一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，包括如下步骤：S1、收集并处理与纳米级锯齿结构相关的初始数据；S2、利用特征工程对数据进行分析与特征提取，确定特征参数；S3、选择并构建机器学习模型，对提取的特征参数进行训练；S4、应用训练好的机器学习模型，根据预定的目标性能指标生成符合要求的纳米级锯齿结构设计方案；S5、对生成的设计方案进行逆向设计，推导出具体制造工艺参数优化设计方案；S6、在制造过程中，基于所推导的制造工艺参数进行实时监控，并结合机器学习模型动态调整；S7、完成制造后，对生产的锯齿结构进行性能测试，将结果反馈至机器学习模型。本发明专利技术实现了对纳米级锯齿结构设计与制造的高效控制和优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及纳米制造，尤其涉及一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法。

技术介绍

1、纳米级锯齿结构在诸多高精度
中具有重要的应用，微纳电子器件、光学元件、微流控系统及生物传感器。这些应用领域对纳米结构的几何精度、制造一致性以及功能复杂性提出了越来越高的要求。然而，现有的纳米制造技术在满足这些需求方面仍存在显著的局限性。

2、在传统的纳米级结构制造过程中，光刻技术、电子束刻蚀技术和纳米压印技术是最为常用的方法。光刻技术虽然广泛应用于半导体制造领域，但由于受到光源波长和光刻胶性能的限制，难以实现超高分辨率的纳米结构制造。电子束刻蚀技术可以实现较高的加工分辨率，但其制造速度较慢，且设备成本高昂，不适合大规模生产。纳米压印技术则能够有效复制大面积的纳米结构，但在模具制作和材料选择方面依然面临诸多挑战。

3、现有的纳米制造技术通常依赖于工艺工程师的经验和逐步调整工艺参数来优化制造过程。这种方法不仅耗时费力，还难以保证制造过程的稳定性和产品的一致性。尤其是在制造纳米级锯齿结构时，任何微小的几何偏差都会显著影响最终产品的性能。因此，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，其特征在于，所述S2具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，其特征在于，所述S3具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，其特征在于，所述S32具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，其特征在于，所述S4具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的纳米级锯齿设计...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，其特征在于，所述s2具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造方法，其特征在于，所述s3具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的纳米级锯齿设计与制造...

【专利技术属性】
技术研发人员：王庆顺，王紫，
申请(专利权)人：江苏天硕合金材料有限公司，
类型：发明
国别省市：