基于RBF神经网络的离子束抛光去除函数算法研究

发布时间：2017-09-13 06:12

  本文关键词：基于RBF神经网络的离子束抛光去除函数算法研究

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【摘要】：随着科学技术不断地发展进步,光学、微电子、天文学等领域的研究工作对超光滑表面的需求量日益增加,对关键零部件表面的面形精度亦有着越来越高的要求,甚至需要其达到亚纳米级的精度。正是由于这种需求促使超精密加工技术得以迅猛发展,从而使得拥有独特优势的离子束抛光技术也应运而生。该技术是基于原子溅射理论的一种先进技术,它能够实现对光学元件表面材料的原子量级上的无应力及非接触式的抛光加工。本论文主要对离子束抛光工艺中的去除函数进行了重点研究,建立了去除函数理论模型,并对去除函数的模型加以修正从而使其模型估计精度得到提高。根据已建立的去除函数模型,结合离子束抛光工艺加工的原理,可以计算出待加工点的驻留时间,并通过计算机控制完成最终所需的高精度面形的加工。本论文从形成去除函数的离子束方面出发,以Ar+刻蚀石英玻璃(SiO2)为研究模型,主要进行了以下几方面内容的研究:(1)离子束特性的研究:对离子束抛光工艺中的物理溅射原理和溅射产额进行了相关的研究。溅射产额主要会受到入射的离子种类、离子束的入射角度、离子束能量等工艺参数的影响。通过溅射实验获取相关数据,使用MATLAB软件对获得的数据进行仿真实验,得出相关工艺参数与溅射产额之间的关系。(2)去除函数模型的研究:对均匀离子束轰击下光学元件表面的刻蚀速率加以研究,并且建立了离子束去除函数的数学模型。通过该数学模型可知,离子束的去除函数会受溅射产额的影响,为了能够实现对去除函数多角度控制的功能,需要建立离子束的入射角度和溅射产额之间的相互关系。我们基于RBF神经网络算法对离子束抛光技术中的去除函数的关键参数(溅射产额)进行运算,选择合适的RBF网络的相关参数,并使用训练好的神经网络来实现离子束的入射角度和溅射产额之间关系的推算。(3)驻留时间的求解与优化:使用奇异值分解(SVD)算法以及最小二乘正交分解(LSQR)算法对CEH模型进行驻留时间的求解和模拟仿真,并对其中出现的边缘效应问题进行解决。
【关键词】：离子束抛光 去除函数 溅射产额 RBF神经网络 CEH模型 驻留时间
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ171.68;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 课题研究的背景与意义8-9
• 1.2 超精密加工技术概况9-10
• 1.3 离子束抛光技术的发展和研究现状10-12
• 1.4 课题研究的主要内容及章节安排12-13
• 第2章 离子束特性研究及去除函数模型的建立13-22
• 2.1 溅射原理13-14
• 2.2 溅射产额主要影响参数分析14-17
• 2.2.1 离子溅射的模拟原理14
• 2.2.2 入射离子种类及数量的影响14-15
• 2.2.3 入射角度对溅射产额的影响15-16
• 2.2.4 离子束能量对溅射产额的影响16-17
• 2.3 CCOS技术17-18
• 2.4 去除函数模型建立18-21
• 2.4.1 均匀束作用下的表面去除速率18-19
• 2.4.2 去除函数理论模型建立19-21
• 2.5 本章总结21-22
• 第3章 去除函数参数的神经网络构建22-32
• 3.1 神经网络的选取22-24
• 3.1.1 神经网络选取22
• 3.1.2 RBF网络的工作原理及优点22-24
• 3.2 RBF神经网络构建24-27
• 3.2.1 网络的样本数据和训练方式24
• 3.2.2 样本数据的归一化24-27
• 3.2.3 传递函数27
• 3.3 神经网络算法的实现27-28
• 3.4 神经网络的训练28-31
• 3.5 本章总结31-32
• 第4章 驻留时间求解32-42
• 4.1 驻留时间算法模型的建立及优化32-35
• 4.1.1 CEH模型的建立32-33
• 4.1.2 CEH模型的优化33-35
• 4.2 驻留时间的求解35-37
• 4.2.1 SVD算法36
• 4.2.2 LSQR算法36-37
• 4.3 模拟仿真37-39
• 4.4 边缘优化延拓39-40
• 4.5 本章总结40-42
• 第5章 全文总结与展望42-44
• 5.1 全文总结42-43
• 5.2 研究展望43-44
• 参考文献44-46
• 致谢46

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本文编号：841978