基于ANN及GA的提拉法单晶硅固液界面及V_G的优化控制

《基于ANN及GA的提拉法单晶硅固液界面及V_G的优化控制(共9页)》是一篇探讨单晶硅生长过程中关键参数优化的学术论文。该文主要研究了在提拉法生产单晶硅的过程中，如何通过人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）对固液界面形态以及坩埚电压（V_G）进行优化控制。

提拉法是目前生产单晶硅最常用的方法之一，其核心在于控制熔融硅与固态硅之间的界面形状，以确保晶体生长的质量和均匀性。然而，由于工艺过程复杂，传统方法难以实现精确控制。本文引入ANN技术，利用其强大的非线性映射能力，对固液界面的动态变化进行建模和预测。

同时，文章结合遗传算法对控制参数进行优化。GA作为一种全局优化算法，能够有效解决多变量、多目标的优化问题。通过将ANN模型与GA相结合，作者实现了对V_G的智能调整，从而改善固液界面的稳定性，提高单晶硅的生长质量。

论文共分为9页，内容涵盖了理论分析、模型构建、算法设计以及实验验证等多个方面。通过对不同工况下的模拟实验，作者验证了所提出方法的有效性，并展示了其在实际生产中的应用潜力。

该研究不仅为单晶硅生长提供了新的控制思路，也为其他类似材料的结晶过程优化提供了参考价值。对于从事半导体材料制备、先进制造技术及相关领域的研究人员来说，这篇论文具有重要的理论意义和实践指导作用。