预测模型和单晶钻石表面粗度的实验验证 化学 机械抛光 基于阿基米德的优化算法
Zhaoze Li1, Xiaoguang Guo1, Guanghui Fan1
1State Key Laboratory of High-performance Precision Manufacturing, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China.
Micromachines
|October 29, 2025
概括
这项研究优化了单晶钻石 (SCD) 表面的化学机械抛光 (CMP). 阿基米德优化算法 (AOA) 模型准确地预测了表面粗度,使得钻石可以获得更优质的饰面.
科学领域:
- 材料科学与工程 材料科学与工程
- 表面科学是一门学科.
- 纳米技术纳米技术
背景情况:
- 化学机械抛光 (CMP) 对于在单晶钻石 (SCD) 制造中实现超光滑表面至关重要.
- 处理参数显著影响SCD的CMP的性能和结果.
研究的目的:
- 调查关键工艺参数在CMP期间对SCD表面质量的影响.
- 开发和验证基于阿基米德优化算法 (AOA) 的预测模型,用于钻石CMP表面粗度 (Sa).
主要方法:
- 进行了单因素实验,以分析氧化剂度,催化剂类型和磨料颗粒大小的影响.
- 使用阿基米德优化算法 (AOA) 来构建表面粗度的预测模型.
- 进行实验验证,以评估模型的准确性.
主要成果:
- 发现高氧化剂度,细磨砂颗粒和双催化剂系统可以协同改善表面质量.
- 基于AOA的模型实现了0.006的根平均平方误差 (RMSE) 和0.98.98的相关系数 (R).
- 该模型准确地预测了0.128nm的表面粗度,实验验证结果为0.125nm (不到3%的误差).
结论:
- 开发的AOA模型为预测SCD CMP.表面粗性提供了可靠的框架.
- 优化的CMP参数,包括双催化剂,35%氧化剂和500纳米磨料,可以产生优异的钻石表面.
- 这种预测能力为单晶钻石表面的精密CMP提供了一种新的方法.
