Московский Государственный Технический Университет им. Н.Э.Баумана

Домашнее задание по курсу:

«Нейросетевое моделирование»

на тему

«Определение соотношения атомов титана и азота в покрытии нитрида титана»

Выполнил: студент группы МТ 11-111

Каракулов Р. А.

Проверил: доцент кафедры МТ11, к. т. н. Панфилова Е.В.

Москва, 2015 г.

Оглавление

1 Описание исследуемой системы 3

2 Анализ входных и выходных параметров 4

3 Набор экспериментальных данных 6

4 Выбор типа сети и её архитектуры 8

5 Выбор способа обучения сети, функции ошибок 9

6 Обучение созданных нейросетей 10

7 Оценка качества обучения сетей 13

8 Обучение сети с изменёнными параметрами 15

9 Анализ возможностей нейронной сети при работе с произвольными данными 16

10 Анализ полученных результатов 17

1 Описание исследуемой системы

В устройствах выработки мегаваттных мощностей (гиротронах) одним из основных элементов является катод вместе с электродами. Используемые в гиротронах катоды – бариевые, а электроды (рис. 1) – молибденовые. Молибден в процессе работы гиротрона при высоких температурах (800-900 ) под воздействием эмитирующего с катода бария имеет низкие антиэмиссионные свойства, что приводит к ухудшению вакуума, изменению состава рабочей среды. Возникла задача нанесения покрытия, которое бы максимально продлевало срок службы электродов и обладало минимальным коэффициентом вторичной электронной эмиссии. Решение данной проблемы – нитрид титана. Известно, что наилучшими физическими свойствами (твёрдость, прочность, адгезия, работа выхода) обладает соединение со стехиометрий TiN_0,6 … TiN_1,16. Требуемая толщина покрытия может варьироваться в зависимости от максимальной адгезии, работы выхода электронов и константы диссоциации при рабочих температурах в парах бария. Но получение этого соединения, отлаженное на различных установках, осуществляется при различных параметрах (рабочее давление, мощность магнетрона, соотношение между рабочим и реактивным газом, температура подложки и т. д.) техпроцесса (индивидуальным для каждой установки). Необходимо выявить, при каких значениях этих параметров на установке «ВУП-11М» кафедры МТ11 получится покрытие с указанным соотношением атомов титана и азота.

Рисунок 1 – Электрод с покрытием из нитрида титана (TiN)

Технологической операцией получения данного покрытия является магнетронное реактивное ВЧ распыление, так как при этом методе плёнки на выходе однородны по своей структуре, а напуск реактивного газа (азота) позволяет получить требуемое химическое соединение.

2 Анализ входных и выходных параметров

Для операции магнетронного реактивного ВЧ нанесения покрытия TiN приведём входные и выходные параметры.

Входные контролируемые и управляемые факторы:

• время техпроцесса (варьируется в зависимости от получаемой толщины);

• мощность, подаваемая на магнетрон (100 – 300 Вт);

• соотношение между рабочим и реактивным газами (от = 10% до

= 20%);

• рабочее давление (0,1 – 1 Па);

• расстояние между подложкой и магнетроном (70 - 150 мм).

Входные контролируемые, но неуправляемые факторы:

• конфигурация подачи газа.

Конфигурация подачи газа на установке «ВУП-11М» является неизменным фактором, поэтому этот параметр вносит систематическую погрешность.

Входные неконтролируемые и неуправляемые факторы:

• температура подложки;

• условия окружающей среды;

• предварительная подготовка (очистка) образцов;

• оператор.

Эти факторы вносят случайную погрешность (на установке «ВУП-11М» нагрев не реализован и подложка нагревается исключительно излучением от плазмы и от ионного тока; температура окружающей среды, влажность в разные дни различна; применяемая на кафедре технология предварительной подготовки не обеспечивает одинаковой чистоты поверхности; действия оператора так же вносят случайную погрешность в результат эксперимента).

Выходные параметры:

• стехиометрия;

• работа выхода электронов;

• константа диссоциации;

• адгезия;

• толщина покрытия.

Среди перечисленных выходных параметров наиболее существенным является стехиометрия, поскольку по достижении области гомогенности (TiN_0,6 – TiN_1,16) соединение обладает наиболее высокой работой выхода электронов (3,2 эВ – 4,6 эВ). Т. е. за выходной параметр примем количество атомов азота, приходящееся на один атом титана. При этом допустимое значение ошибки примем 0,05, так как данные по границам области гомогенности по содержанию азота отличаются в различных литературных источниках.

Рекомендуемая толщина покрытия электрода 5 мкм. Поэтому время техпроцесса будем рассматривать как стабилизируемый параметр, так как техпроцесс магнетронного нанесения требуемой толщины тонкоплёночной структуры TiN длится 30 мин.

Мощность магнетрона непосредственно влияет на скорость осаждения плёнки, т. е. для нанесения 5 мкм покрытия за 30 мин на магнетрон подаётся 300 Вт (это стабилизируемый параметр).

Соотношение между рабочим и реактивным газами непосредственно влияет на стехиометрию плёнки, поэтому это варьируемый параметр (диапазон варьирования от = 10% до = 20%).

Также на стехиометрию влияет расстояние между подложкой и магнетроном и это варьируемый фактор, диапазон изменения которого примем равным 70 – 150 мм.

Рабочее давление назначим 0,3 Па, так как наиболее стабильно тлеющий разряд горит именно при этом значении давления (стабилизируемый фактор).

3 Набор экспериментальных данных

Проведена серия экспериментов при изменении содержания азота в камере на 2%, расстояния (L) между деталью и катодом магнетрона на 10 мм. Результаты приведены в табл. 1.

Таблица 1. Набор экспериментальных данных

№ эксп.	N2, %	L, мм	N/Ti
1	10	70	0,61
2	10	80	0,68
3	10	90	0,76
4	10	100	0,80
5	10	110	0,89
6	10	120	0,81
7	10	130	0,70
8	10	140	0,63
9	10	150	0,56
10	12	70	0,65
11	12	80	0,72
12	12	90	0,79
13	12	100	0,88
14	12	110	0,95
15	12	120	0,98
16	12	130	0,91
17	12	140	0,83
18	12	150	0,74
19	14	70	0,73
20	14	80	0,79
21	14	90	0,83
22	14	100	0,91
23	14	110	0,98
24	14	120	1,06
25	14	130	1,00
26	14	140	0,90
27	14	150	0,82
28	16	70	0,92
29	16	80	1,01
30	16	90	0,96
31	16	100	0,99
32	16	110	1,09
33	16	120	1,14
34	16	130	1,12
35	16	140	1,06
36	16	150	0,98
37	18	70	0,99
38	18	80	1,05
39	18	90	1,10
40	18	100	1,15
41	18	110	1,22
42	18	120	1,18
43	18	130	1,12
44	18	140	1,08
45	18	150	1,04
46	20	70	1,06
47	20	80	1,09
48	20	90	1,14
49	20	100	1,17
50	20	110	1,20
51	20	120	1,25
52	20	130	1,18
53	20	140	1,13
54	20	150	1,07

Проведено 54 эксперимента – это общее количество наблюдений. Из них тестовое множество: эксперименты № 4, 12, 26, 36, 42, 50; контрольное множество: эксперименты № 29, 52; остальные наблюдения – обучающее множество.

4 Выбор типа сети и её архитектуры

Согласно варианту №4 домашнего задания, задачу регрессии будем решать с помощью сети MLP (многослойный персептрон) с двумя скрытыми слоями (2 нейрона в первом слое, 1 – во втором; рис. 2).