基于人工神经网络的铸层应力预测方法、系统及存储介质

本发明公开了一种基于人工神经网络的铸层应力预测方法、系统及存储介质，包括：以硅片作为电铸基底，电铸基底的一面抛光，另一面设置导电层；配置电铸槽、准直光源和波前传感器，调整准直光源、波前传感器与电铸槽的相对位置，使准直光源的光束经硅片的抛光面反射进入波前传感器；采用直流电流或脉冲电流，在电铸槽内进行电铸；通过数据采集模块采集电铸工艺数据和激光波前曲率半径；根据激光波前曲率半径计算应力值，并将应力值数据和电铸工艺数据转换为神经网络适配格式；选择网络类型、激活函数及超参数，训练人工神经网络模型以拟合电铸参数与应力值的非线性关系；应力预测：输入电铸参数至人工神经网络模型，输出预测的铸层应力值。