Условие домашнего задания по анизотропному травлению
Описание файла
Документ из архива "Условие домашнего задания по анизотропному травлению", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технология и оборудование микро и наноэлектроники" из 6 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГТУ им. Н.Э.Баумана. Не смотря на прямую связь этого архива с МГТУ им. Н.Э.Баумана, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "технология и оборудование микро и наноэлектроники" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "Условие домашнего задания по анизотропному травлению"
Текст из документа "Условие домашнего задания по анизотропному травлению"
Домашнее задание по анизотропному травлению
-
В качестве исходных параметров процесса травления взять данные таблицы 2 (Скорость травления плоскости кремния <100> (мкм/ч) при различных концентрациях раствора KOH и при различных температурах).
-
Провести определение параметров модели скорости анизотропного травления кремния двумя способами.
-
представить выражения (4) в виде регрессионного уравнения вида и определить его коэффициенты из экспериментального графика,
-
выбрать координаты двух любых точек на построенной прямой и сопоставить им систему уравнений с двумя неизвестными a и b.
-
Задать размытие значений таблицы 2 случайными величинами, получив их с помощью соответствующей функции Excell.
Для проведения виртуального эксперимента необходимо сгенерировать именно случайные нормально распределенные погрешности.
Мой вариант генерации таких погрешностей изложен ниже в виде алгоритма действий:
Значок Microsoft Office слева вверху >>>Параметры Excel >>>Надстройка >>> Пакет анализа >>> Перейти>>> Галка у Пакет Анализа>>>ОК
Excel >>> Данные >>>Анализ данных >>> Генерация случайных чисел.
Найти случайные нормальные распределения.
-
Представим, что в заданном диапазоне мы генерируем 100 (или 1000) случайных величин. Берем первые 9 значений, размываем исходные данные, высчитываем искомые параметры. Что ты и сделал.
-
А теперь представим, что мы выбираем следующие (другие) 9 случайных погрешностей из того же ряда и снова повторяем расчет. Параметры, естественно, изменятся. В третий раз повторим эту процедуру и получим третье значение тех же параметров.
-
Остановимся на этом (хотя, можно и продолжить ), усредним полученные значения и оценим их разброс через средние квадратические отклонения.
-
Вот теперь случайность выбора случайных погрешностей (тавтология неизбежна) будет в какой-то мере компенсирована увеличением числа наших выборок.
-
Повторить п.3-6, увеличивая диапазон распределения случайных погрешностей в 3, 5, 10 раз.
-
Поучаемые значения параметров модели свести в таблицы и представить в виде графиков.
-
Показать зависимость точности получаемых параметров (как разницу между расчетным значением и значением, полученным в п.3).
-
Оформить задание, включив в него хорошо структурированное и логически последовательное описание проделанной работы со всеми подробностями (хорошее упражнение в жанре technical writing), включая вышеупомянутые пожелания, таблицу сгенерированных случайных погрешностей, выборки из нее для трех повторов, графики и т.д.
Цветков