光工艺参数与表面粗糙度、显微硬度、抛光深度的回归预测模型,并对2种模型的预测精度进行对比分析。采用多目标灰狼优化算法(MOGWO)结合优劣解距离法(TOPSIS)-CRITIC综合评价决策体系对抛光工艺参数进行寻优和多属性决策。结果 二阶响应面模型具有更高的预测精度,能够更好地反映激光抛光工艺参数与各响应目标之间的映射关系。当功率为113 W、扫描速度为3 m/min、搭接距离为0.13 mm时,粗糙度值Ra从11.563 μm降至5.713 μm,降幅为50.59%,显微硬度从185.9HV0.5升至364.7HV0.5,升幅为96.18%,此时的抛光深度为0.051 mm,最大相对误差为7.84%。结论 此方法可以为其他金属材料表面激光抛光质量预测模型的构建及工艺参数寻优提供借鉴。     

紫外光催化辅助Ga面GaN化学机械抛光试验研究

目的 探究在紫外光催化辅助抛光过程中,相关因素对氮化镓晶片Ga面去除率(MRR)及表面粗糙度(Ra)的影响规律,提高单晶氮化镓高效率低损伤的超光滑表面质量。方法 通过结合紫外光与化学机械进行抛光,采用单因素试验方案,对GaN晶片的Ga面进行紫外光催化辅助化学机械抛光试验,比较在无光照、光照抛光盘、光照抛光液3种抛光方式和不同TiO₂浓度、pH值、H₂O₂含量、抛光压力、抛光盘转速和抛光液流条件下的抛光效果。最后通过正交试验进行抛光工艺参数优化,通过测量不同条件下紫外光催化辅助化学机械抛光过程中的MRR值和Ra值,探究GaN晶片Ga面抛光效果。结果在紫外光催化辅助抛光条件下,通过对单因素试验和正交试验的抛光参数进行分析和优化,GaN晶片材料去除率可以达到698.864nm/h,通过白光干涉仪观测可以获得表面粗糙度Ra值为0.430nm的亚纳米级超光滑GaN晶体表面。结论 基于紫外光催化辅助GaN晶片Ga面化学机械抛光试验,紫外光辅助化学机械的复合抛光方式能够促进GaN表面生成物Ga₂O₃     

LiTaO3晶片CMP过程工艺参数研究

采用不同抛光条件抛光LiTaO3晶片,通过测量其加工表面粗糙度和材料去除率,探讨了化学机械抛光去除机理,分析了抛光垫材料和状态、抛光压力、抛光盘转速等因素对LiTaO3晶片抛光表面质量和材料去除率的影响规律,并获得了LiTaO3晶片CMP加工的有效工艺参数.实验表明,为获得LiTaO3晶片超精密表面,可采用沥青和平绒布抛光垫进行粗抛和精抛,然后采用旧无纺布(抛光垫)进行终抛,获得较大工件去除率和较光滑表面,得到良好的综合抛光效果.在修正环型超精密抛光机上,理想的LiTaO3工艺参数为:抛光压力为7.25 kPa,抛光盘转速为60rpm.     

基于田口法的石英玻璃剪切增稠抛光工艺参数优化

目的 研究石英玻璃剪切增稠抛光(STP)过程中,不同抛光参数对材料去除率及表面粗糙度的影响,提高石英玻璃表面质量,并优化工艺参数.方法 基于田口法设计实验,以材料去除率、表面粗糙度为评价指标,分析抛光速度、磨粒浓度和抛光液pH值三个关键参数对石英玻璃STP抛光效果的影响.通过信噪比评估实验结果,采用方差分析(ANOVA)法计算各因素的权重,并得出最优工艺参数组合.结果 抛光液pH值对Sa的影响最大(41.85％),其次是磨粒浓度(39.06％)和抛光速度(19.09％).磨粒浓度对材料去除率(MRR)的影响最显著(63.78％),其次是抛光速度(28.81％)和抛光液pH值(7.41％).在优选的抛光参数组合(抛光速度100 r/min,磨粒质量分数12％,抛光液pH=8)下,石英玻璃在抛光8 min后,表面粗糙度Sa从(110±10)nm降低到(1.2±0.3)nm,MRR达到165.2 nm/min.结论 在优化工艺参数下进行剪切增稠抛光,可有效去除石英玻璃表面划痕,提高石英玻璃表面质量.剪切增稠抛光可应用于石英玻璃平面及曲面抛光.     

磁性复合流体抛光氧化锆陶瓷的工艺优化

为提高氧化锆陶瓷工件的表面质量,采用磁性复合流体（由包含纳米级铁磁颗粒的磁流体与包含微米级羰基铁颗粒的磁流变液混合而成）对氧化锆陶瓷进行抛光,以达到降低材料表面粗糙度和减少表面与亚表面损伤的目的。利用田口方法设计3因素3水平正交试验,着重分析磁铁转速、加工间隙和抛光液磨粒粒径对表面粗糙度和材料去除率的影响规律,并采用方差分析法分析各因素对2个评价指标的影响权重。可达到最低表面粗糙度的工艺参数组合为：磁铁转速,300 r/min;加工间隙,0.5 mm;磨粒粒径,1.25μm。可达到最高材料去除率的工艺参数组合为：磁铁转速,400 r/min;加工间隙,0.5 mm;磨粒粒径,2.00μm。根据优化的工艺参数进行抛光,表面粗糙度最低可达4.5 nm,材料去除率最高可达0.117μm/min,优化效果显著。利用遗传算法优化BP神经网络建立抛光预测模型,预测误差为3.948 4%。     

基于灰色预测模型电火花线切割工艺参数优化

针对电火花线切割加工机制的不确定性,工艺参数与工艺指标具有高度非线性关系;设计正交实验,分析脉宽、占空比、加工电流、丝速和跟踪系数对SKD?11材料去除率（ MRR）的影响;分别建立逐次广义回归模型（ GRM）和灰色预测模型（ GFM）,并对两个模型进行实验验证和比较,寻求出最佳的工艺参数。验证实验表明,所建立的灰色预测模型（ GFM）能够对实际加工的材料去除率（ MRR）进行精确的预测。     

TFT-LCD玻璃基板精细雾化抛光的工艺参数优化

为了研究抛光工艺参数(抛光压力、抛光台转速、抛光液流量)对精细雾化抛光TFT-LCD玻璃基板的影响,实现对玻璃基板的高效、高质量加工,采用正交试验方法对玻璃基板进行雾化抛光,以材料去除率(MRR)和表面粗糙度(Ra)为评价指标,根据实验结果得到最优的工艺参数组合,并将传统抛光和雾化抛光进行了对比。结果表明:当压力为0.055 MPa,抛光台转速为65r/min,抛光液流量为8.3mL/min时,雾化抛光的材料去除率为219nm/min,表面粗糙度Ra为1.1nm,光学透过率≥92.6%。在相同的试验条件下,传统抛光的去除率和表面粗糙度分别为335nm/min和1.2nm,两种方法的抛光效果相近,但雾化方法抛光液用量仅为传统的1/10。     

基于模糊神经网络的晶圆制造产出率预测方法研究

晶圆侦测产出率指标的准确预测,对晶圆制造系统的投料计划和调度优化具有重要意义。为提高晶圆侦测产出率指标的预测精度,提出了一种基于模糊神经网络的晶圆产出率预测方法。基于某晶圆制造企业的实际生产数据,与传统的基于神经网络模型、泊松模型和负二项式模型的晶圆产出率预测方法进行比较,结果表明基于模糊神经网络的晶圆产出率预测方法具有更高的预测精度,证明了该预测方法的有效性。     

基于神经网络的铣削大理石表面粗糙度预测模型

目的利用粒子群优化BP神经网络建立大理石加工表面粗糙度精确预测模型。方法首先采用不同切削参数进行铣削大理石试验,测量加工表面粗糙度值,同时对粒子群算法进行改进,使惯性权重按指数形式递减,并增加速度扰动系数,利用改进粒子群算法优化BP神经网络,建立铣削大理石表面粗糙度神经网络预测模型。其次使用部分试验数据来训练预测模型,使得到的网络参数让网络可以精确预测表面粗糙度。最后利用其余试验数据验证神经网络预测模型的准确性与可靠性。结果经过计算得到粒子群优化BP网络算法的预测模型归一化均方差为0.0501,最大相对误差为10.78%,且误差变化较为均匀。经验公式模型归一化均方差为0.1069,最大相对误差为39.64%,误差变化幅度较大。结论将神经网络模型与经验公式相比较,结果表明,所建网络模型具有较高的预测精度与较强的鲁棒性,对合理选择切削用量以得到理想表面粗糙度有一定参考价值。     

Mechano-chemical polishing of silicon wafers

Rapid progress in recent IC fabrication industry has increased the demand of tight specification of non-uniformity (NU) and surface polishing in silicon wafer planarization. Chemical–mechanical polishing (CMP) is currently the most popular method for IC wafer planarization. However, the sub-surface damage problem caused by hard abrasives and chemical waste problem of CMP have decreased the throughput and increased the cost of IC fabrication. This study is to investigate the mechano-chemical polishing (MCP) of silicon wafers by slurry of soft abrasives, BaCO₃ and through experiments to verify that the solid phase chemical reaction (SPCR) is the main reaction process involved in MCP. A planarization mechanism with compliance has been designed and tested through MCP experiments. Experimental results of MCP of silicon wafers have achieved the average of surface roughness improvement ratio (SRIR) to 99% and the surface roughness R_a=0.633 nm measured by atomic force microscope (AFM). The material removal rate (MRR) has been calculated and the significant influence of slurry weight percent and polishing pressure have been found. The NU has also been estimated for evaluation of MCP parameters. The sub-surface damage of silicon wafer has not yet been found in experimental results and hence the MCP process of silicon wafers has been verified to become a green or environment-friendly technology of silicon wafer planarization.     

金属钼圆基片平面研磨及其表面创成机理研究

目的 实现金属钼圆基片高效平坦化加工,获得超光滑表面。方法 采用游离磨料对钼圆基片进行平面研磨加工,研究磨料种类及研磨盘转速、研磨压力、研磨时间等工艺参数对研磨效果的影响规律,通过材料去除率(MRR)与表面粗糙度(Ra)的建模分析,对比钼材与高硬脆和高塑性材料,揭示其研磨工艺特性、探究其表面创成机理。结果 钼圆基片材料去除快慢和表面形貌受各因素作用的综合影响。CeO2磨料适合钼圆基片的研磨加工,材料去除方式为二体、三体摩擦塑性去除;在研磨过程中,MRR随研磨盘转速、研磨压力的递增而先增大后减小,在研磨盘转速为60 r/min、研磨压力为0.026 MPa条件下MRR达到最大;除磨料因素外,其他工艺因素对表面粗糙度的影响较小;MRR和Ra随加工时间的延长而趋于稳定;使用粒径W1 CeO2磨料在研磨盘转速为60 r/min、研磨压力为0.026 MPa下研磨40 min后,表面粗糙度Ra由46 nm降至9.53 nm,MRR达1.16 mg/min。结论 采用游离磨料研磨方法在优化工艺条件下可以有效降低表面粗糙度,获得良好表面。     

Electrochemical behavior and polishing properties of silicon wafer in alkaline slurry with abrasive CeO2

The electrochemical behavior of silicon wafer in alkaline slurry with nano-sized CeO2 abrasive was investigated. The variations of corrosion potential （φcorr） and corrosion current density （Jcorr） of the P-type （100） silicon wafer with the slurry pH value and the concentration of abrasive CeO2 were studied by polarization curve technologies. The dependence of the polishing rate on the pH and the concentration of CeO2 in slurries during chemical mechanical polishing（CMP） were also studied. It is discovered that there is a large change of φcorr and Jcorr when slurry pH is altered and the Jcorr reaches the maximum （1.306 μA/cm^2） at pH 10.5 when the material removal rate（MRR） comes to the fastest value. The Jcorr increases gradually from 0.994 μA/cm^2 with 1% CeO2 to 1.304 μA/cm^2 with 3% CeO2 and reaches a plateau with the further increase of CeO2 concentration. There is a considerable MRR in the slurry with 3% CeO/at pH 10.5. The coherence between Jcorr and MRR elucidates that the research on the electrochemical behavior of silicon wafers in the alkaline slurry could offer theoretic guidance on silicon polishing rate and ensure to adjust optimal components of slurry.     

GaN晶片电化学腐蚀表面摩擦磨损特性

目的 研究GaN晶片腐蚀表面的摩擦磨损行为,分析电化学腐蚀条件及介质环境对摩擦磨损行为的影响。方法 对不同条件电化学腐蚀后的GaN晶片表面进行摩擦磨损实验,通过腐蚀表面的摩擦磨损行为分析电解质溶液(NaOH\Na2S2O8\H3PO4)和腐蚀电位对GaN晶片腐蚀效果的影响,以及腐蚀表面材料的磨损去除特性。结果 水介质的润滑作用能有效保持摩擦因数曲线的平稳;不同电解质溶液电化学腐蚀的GaN晶片表面摩擦磨损存在明显差异,摩擦磨损区域沟槽尺寸和磨损率的顺序为NaOH>Na2S2O8>H3PO4;腐蚀电位磨损实验结果表明,腐蚀电位越高,摩擦因数越大,磨损率越大,磨损沟槽表面缺陷越多;通过电化学工作站,测试分析了极化曲线,得到电化学腐蚀速率顺序为NaOH>Na2S2O8>H3PO4,与材料去除磨损率规律一致。结论 摩擦表面的磨损特性表明,腐蚀表面摩擦磨损率越大,磨损区域的缺陷越多,对应的电化学腐蚀速率越快,表面腐蚀作用越强,在磨损过程中材料越容易被去除。在电化学腐蚀表面摩擦磨损过程中,磨料的引入可明显改变腐蚀表面的摩擦磨损特性,硬质金刚石磨料能显著增大表面磨损率,摩擦因数增大,且曲线波动大,磨损区域的缺陷增多,材料去除呈现明显的脆性断裂痕迹;软质硅溶胶磨料相较于金刚石磨料,其磨损率变小,但摩擦因数曲线更平稳,磨损区域的磨损缺陷减少,表面材料呈现明显的塑性域去除。     

基于遗传算法和神经网络的软脆工件研磨加工工艺智能决策系统

目的解决研磨抛光工艺决策中工艺试验耗时耗力的问题,实现在研磨抛光加工中根据加工工艺参数对加工质量进行预估。方法采用遗传算法优化的BP神经网络为主要算法,构建智能预测模型,建立研磨加工中输入参数和输出参数之间的映射关系。然后收集有效的输入参数和输出参数作为网络训练和测试的样本数据集,通过遗传算法对神经网络的初始化权值和偏置进行优化,用样本数据集训练神经网络。同时,在决策系统的理论基础上,将神经网络与决策系统进行结合,利用神经网络的学习能力建立智能决策的数据库和规则库,最终建立智能决策系统。结果与无改进的BP神经网络的决策方法相比,无论是在预测精度,还是学习速度上,遗传算法优化的神经网络性能更加优异,决策系统的决策效果更好。结论研磨加工工艺智能决策系统是可行的,为研磨加工的工艺决策提供了一种新的思路。     

基于BP神经网络与遗传算法的固结磨具制作工艺参数优化

目的 利用BP神经网络技术与遗传算法寻找固结磨具制作最优工艺参数组合,实现固结磨具制作工艺参数的快速寻优.方法 设计磨粒粒径、磨粒质量分数、成型压力、烧结温度的正交工艺参数表,按正交表工艺参数制作蓝宝石晶片加工用的Cr2O3固结磨具,并且设计不同固化温度下制作的固结磨具的硬度与抗压强度测试试验,验证自制的固结磨具加工的...     

Photoelectrochemical mechanical polishing method for n-type gallium nitride

A novel polishing method, photoelectrochemical mechanical polishing (PECMP), is proposed for finishing the n-type gallium nitride semiconductor wafers. The method applies the ultraviolet-light irradiation to a wafer surface to generate unpaired electron-holes during a mechanical polishing process. The free-holes facilitate photoelectrochemical oxidation so as to accelerate material removal in the polishing process. The novel method achieves a material removal rate of 1.2 μm/h which is one order of magnitude higher than that of a conventional technique. In addition, the method removes the surface and subsurface damages induced in a previous machining process and obtains an atomically flat and damage-free wafer surface.