检索结果-内蒙古大学图书馆

spatial batch optimal design based on self-learning gaussian process models for lpcvd processes

Chinese Journal of Chemical Engineering 2015年第12期23卷 1958-1964页

作者：孙培谢磊陈荣辉 State Laboratory of Industrial Control Technology Institute of Cyber-Systems and ControlZhejiang University

Low pressure chemical vapor deposition(lpcvd) is one of the most important processes during semiconductor ***,the spatial distribution of internal temperature and extremely few samples makes it hard to build a good-quality model of this batch ***,due to the properties of this process,the reliability of the model must be taken into consideration when optimizing the *** this work,an optimal design strategy based on the self-learning gaussian process model(GPM) is proposed to control this kind of spatial batch *** GPM is utilized as the internal model to predict the thicknesses of thin films on all spatial-distributed wafers using the limited *** the conventional model based design,the uncertainties of predictions provided by GPM are taken into consideration to guide the optimal design of manipulated variables so that the designing can be more prudent Besides,the GPM is also actively enhanced using as little data as possible based on the predictive *** effectiveness of the proposed strategy is successfully demonstrated in an lpcvd process.

关键词： batchwise lpcvd transport processes spatial distribution gaussian process model optimal design

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