解决方案
SOLUTION
在原位计量用于蚀刻终点检测
在原位计量用于蚀刻终点检测
半导体加工中的线和表面粗糙度建模
线边缘粗糙度（LER）可能发生在光刻的曝光步骤[1-2]中。类似地，蚀刻和沉积工艺步骤可以在半导体表面上留下粗糙度。LER是一个随机（或随机）过程，它可能导致器件缺陷并导致器件性能的变化。这种影响在超过5nm的先进技术节点中更为明显，因为随着器件尺寸的缩小，对这些类型的变化的容忍度较小。过程窗口优化研究可以帮助集成工程师研究LER并制定过程规范，以实现其目标产量。这些类型的过程窗口优化研究可以使用SEMulator3D®过程建模进行自动化和加速。
使用机器学习来开发一个实时模型的 MEMS 磁盘谐振陀螺仪
在设计基于MEMS的陀螺仪时,必须预测和控制器件在非线性状态下的行为,以确保陀螺仪能够如预期工作并能以合理的成本量产。为了预测和控制陀螺仪的非线性行为,必须优化设计并实现在线控制机制。在MEMS模型及其仿真环境中必须包含两项关键功能才能完成这些任务:获得实时反馈的能力和参数化MEMS模型的能力。这是一个重大挑战,因为预测或获得非线性系统的实时反馈不是一项简单的任务。非线性模型不能简单地用一组规则描述,并倾向于具有高度复杂的行为。机器学习,特别是基于深度学习的建模,代表了一种潜在的新技术来预测和控制MEMS陀螺仪在非线性状态下的行为。
在MEMS设计中使用遗传算法
遗传算法在许多无法轻易使用其他技术解决的应用中被证明是有用的。然而，即使能够提供一个近似解决方案，遗传算法也不总能找到问题的最佳解决方案。实际上，遗传算法通过生成大量的猜测和迭代来寻找解决方案，为此使用了大量的计算机处理器和内存资源。 MEMS设计是一个优化问题，其中包含大量的参数选择，并具有非常广阔的解空间。它适合使用遗传算法，并且可以从这种类型的数学优化中获益。微机电系统（MEMS）装置设计通常依赖于有限元建模，这本身就是计算密集型。因此，使用遗传算法来解决MEMS设计优化问题具有计算上的挑战性。
如何使用GDS布局文件快速创建一个准备好的MEMS模型？
最近的章中，我们描述了如何仅使用布局文件和过程描述来创建用于有限元分析（FEA）的三维实体模型。刚刚发布的 CoventorMP® 2.1 更进一步打开了在模型创建过程中实现更多自动化的大门。
使用重力计和MEMS来测量重力
早稻田大学 基于MEMS的重力计设计： Coventor最近与早稻田大学的MEMS研究小组合作进行了一项研究，模拟了一个具有电调硬度的高灵敏度重力计 [4]。重力计的共振频率设置为1 Hz。该系统使用了2个反馈回路。一个反馈回路用于保持低谐振频率并确保高重力仪测量灵敏度。另一个反馈回路使用静电力来保持质量位置，同时提高动态范围和对机械冲击的鲁棒性。为了增强重力仪的响应，共振频率被实时监测为“非共振”。该监测功能有助于消除可能对重力仪性能产生负面影响的过程变化和温度依赖性影响。
MEMS自动化设计软件领导者
关注我们
COPYRIGHT © 2022版权所有武汉恩硕科技有限公司
