An efficient plasma-surface interaction surrogate model for sputtering processes based on autoencoder neural networks

Simulations of thin film sputter deposition require the separation of the plasma and material transport in the gas-phase from the growth/sputtering processes at the bounding surfaces. Interface models based on analytic expressions or look-up tables inherently restrict this complex interaction to a b...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org
Hlavní autoři:	Gergs, Tobias, Borislavov, Borislav, Trieschmann, Jan
Médium:	Paper
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 06.09.2021
Témata:	Aluminum Angular distribution Artificial neural networks Degrees of freedom Energy distribution Lookup tables Machine learning Multilayer perceptrons Neural networks Regression Sputtering Stoichiometry Thin films Titanium
ISSN:	2331-8422
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!