国家自然科学基金(51375038)
- 作品数：10 被引量：26H指数：3
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- 基于增长修剪型神经网络的半导体生产线动态瓶颈分析方法被引量：1
- 2016年
- 瓶颈设备是制约半导体生产线在制品水平、生产周期及准时交货率的关键因素,对其进行有效地分析能够提高生产线多性能.现有的分析方法主要是将瓶颈设备视为静态瓶颈,未考虑到生产线不确定因素所带来的动态漂移问题,这样容易造成以瓶颈设备控制为核心的调度算法缺乏柔性,降低算法实效性,因此,本文提出一种基于增长修剪型神经网络的动态瓶颈分析方法.该方法从设备相对生产负荷、利用率及缓冲区队列长度等方面,利用复合定义方法描述设备的综合瓶颈度,并结合瓶颈判定机制识别瓶颈;其次,通过构建增长修剪型神经网络模型预测生产线下一时刻瓶颈,借鉴闭环控制思想动态修正网络结构;再次,使用单因子试验法对影响瓶颈的关键参数进行分析以获得设备动态特性;最后,通过仿真验证方法的可行性和有效性.
- 曹政才邱明辉刘民
- 关键词：半导体生产线
- 融合代理模型和差分进化算法的并行机动态调度方法被引量：6
- 2017年
- 针对目前进化计算求解并行机动态调度中的局部搜索能力不足、计算周期长等问题,引入问题分解思想和估计评价策略,提出一种基于差分进化算法与代理模型相融合的快速求解方法。采用基于机器编码的差分进化算法对上层设备选择问题进行粗搜索。分析下层单机问题的关键性特征,构建能够预测调度性能指标优劣的代理模型,利用估计近似值取代费时的精确求解,降低繁冗评价过程带来的计算代价。在最佳分配方案的指导下,基于工件编码和多变异策略的差分进化算法确定设备上工件加工的前后顺序,实现设备分配与工件排序两个决策层的同步优化。通过仿真实验表明,该方法优于传统的并行机求解方法,尤其对于大规模并行机调度问题的求解质量更好。
- 张嘉琦曹政才刘民
- 关键词：并行机调度差分进化算法代理模型
- 面向半导体生产线基于MAS模糊协同的成品率预测方法被引量：4
- 2017年
- 针对传统成品率预测模型中需要大量缺陷信息且极少考虑范围预测的情况,借鉴多智能体思想,研究了一种模糊聚合与支持向量回归相融合的方法,对成品率进行预测。在逐步缩减预测范围的同时,多智能体协同调整学习速率等参数,根据确定好的参数构建多个模糊成品率学习模型;利用模糊规则对多个学习模型的预测结果进行聚合,以提高预测准确性;利用支持向量回归将聚合结果去模糊化,得到最终的成品率预测值。仿真实验表明,该方法预测过程较简便,预测范围更精确,具有可行性。
- 赵婷婷曹政才邱明辉
- 关键词：半导体生产线多智能体支持向量回归
- 半导体生产线基于DBR和ANFIS相融合的动态调度方法研究被引量：2
- 2015年
- 实际半导体制造过程调度问题具有大规模、小确定、带复杂约束及多目标等综合复杂性,要确保上述生产过程优化运行,必须及时有效进行动态调度.鉴于半导体生产线具有多重入特征及紧急订单对常规订单产生影响,本文给出一种基于"鼓-缓冲-绳子"(Drum-Buffer-Rope,DBR)和白适应模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)相融合的半导体生产线动态调度方法.首先以最大化瓶颈设备有效产能及保证生产线负荷均衡为目标,将投料控制与工件调度有机结合进行DBR优化算法设计;其次根据生产线运行过程中积累大量的历史数据与实时数据,利用ANFIS构建紧急订单相关信息预测模型;再次结合专家经验知识,利用模糊推理系统将预测结果与相应的DBR算法相融合,使生产线提前调整投料策略,保证紧急订单到来时生产线能够有效完成其加工任务及减小紧急订单与常规订单之间的相互影响;最后通过某半导体生产线进行仿真验证,该方法能够实现生产线的多目标优化,为解决实际半导体生产调度问题提供参考.
- 曹政才彭亚珍李博刘民
- 关键词：半导体生产线动态调度
- 面向窑压控制的基于改进STS模型的非线性广义预测控制研究被引量：3
- 2017年
- 窑压是玻璃窑炉运行过程中重要的被控指标之一,由于受到大量不确定因素影响,现有控制算法的跟踪超调大且波动频繁.鉴于简化T-S模型(STS)的强在线自适应学习能力和减法聚类可以解决最优模型结构的不稳定问题,本文研究一种基于减法聚类与简化T-S模型相融合的非线性模糊广义预测方法实现窑压的控制.利用该方法可以快速的完成窑压跳变后对象的逼近,克服由于跳变所引起的系统不稳定现象;在改进的STS模型的基础上,针对窑压阶跃跟踪超调过大的问题,结合整体最优滚动优化函数及最优控制增量快速求解方法设计控制律,从本源出发抑制超调,计算量小,并易于实施.
- 曹政才赵琪雷世昌刘民
- 基于数学规划与BPN相融合的半导体生产线产出率预测方法被引量：1
- 2017年
- 为了提高半导体生产线产出率预测的效率与准确性,研究一种基于数学规划模型融合BP神经网络的方法,该方法考虑了已有预测方法所忽略的范围预测问题,以降低预测过程的复杂性。采用主元分析法选取影响产出率的关键性能指标,并借鉴特征加权思想,利用选定的性能指标构建产出率多元线性回归模型;将该回归模型代入线性规划算法中,通过与模糊算法的结合确定产出率的最小预测范围;利用预测范围参数构建非线性规划模型调节BP神经网络参数,从而改进神经网络模型,得到最终的产出率预测值。仿真实验表明,该方法的预测范围精确且过程简便,具有可行性。
- 赵婷婷曹政才黄冉
- 关键词：半导体生产线非线性规划BP神经网络
- 面向低成品率光刻机调度问题的反向-灾变共生生物搜索算法被引量：1
- 2017年
- 针对传统进化算法在低成品率步进式光刻机的有效调度问题上因参数多或局部搜索能力不足导致求解质量欠佳的情况,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了1种反向-灾变共生生物搜索算法。在共生生物搜索算法的种群初始化及寄生阶段使用反向学习增加种群多样性,从而扩展搜索广度;在算法陷入局部最优时进行灾变判断,根据判断结果跳出局部最优,在下1次迭代的互利共生与偏利共生阶段引入变邻域下降法增加搜索深度。对不同成品率情况进行多种算法的仿真实验,对比结果表明,所提算法具有更好的求解质量。
- 宫思凯黄冉曹政才
- 关键词：半导体生产线调度
- 基于DBSCAN与FSVM的半导体生产线成品率预测方法被引量：9
- 2016年
- 成品率是半导体生产线上的关键性能指标,对其进行预测分析能够有效控制芯片的生产成本、提高芯片质量,而芯片缺陷问题是制约成品率水平的关键因素。因此,研究一种密度聚类与模糊支持向量机相融合的半导体生产线成品率预测方法。首先,采用密度聚类方法对晶圆缺陷聚集特性进行分析,获取缺陷分布模式参数和密度参数,作为成品率预测模型的输入参数;然后,针对缺陷与成品率之间存在的模糊关系,利用模糊规则并结合支持向量机方法构建半导体生产线成品率预测模型;最后利用成品率预测结果对晶圆缺陷聚集特性进行定性分析,确定缺陷问题的来源,并提出相应的改善措施。通过仿真实验表明,所提方法的预测精度优于常用的泊松模型和二项式模型,具有更好的可行性。
- 邱明辉曹政才刘民刘雪莲
- 关键词：半导体生产线成品率模糊支持向量机
