12、基于Petri网的半导体制造过程调度策略

基于Petri网的半导体制造过程调度策略

1. 半导体制造调度研究背景

近年来,现代半导体制造设施具有高度自动化和资本密集的特点,这使得其生产过程的设计和管理成为研究热点。在标准生产活动中,通常会同时处理多种类型的产品,每个产品都要经过多个阶段,且每个阶段会由多个可用仪器中的一个来执行操作。传统上,基于以往经验,生产调度是临时手动规定的,这种方式耗时、费力且容易出错,因为半导体制造过程极其复杂。因此,有必要建立一种计算机辅助方法,以系统地生成半导体生产操作的最优调度方案。

2. 相关研究进展
  • 半导体制造调度研究 :许多学者进行了相关研究。例如,Uzsoy等人尝试用析取图对最终测试程序建模;Johri和Duenyas等人概述了半导体工艺规划和调度的主要挑战;Chen等人构建整数规划模型描述IC生产测试过程并使用拉格朗日松弛技术求解;Lu和Kumar、Narahari和Khan分别将先进先出(FBFS)和后进先出(LBFS)策略应用于重入过程;Kumar等人基于排队论分析重入晶圆生产方案。
  • Petri网在半导体制造中的应用 :由于Petri网适合表征和分析离散事件系统,许多研究采用它对半导体生产过程进行建模和仿真。如Cavalieri等人用有色Petri网描述生产序列并通过可达树确定最小成本调度;Lin和Huang用有色定时Petri网对IC制造中的熔炉建模;Allam和Alla基于混合Petri网模拟和分析组装与测试过程等。
  • 批处理化学过程调度进展 :在批处理化学过程调度方面也取得了很大进展,开发并应用了
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电】径向直流微电的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电或智能电研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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