DRIE工艺模型优化及并行计算算法研究的开题报告

DRIE工艺模型优化及并行计算算法研究的开题报告一、选题背景和意义DRIE（deepreactiveionetching）是一种基于微电子制造领域的重要工艺，它能够制造出具有高深宽比的微纳米结构，比如MEMS（微电子机械系统）中的微马达、天线、传感器、波导等。DRIE工艺主要涉及到等离子刻蚀、保护膜沉积、电场控制以及气体输运等多方面的问题，其中，等离子刻蚀作为DRIE的核心技术之一，直接影响到微电子器件的性能和可靠性。传统的DRIE工艺中存在一些弊端，比如制造周期长、加工效率低等。为了解决这些问题，需要对DRIE工艺进行优化和改良：模型优化可以充分利用计算机模拟技术，减少试错性实验的次数和成本，同时优化结构参数和工艺参数，提高制造效率和器件性能；并行计算技术可以提高DRIE模拟计算的效率和精度，缩短计算周期，从而为DRIE的实际应用提供支持。本课题将研究DRIE工艺模型优化和并行计算算法，旨在为微电子器件制造提供科学技术支撑，从而推动中科院院士王勇研究团队的技术成果向工业化转化，促进我国微电子产业的发展。二、研究内容本课题将主要围绕以下三个方面进行研究：1.DRIE工艺模型优化：研究基于物理学和数学模型的DRIE工艺模运算优化方法，包括优化结构参数、优化工艺参数、优化设备配置等。通过计算机仿真技术，减少实验试错的次数和成本，优化DRIE工艺流程，提高器件制造效率和性能。2.并行计算算法研究：针对DRIE模拟计算的复杂性和巨大的计算量，研究一种高效的并行计算算法，以提高计算效率和精度，并且发掘高性能计算平台技术，不断优化模拟方法和算法，全面提升DRIE模拟计算能力。3.系统集成及实验验证：将所研究的模拟算法和优化方法进行系统集成，通过试验验证所提供的方案是否可实施，是否能达到所预期的目的，通过数据的比对和对比，验证研究成果的正确性和有效性。三、研究计划本课题将分为以下四个阶段进行：1.文献调研和理论分析阶段：对DRIE工艺技术进行系统梳理和整理，阅读与之相关的文献并进行总结和分析；通过建立数学模型，深入探讨DRIE工艺理论基础，建立计算机模拟模型。2.算法程序设计和并行化优化阶段：根据工艺理论和模型，开发出合适的DRIE仿真计算程序，并将计算过程进行系统优化，整合并行计算技术，提高计算效率和精度。3.试验验证和结果分析阶段：通过实验验证和数据分析，验证所提出的DRIE工艺模型优化和并行计算算法，并进行结果分析，进行推广应用。4.总结归纳和结果展望阶段：总结回顾本课题的研究成果，对研究结果进行分析和归纳，同时探讨其在微电子制造领域的应用前景和未来发展趋势。四、预期成果1.建立基于物理学和数学模型的DRIE工艺模型优化方法，包括优化结构参数、优化工艺参数、优化设备配置等，提高制造效率和器件性能；2.研究一种高效的并行计算算法，以提高计算效率和精度，并且发掘高性能计算平台技术，不断优化模拟方法和算法；3.将所研究的模拟算法和优化方法进行系统集成，通过试验验证所提供的方案是否可实施，是否能达到所预期的目的，验证