基于ANN及GA的提拉法单晶硅固液界面及V G的优化控制

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这项研究基于人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA），对提拉法单晶硅生长过程中的固液界面形状及拉速与晶转参数（V/G）比值进行优化控制。通过ANN建立固液界面参数与工艺条件间的非线性映射模型，结合GA对该模型进行全局搜索，寻找最优的V/G比值，以实现界面形态稳定、晶体缺陷减少及生长效率提升的控制目标。研究表明，该方法可有效替代传统试错法，提高单晶硅质量与工艺自适应能力。