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

发布时间：2017-11-25 18:31

  本文关键词：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

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【摘要】：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。
【作者单位】： 苏州大学机电工程学院苏州纳米科技协同创新中心;江南大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51005102) 中国博士后基金项目(2015M571801) 江苏省博士后基金项目(1402121C) 清华大学摩擦学国家重点实验室开放基金项目(SKLTKF10B04) 教育部留学回国启动基金项目(20111139)
【分类号】：TG175;TG580.692
【正文快照】： 镁合金因具有密度低、比强度高和比模度高等优点,被广泛应用于航天航空、汽车及电子通讯等领域。然而,镁合金软且硬度低,在产品光整过程中很容易产生划痕和磨损等表面缺陷,传统手工或机械抛光难以满足实际生产更为苛刻的光整要求。化学机械抛光(CMP)作为目前唯一的全局平坦化

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7 王U，

本文编号：1227002