本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離子束拋光去除函數(shù)算法研究

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【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)不斷地發(fā)展進(jìn)步,光學(xué)、微電子、天文學(xué)等領(lǐng)域的研究工作對超光滑表面的需求量日益增加,對關(guān)鍵零部件表面的面形精度亦有著越來越高的要求,甚至需要其達(dá)到亞納米級的精度。正是由于這種需求促使超精密加工技術(shù)得以迅猛發(fā)展,從而使得擁有獨(dú)特優(yōu)勢的離子束拋光技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。該技術(shù)是基于原子濺射理論的一種先進(jìn)技術(shù),它能夠?qū)崿F(xiàn)對光學(xué)元件表面材料的原子量級上的無應(yīng)力及非接觸式的拋光加工。本論文主要對離子束拋光工藝中的去除函數(shù)進(jìn)行了重點研究,建立了去除函數(shù)理論模型,并對去除函數(shù)的模型加以修正從而使其模型估計精度得到提高。根據(jù)已建立的去除函數(shù)模型,結(jié)合離子束拋光工藝加工的原理,可以計算出待加工點的駐留時間,并通過計算機(jī)控制完成最終所需的高精度面形的加工。本論文從形成去除函數(shù)的離子束方面出發(fā),以Ar+刻蝕石英玻璃(SiO2)為研究模型,主要進(jìn)行了以下幾方面內(nèi)容的研究:(1)離子束特性的研究:對離子束拋光工藝中的物理濺射原理和濺射產(chǎn)額進(jìn)行了相關(guān)的研究。濺射產(chǎn)額主要會受到入射的離子種類、離子束的入射角度、離子束能量等工藝參數(shù)的影響。通過濺射實驗獲取相關(guān)數(shù)據(jù),使用MATLAB軟件對獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實驗,得出相關(guān)工藝參數(shù)與濺射產(chǎn)額之間的關(guān)系。(2)去除函數(shù)模型的研究:對均勻離子束轟擊下光學(xué)元件表面的刻蝕速率加以研究,并且建立了離子束去除函數(shù)的數(shù)學(xué)模型。通過該數(shù)學(xué)模型可知,離子束的去除函數(shù)會受濺射產(chǎn)額的影響,為了能夠?qū)崿F(xiàn)對去除函數(shù)多角度控制的功能,需要建立離子束的入射角度和濺射產(chǎn)額之間的相互關(guān)系。我們基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對離子束拋光技術(shù)中的去除函數(shù)的關(guān)鍵參數(shù)(濺射產(chǎn)額)進(jìn)行運(yùn)算,選擇合適的RBF網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù),并使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)離子束的入射角度和濺射產(chǎn)額之間關(guān)系的推算。(3)駐留時間的求解與優(yōu)化:使用奇異值分解(SVD)算法以及最小二乘正交分解(LSQR)算法對CEH模型進(jìn)行駐留時間的求解和模擬仿真,并對其中出現(xiàn)的邊緣效應(yīng)問題進(jìn)行解決。
【關(guān)鍵詞】：離子束拋光 去除函數(shù) 濺射產(chǎn)額 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CEH模型 駐留時間
【學(xué)位授予單位】：長春理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TQ171.68;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 課題研究的背景與意義8-9
• 1.2 超精密加工技術(shù)概況9-10
• 1.3 離子束拋光技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀10-12
• 1.4 課題研究的主要內(nèi)容及章節(jié)安排12-13
• 第2章 離子束特性研究及去除函數(shù)模型的建立13-22
• 2.1 濺射原理13-14
• 2.2 濺射產(chǎn)額主要影響參數(shù)分析14-17
• 2.2.1 離子濺射的模擬原理14
• 2.2.2 入射離子種類及數(shù)量的影響14-15
• 2.2.3 入射角度對濺射產(chǎn)額的影響15-16
• 2.2.4 離子束能量對濺射產(chǎn)額的影響16-17
• 2.3 CCOS技術(shù)17-18
• 2.4 去除函數(shù)模型建立18-21
• 2.4.1 均勻束作用下的表面去除速率18-19
• 2.4.2 去除函數(shù)理論模型建立19-21
• 2.5 本章總結(jié)21-22
• 第3章 去除函數(shù)參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建22-32
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選取22-24
• 3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選取22
• 3.1.2 RBF網(wǎng)絡(luò)的工作原理及優(yōu)點22-24
• 3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建24-27
• 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方式24
• 3.2.2 樣本數(shù)據(jù)的歸一化24-27
• 3.2.3 傳遞函數(shù)27
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實現(xiàn)27-28
• 3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練28-31
• 3.5 本章總結(jié)31-32
• 第4章 駐留時間求解32-42
• 4.1 駐留時間算法模型的建立及優(yōu)化32-35
• 4.1.1 CEH模型的建立32-33
• 4.1.2 CEH模型的優(yōu)化33-35
• 4.2 駐留時間的求解35-37
• 4.2.1 SVD算法36
• 4.2.2 LSQR算法36-37
• 4.3 模擬仿真37-39
• 4.4 邊緣優(yōu)化延拓39-40
• 4.5 本章總結(jié)40-42
• 第5章 全文總結(jié)與展望42-44
• 5.1 全文總結(jié)42-43
• 5.2 研究展望43-44
• 參考文獻(xiàn)44-46
• 致謝46

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本文編號：841978