【摘 要】
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随着半导体技术的发展,封装技术对微电子封装材料的要求越来越高。在理论与经验的指导下,通过实验不断尝试新材料或者新的元素相互组合的传统的封装材料的研究策略已不适用于如今半导体与封装技术愈发受重视的当下。同时,基于第一性原理的高计算复杂度以及材料可探索空间的增大,第一性原理计算与实验结合的方式逐渐不能满足对微电子封装材料研究的需求。因此提出一种新的能在大材料空间进行高效探索的研究策略对封装材料的研究来
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随着半导体技术的发展,封装技术对微电子封装材料的要求越来越高。在理论与经验的指导下,通过实验不断尝试新材料或者新的元素相互组合的传统的封装材料的研究策略已不适用于如今半导体与封装技术愈发受重视的当下。同时,基于第一性原理的高计算复杂度以及材料可探索空间的增大,第一性原理计算与实验结合的方式逐渐不能满足对微电子封装材料研究的需求。因此提出一种新的能在大材料空间进行高效探索的研究策略对封装材料的研究来说变得愈发重要。针对上述问题,本文提出基于机器学习与第一性原理的对封装材料构型能与弹性模量的进行预测的方法,以加快研究人员对封装材料的性能研究。首先本文以Cu为基,采用多倍超胞的方式使用Ni对Cu进行替位式掺杂,建立了Cu Ni二元体系合金。针对该体系,本文使用团簇扩展理论进行特征构建,通过设置截断距离,将部分不同轨道的团簇相关函数作为机器学习特征。其次使用第一性原理计算获得了Cu Ni的353个构型能以及180个弹性模量数据,建立了数据集。同时提出了一种特征筛选方法,使用遗传算法,随机森林以及递归特征消除对基于团簇扩展理论构建的机器学习特征进行筛选,建立了基于不同筛选方案的特征集。再次使用特征集和数据集训练了神经网络、高斯过程回归、随机森林回归和核岭回归四种机器学习模型以预测Cu Ni的构型能和弹性模量。通过对多种计算方案的结果分析表明:对于不同筛选方法的不同机器学习模型来说,模型效果达到最优所需的特征数目和组合各不相同。对于构型能预测,RF-NN方案的效果最优,R~2=0.95,MSE=4.44e-06ev/unit cell,所需特征个数为26个;对于弹性模量预测,RFE-RFR方案的效果最优,R2=0.813,MSE=34GPa,所需特征个数为2个。此外本文通过将构型能作为特征预测弹性模量的方法,从机器学习的角度对构型能与弹性模量之间的关系进行了分析,认为二者之间的相关性不大。最后本文基于迁移学习,利用已有数据和模型,对材料研究数据少的问题进行了初步探索,并证明其有效可行。
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