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DRIE工艺模型优化及并行计算算法研究的开题报告

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精品文档---下载后可任意编辑DRIE 工艺模型优化及并行计算算法讨论的开题报告一、选题背景和意义DRIE(deep reactive ion etching)是一种基于微电子制造领域的重要工艺,它能够制造出具有高深宽比的微纳米结构,比如 MEMS(微电子机械系统)中的微马达、天线、传感器、波导等。DRIE 工艺主要涉及到等离子刻蚀、保护膜沉积、电场控制以及气体输运等多方面的问题,其中,等离子刻蚀作为 DRIE 的核心技术之一,直接影响到微电子器件的性能和可靠性。传统的 DRIE 工艺中存在一些弊端,比如制造周期长、加工效率低等。为了解决这些问题,需要对 DRIE 工艺进行优化和改良:模型优化可以充分利用计算机模拟技术,减少试错性实验的次数和成本,同时优化结构参数和工艺参数,提高制造效率和器件性能;并行计算技术可以提高DRIE 模拟计算的效率和精度,缩短计算周期,从而为 DRIE 的实际应用提供支持。本课题将讨论 DRIE 工艺模型优化和并行计算算法,旨在为微电子器件制造提供科学技术支撑,从而推动中科院院士王勇讨论团队的技术成果向工业化转化,促进我国微电子产业的进展。二、讨论内容本课题将主要围绕以下三个方面进行讨论:1. DRIE 工艺模型优化:讨论基于物理学和数学模型的 DRIE 工艺模运算优化方法,包括优化结构参数、优化工艺参数、优化设备配置等。通过计算机仿真技术,减少实验试错的次数和成本,优化 DRIE 工艺流程,提高器件制造效率和性能。2. 并行计算算法讨论:针对 DRIE 模拟计算的复杂性和巨大的计算量,讨论一种高效的并行计算算法,以提高计算效率和精度,并且发掘高性能计算平台技术,不断优化模拟方法和算法,全面提升 DRIE 模拟计算能力。3. 系统集成及实验验证:将所讨论的模拟算法和优化方法进行系统集成,通过试验验证所提供的方案是否可实施,是否能达到所预期的目的,通过数据的比对和对比,验证讨论成果的正确性和有效性。三、讨论计划本课题将分为以下四个阶段进行:精品文档---下载后可任意编辑1.文献调研和理论分析阶段:对 DRIE 工艺技术进行系统梳理和整理,阅读与之相关的文献并进行总结和分析;通过建立数学模型,深化探讨DRIE 工艺理论基础,建立计算机模拟模型。2.算法程序设计和并行化优化阶段:根据工艺理论和模型,开发出合适的 DRIE 仿真计算程序,并将计算过程进行系统优化,整合并行计算技术,提高计算效率和精度。3.试验验证和结果分析阶段:通过实验验证和数据分析,...

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