摘要
本发明提供一种晶体生长炉旋转电机控制方法,涉及晶体生长炉技术领域。该晶体生长炉旋转电机控制方法,通过深入研究炉体结构与晶体/熔体温度分布之间的相互作用,以及热场结构对生长界面的影响,成功优化了热场设计,利用数值计算和分析技术,精确地模拟了炉内温度分布,确保了晶体生长过程中的温度均匀性,从而提升了晶体的质量,并减少了能源消耗,此外,采用人工神经网络模型来预测生长条件,并优化相关参数,实现了对晶体生长过程的精细控制,最后通过实验验证和调整,确保了模拟的准确性,并提高了模型的适用性和精确度,自动化和优化的控制流程显著提升了科研和生产的效率,缩短了研发周期,并加速了新产品的上市。
技术关键词
旋转电机控制方法
格子Boltzmann方法
控制旋转电机
晶体生长炉技术
SiC晶体生长
机器学习模型
闭环控制
人工神经网络模型
提拉装置
训练神经网络模型
数值求解方法
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