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时间:2019-03-08
《混合遗传算法metropolis蒙特卡罗湿法腐蚀工艺模型的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要混合遗传算法的Metropolis蒙特卡罗湿法腐蚀工艺模型研究硕士研究生:田秘导师:幸研东南大学本文提出基于遗传算法和Metropolis蒙特卡罗方法的湿法刻蚀混合工艺模型。该模型能够根据有限个晶面刻蚀速率的实验数据自动计算出不同工艺条件下蒙特卡罗法中腐蚀概率函数的能量参数,使任意晶面{Jlzk,}的刻蚀速率与实验值一致。提出一种新型表面原子移除概率函数,计算结果表明新概率模型能够适用于任意浓度及温度的KOH和TMAH系统,与现有模型相比,具有适用范围广,精度高等优点。结构仿真测试进一步证明了新工艺模型能够正确模拟不同的工艺过程和表面形貌。基本内容
2、如下:首先,建立Metropolis蒙特卡罗仿真模型,通过腐蚀概率函数将表面原子的移除概率转换成各向异性刻蚀速率。将本文研究的搜索腐蚀概率最优解集的问题转化为一个多目标优化问题,以晶面(221),(j33),(211),(411),(21∞,(31D),(100),(11∽和(111)的刻蚀速率作为优化目标,建立混合遗传算法的Metropolis蒙特卡罗工艺模型,能够根据晶面宏观刻蚀速率优化计算出腐蚀概率函数中的能量参数。其次,介绍现有的两种腐蚀概率模型,键能削弱模型和RPF函数模型,在不同刻蚀条件下对两种模型的能量参数进行优化,计算结果与实验数据的对
3、比表明两种概率模型具有等价性和局限性,在中等浓度的KOH或低浓度的KOH+IPA中能够正确计算大多数晶面的各向异性刻蚀速率,但在其它刻蚀条件下,两种模型的计算结果与理想值间的误差很大,无法正确描述刻蚀速率的各向异性特征。针对现有概率模型的局限性,提出一种新的腐蚀概率模型——改进型RPF,该模型不仅保留了RPF的全部优点,并且在此基础上加以改进,计算对比表明新概率函数能够适用于任意浓度及温度的KOH和TMAH刻蚀系统,与现有模型相比,适用性更广,计算精度更高。计算30wt%KOH条件下表面原子的激活能,分析其与刻蚀速率的关系。最后,利用刻蚀仿真系统对典型
4、微结构进行模拟计算,进一步证明新工艺模型能正确仿真不同的结构工艺和表面形貌。关键词:Metropolis蒙特卡罗;遗传算法;各向异性;湿法刻蚀;腐蚀概率;刻蚀速率ABSTRACTAhybridGenetic·-MetropolisMonteCarloalgorithmforwetetchingoffabricationprocessCandidateforMaster:TIANMiAdviser:XINGYanSoutheastUniversityInthisdissertation.anewhybridgeneticalgorithm—Metropo
5、lisMonteCarlomodelforanisotropicwetetchingofsiliconME,MSfabricationprocessisproposed.Thehybridmodelconvertstheexperimentaletchratesofseveralgiven{hkl}planesintoenergyparametersofremovalprobabilityfunctioninMonteCarloSOthattheetchratesofanyfhkl}planesincalculationandexperimentagr
6、eewitheachother.AnewformofremovalprobabilityfunctioniSadvanced,theoptimizedetchratesof{乃k/)planescalculatedwithwhichindicatethatthenewmodeliSsuitedtoetchingconditonswithanyconcentrationsandtemperatureswithhighsimulationaccuracywhilecomparingwithexistingmodel.Moreover,simulationo
7、fMEMSstructurefabricationprocessesisperformedtodemonstratetheabilityofthenewmodel.TheessentialworkiSasfollows:First,theissueofsearchingfortheoptimalremovalprobabilitiesistransformedtoamultiobjectiveoptimizationproblem,inwhichetchratesof(221),(133),(211),(411),(21∞,(310),(100)and
8、(110)planesareregardedastheoptimizationobjectiv
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