Počet záznamů: 1  

Fast Forecasting of VGF Crystal Growth Process by Dynamic Neural Networks

  1. 1.
    SYSNO ASEP0505764
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevFast Forecasting of VGF Crystal Growth Process by Dynamic Neural Networks
    Tvůrce(i) Dropka, N. (DE)
    Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RID
    Ecklebe, S. (DE)
    Frank-Rotsch, C. (DE)
    Winkler, J. (DE)
    Zdroj.dok.Journal of Crystal Growth. - : Elsevier - ISSN 0022-0248
    Roč. 521, 1 September (2019), s. 9-14
    Poč.str.6 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.NL - Nizozemsko
    Klíč. slovaComputer simulation ; Fluid flows ; Gradient freeze technique
    Vědní obor RIVBM - Fyzika pevných látek a magnetismus
    Obor OECDCondensed matter physics (including formerly solid state physics, supercond.)
    CEPGA18-18080S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Způsob publikováníOmezený přístup
    Institucionální podporaUIVT-O - RVO:67985807
    UT WOS000470831700002
    EID SCOPUS85066255424
    DOI10.1016/j.jcrysgro.2019.05.022
    AnotaceFast forecasting of process variables during the crystal growth is a critical step in a process development, optimization and control. The common approach based on computational fluid dynamics modeling is accurate, but too slow to deliver results in real time. Here we conducted a feasibility study on the application of dynamic artificial neural networks in the forecasting of VGF-GaAs crystal growth cooling program. Particularly, we studied various Nonlinear-AutoRegressive artificial neural networks with eXogenous inputs (NARX) with 2 external inputs and 6 outputs derived from 500 transient data sets. Data were generated by transient 1D CFD simulation. The first encouraging results are presented and the pros and cons of the application of dynamic artificial neural networks for the fast predictions of VGF process parameters are discussed.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2020
    Elektronická adresahttp://dx.doi.org/10.1016/j.jcrysgro.2019.05.022
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.