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

• 作者: 杨大林 王宏跃 王永光 赵永武 陈瑶
• 来源期刊: 润滑与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 化学机械抛光 镁合金 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TH161|TH117
• 字数: 2449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0150.2016.11.002

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵永武	江南大学机械工程学院	117	687	12.0	21.0
2	陈瑶	苏州大学机电工程学院苏州纳米科技协同创新中心	24	85	4.0	9.0
3	杨大林	江南大学机械工程学院	8	25	3.0	4.0
4	王永光	苏州大学机电工程学院苏州纳米科技协同创新中心	16	44	3.0	6.0
5	王宏跃	江南大学机械工程学院	2	7	2.0	2.0