碳化硅衬底切割进给量与磨粒磨损状态的协同调控模型

摘要：碳化硅衬底切割过程中，进给量与磨粒磨损状态紧密关联，二者协同调控对提升切割质量与效率至关重要。本文深入剖析两者相互作用机制，探讨协同调控模型构建方法，旨在为优化碳化硅衬底切割工艺提供理论与技术支撑。

一、引言

碳化硅凭借优异的物理化学性能，成为第三代半导体材料的核心。在其衬底加工环节，切割是关键工序。切割进给量直接影响切割效率与材料去除率，而磨粒磨损状态关乎切割工具寿命与加工精度。二者相互影响，单一参数的调整难以满足高质量、高效率切割需求，构建协同调控模型成为突破工艺瓶颈的关键。

二、进给量与磨粒磨损状态的相互作用机制

（一）进给量对磨粒磨损的影响

在碳化硅衬底切割时，进给量大小显著影响磨粒所受载荷。当进给量增大，单位时间内参与切削的材料增多，磨粒承受的切削力、摩擦力与冲击载荷急剧上升。高强度的载荷促使磨粒磨损加速，不仅加剧磨粒的机械磨损，还可能引发热磨损，导致磨粒尖端迅速钝化甚至脱落。反之，进给量较小，磨粒受力相对平稳，磨损速度减缓，但其切割效率较低。

（二）磨粒磨损对进给量的限制

磨损后的磨粒，切削刃锋利度下降，切割能力减弱。若此时保持较大进给量，磨粒难以有效切削碳化硅材料，会导致切割力进一步增大，切割表面质量恶化，甚至可能引发切割工具振动与破损。因此，随着磨粒磨损加剧，需相应降低进给量，以维持稳定的切割过程，这也限制了进给量的提升空间。

三、协同调控模型的构建

（一）模型构建思路

以切削力学、材料磨损理论为基础，结合碳化硅材料特性，构建多变量耦合的协同调控模型。将进给量、磨粒磨损状态、切割力、材料去除率等参数纳入模型体系，通过分析各参数间的非线性关系，建立数学方程描述它们之间的内在联系，从而实现对进给量与磨粒磨损状态的协同调控。

（二）模型构建方法

运用实验研究与数值模拟相结合的方式获取数据。设计不同进给量条件下的碳化硅衬底切割实验，实时监测磨粒磨损形貌、切割力、材料去除率等参数变化；同时，借助有限元分析软件，模拟切割过程中磨粒的受力与磨损行为。整合实验与模拟数据，采用回归分析、机器学习算法等方法，优化模型参数，提高模型的准确性与适用性。

四、协同调控模型的应用策略

（一）在线监测与实时调控

在切割设备上安装传感器，对磨粒磨损状态（如磨粒形貌、磨损量）与切割过程参数（进给量、切割力）进行实时监测。将监测数据传输至控制系统，控制系统依据协同调控模型，动态调整进给量，确保在磨粒不同磨损阶段，进给量始终处于最优状态，维持稳定的切割质量与效率。

（二）基于模型的工艺规划

在碳化硅衬底切割前，根据切割要求与磨粒初始状态，利用协同调控模型进行工艺规划。预先设定合理的进给量变化曲线，使切割过程中进给量与磨粒磨损状态相匹配，减少因参数不匹配导致的切割质量波动与磨粒异常磨损，提高切割工艺的稳定性与可靠性。

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