28、氧沉淀模拟:模型类型与应用

氧沉淀模拟:模型类型与应用

1. 引言

近年来,计算机模拟在研究硅中氧相关现象方面的应用越来越受到关注。这主要得益于现代计算机设备性价比的不断降低,使得开发更加复杂和精确的模型成为可能。除了科学研究的兴趣外,氧沉淀建模和模拟还具有重要的经济意义,它可以减少在热器件加工步骤中设计氧沉淀时所需的昂贵且耗时的退火实验,从而优化内部吸杂和洁净区深度。

本文的目标是介绍如何使用计算机模拟来计算热处理硅晶体中氧沉淀的数量和大小,并将计算结果与实验结果进行对比。我们将重点关注氧沉淀的大小分布函数,它是描述所有沉淀大小的生长和溶解过程的基本量。由于实验上难以直接获取沉淀大小分布函数,我们将对其加权求和结果进行计算和实验对比,如总沉淀氧浓度、总沉淀密度或平均沉淀半径。

2. 模型类型

2.1 成核模型

2.1.1 概念

过饱和溶液中核形成的稳态理论最初由Vollmer和Weber于1926年提出,后经Becker和Doring扩展,被称为VWBD理论。该理论假设沉淀大小分布函数等于平衡分布函数:
[f_{eq}(n) = C_s \exp[ - \Delta G(n)/(k_B T) ]]
其中,(C_s)是成核位点的浓度,(\Delta G(n))是形成具有(n)个氧原子的沉淀的吉布斯自由能,(k_B)是玻尔兹曼常数,(T)是绝对温度。临界氧原子数(n_c)由(d\Delta G(n)/dn = 0)确定。对于(n > n_c)的沉淀,生长比溶解更可能;而对于(n < n_c)的沉淀,情况则相反。成核理论计算了单位时间内从亚临界到超临界沉淀大小生长的沉淀(核)数量,稳态成核速率由下式给出: <

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值