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基于神经网络的CMP过程智能R2R预测控制: 2012年; 针对化学机械研磨(CMP)过程非线性、时变和不易在线测量的特性,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络和微粒群(PSO)算法的CMP过程run-to-run(R2R)预测控制器NNPR2R。首先通过样本数据用减聚类算法和最小二乘法构建CMP过程的RBF神经网络预测模型,解决了复杂CMP过程难以建立精确数学模型的难题和提高了预测模型的精度。然后通过PSO算法滚动优化求取控制律,解决了基于导数的优化技术易于陷入局部最优的问题并提高了控制精度。仿真结果表明,CMP过程NNPR2R控制器的性能优于常规的EWMA方法,有效抑制了过程漂移和减小了不同批次间产品的差异,显著降低了材料去除率(MRR)的均方根误差。; 王亮胡静涛; 关键词：化学机械研磨径向基函数神经网络预测控制

基于灰色模型的CMP过程免疫预测R2R控制被引量：3: 2012年; 针对化学机械研磨(chemical mechanical polishing,CMP)过程非线性、时变、产品质量不能在线测量的特性,为了提高CMP过程R2R(Rum-to-Run)控制的精度,提出了一种基于灰色模型和克隆选择免疫算法的CMP过程R2R预测控制器GI-PR2R。通过离线测量获得历史批次少量数据,构建CMP过程的在线灰色GM(1,N)预测模型,解决了复杂CMP过程难以建立精确数学模型的难题提高了预测模型的精度。通过基于克隆选择免疫算法的CMP过程预测控制的滚动优化,避免了基于导数的优化技术易陷入局部最优的问题,进而提高了控制精度。仿真结果表明,CMP过程GIPR2R控制器的控制精度优于EWMA(exponentially weighted moving average)方法,有效抑制了过程漂移,减小了不同批次间产品的差异,材料去除率(material removalrate,MRR)的均方根误差在总批次与控制目标不同这2种情况下分别降低了18.09%和16.84%。; 王亮胡静涛; 关键词：化学机械研磨克隆选择预测控制

有滞留时间约束的集束型装备在线调度问题研究被引量：5: 2011年; 针对半导体制造中有滞留时间约束的集束型装备,研究了临时晶圆到达时的在线调度问题,描述了调度问题域,建立了问题的数学模型,并根据模型提出了两层调度方法.外层算法通过粒子群优化过程求解临时晶圆的加工顺序;内层算法在给定加工顺序的基础上,采用前向和后向递推方法获得可行解空间,并从可行解空间获得最优完工时间.从理论上证明了算法的可行性,并通过仿真结果表明,该方法对求解大规模临时晶圆的调度问题是十分有效的.; 李林瑛胡静涛; 关键词：半导体制造集束型装备在线调度粒子群优化算法

基于随机Petri网的集束装备模型及马尔可夫链分析被引量：4: 2011年; 为了分析集束装备的性能,采用随机Petri网建模方法描述装备串行加工过程.采用自底向上方式,首先建立集束装备各组成模块的基本模型,然后根据实际的加工过程构造出整个装备的随机Petri网模型.给出了模型的马尔可夫链分析过程,进一步推导出装备的吞吐率和加工腔体的利用率.结果表明,该模型不仅可以表现集束装备的并发性,而且能表示出设备操作时间的随机性.该方法能够有效地描述和分析集束装备的加工过程.; 郑秀红胡静涛于海斌; 关键词：随机PETRI网马尔可夫链

半导体制造两集束型装备调度模型和算法研究被引量：4: 2010年; 针对单臂机器人的两集束型装备调度问题,利用分解方法将两集束型装备分解为两个单集束型装备。证明了分解后单集束型装备的缓冲模块加工时间必定在一个允许的时间范围内,并建立单集束型装备调度问题的线性规划(Linear Programming,LP)模型,提出了基于LP模型和机器人无碰撞约束条件的搜索算法。以半导体制造化学机械抛光设备为例,验证了模型和算法的有效性。; 李林瑛胡静涛; 关键词：半导体制造调度线性规划模型

复杂单臂机器人集束型装备调度模型被引量：6: 2009年; 针对一类存在并行和可重入腔的复杂单臂机器人集束型装备的调度问题,通过对加工腔、机器人、并行和可重入腔中的各个机器人活动进行分析,推导出对应的时序约束关系,建立了问题的混合整数规划模型,从而获得最优的机器人动作序列和最小周期.调度实例表明了模型的可行性和高效性.; 李林瑛胡静涛; 关键词：半导体制造集束型装备混合整数规划模型

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沈阳市科技计划项目(108155-2-00)