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铁磁流体化学机械抛光的深度学习算法
Deep Learning Algorithm for Ferrofluid Chemical Mechanical Polishing
【Author】 LIAO Zeng;LI Mingjun;HUANG Shan;
【机构】 湘潭大学数学与计算科学学院； 湖南国家应用数学中心；
【摘要】 介绍了一种直角坐标系下的受电流导线作用的铁磁流体CMP雷诺方程模型,并且使用了目前主流的SA-PINNs方法,将其与基于残差的自适应细化方法(RAR)相结合对模型进行求解,这样可以基于实验手段采集的数据集进一步提高模型求解的准确性。首先,考察了电流导线产生的非均匀磁场和抛光参数对CMP过程中晶片表面压力分布的影响。之后,假设CMP模型中抛光液的粘度是未知的,基于一些观测数据,使用了PINN学习得到了抛光液粘度的近似值,同时也得到了抛光液的压力预测分布。
- 【会议录名称】 第二十届中国CAE工程分析技术年会论文集
- 【会议名称】第二十届中国CAE工程分析技术年会
- 【会议时间】2024-08-23
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】TP18;TG175
- 【主办单位】中国力学学会产学研工作委员会