Повышение стабильности скорости кристаллизации монокристаллов лейкосапфира по методу Киропулоса введением прогнозирующего управления по скорости изменения массы монокристалла

Повышение стабильности скорости кристаллизации монокристаллов лейкосапфира по методу Киропулоса введением прогнозирующего управления по скорости изменения массы монокристалла

Автор: Лобацевич, Константин Львович

Автор: Лобацевич, Константин Львович

Шифр специальности: 05.13.06

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2010

Место защиты: Рыбинск

Количество страниц: 141 с. ил.

Артикул: 4900082

Стоимость: 250 руб.

Повышение стабильности скорости кристаллизации монокристаллов лейкосапфира по методу Киропулоса введением прогнозирующего управления по скорости изменения массы монокристалла  Повышение стабильности скорости кристаллизации монокристаллов лейкосапфира по методу Киропулоса введением прогнозирующего управления по скорости изменения массы монокристалла 

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.
Глава 1. Обзор и анализ особенностей технологического процесса выращивания монокристаллов лейкосапфира методом Киропулоса.
1.1 Особенности процесса выращивания монокристаллов лейкосапфира методом Киропулоса.
1.2 Конструкция ростовой установки Апекс.
1.3 Основные параметры технологического процесса.
1.4 Стадии выращивания монокристалла.
1.5 Основные направления исследований и разработок.
Глава 2. Обзор САР, применяемых для процессов выращивания
монокристаллов, и выбор алгоритма управления.
2.1 Обзор САР, применяемых для выращивания монокристаллов
2.2 Анализ характера возмущений
2.2.1 Возмущения, связанные с конструктивными особенностями
установки
2.2.2 Возмущения, характерные для данного технологического процесса.
2.3 Синтез структуры САУ
2.3.1. Выбор и обоснование параметров регулирования
2.3.2. Обоснование выбора нечетких алгоритмов управления.
2.3.3. Структура разрабатываемой САУ.
Глава 3. Разработка математической модели процесса роста
монокристаллов
3.1. Типы математических моделей и применяемого математического
аппарата для их описания.
3.2. Разделение на конус и цилиндр критерий разделения.
3.3. Разработка прогнозирующей модели.
3.3.1 Разработка подмодели цилиндра
3.3.2 Разработка подмодели конуса.
Глава 4. Разработка прогнозирующей модели и оптимального регулятора на е основе.
4.1 Разработка прогнозирующей модели.
4.2 Разработка регулятора и выбор критерия оптимальности
4.3 Решение обратной задачи управления.
4.4 Обоснование степени прогнозирования
Заключение
Список использованных источников


Качество получаемого монокристалла зависит от множества факторов, таких как чистота исходного сырья (необходимая чистота ,5 %), материал керамических экранов, а также стабильность скорости кристаллизации монокристалла. Нарушение стабильности может привести к захвату примесей фронтом кристаллизации, а также к образованию спонтанных центров кристаллизации, что приведёт в конечном итоге к ухудшению качества получаемого монокристалла вплоть до получения поликрисгаллической булл вместо монокристалла. Данные ограничения не позволяют наблюдать ни форму фронта кристаллизации в процессе роста, ни диаметр выращиваемого монокристалла. При этом измерение температуры фронта кристаллизации также наталкивается на ряд проблем, главная из которых - невозможность измерения необходимой температуры (порядка °С) с необходимой стабильностью (порядка 0,1 °С). В связи с этим управление ростом монокристалла возможно только на основе косвенных параметров. На существующих ростовых установках имеется весовой датчик, с помощью которого измеряется масса растущего монокристалла. При этом косвенным параметром скорости кристаллизации является скорость изменения массы монокристалла. Особенностью процесса выращивания является большое количество разнообразных возмущений, действующих на весовой датчик, что существенно усложняет расчёт скорости изменения массы монокристалла. К выделенным типам возмущений относятся задевания и трения штока или монокристалла об экран-пробку, возмущения, связанные с системой водяного охлаждения, а также возмущения, связанные непосредственно с процессом роста, такие как сдвиги и провалы сигнала массы, залипания. Для снижения влияния возмущений, связанных непосредственно с процессом роста, разработан ряд алгоритмов, таких как алгоритм удаления провалов и сдвигов массы. Отдельным видом разработанных алгоритмов являются алгоритмы определения залипаний 1-го рода (когда кристалл касается стенок тигля и трёгся о них) и 2-го рода (когда кристалл прилип к стенкам тигля). Данные алгоритмы предназначены не для снижения влияния возмущений, а для отслеживания их возникновения и предупреждения оператора ростовой установки об их возникновении с целью принятия мер по их устранению. Применение данных алгоритмов позволяет снизить время определения залипаний на % по сравнению с традиционным способом (покачиванием монокристалла за шток в процессе роста) и принципиально отказаться от использования данного способа определения залипаний. Алгоритм обнаружения залипаний 1-го рода основан на контроле отклонения дисперсии сигнала датчика относительно нормальной дисперсии сигнала на данном процессеЕсли отклонение дисперсии составляет больше % от нормальной дисперсии сигнала для данного процесса, то это значит, что произошло залипание 1-го рода. Алгоритм определения залипання 2-го рода основан на контроле принадлежности текущей скорости изменения массы диапазону скоростей, который определен из анализа экспериментальных данных. Ростовая установка снабжена системой управления. Объектом управления в данном случае является непосредственно электротермическая установка, то есть нагреватель и тепловые экраны, тигель с расплавом и монокристалл. В архивах данных анализируемых технологических процессов отсутствуют данные непосредственно скорости изменения массы монокристалла, скорости вытягивания и скорости снижения напряжения нагревателя. При этом имеются данные о массе монокристалла, напряжении на нагревателе и положении монокристалла в течение ростового процесса. При этом данные о напряжении на нагревателе и положении монокристалла имеют кусочно-линейные законы изменения. Для расчёта скорости изменения напряжения и скорости вытягивания разработан алгоритм выделения линейных интервалов кусочно-линейной функции. Сущность данного алгоритма заключается в предварительной аппроксимации начального линейного интервала и последующем расчёте отклонения необработанных данных от прогнозируемых, рассчитываемых из того предположения, что угол наклона прямой па интервале не изменился.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.223, запросов: 244