結合研磨材による石英ウェハ材料の除去率予測が困難な問題に対し、接触力学と一般化回帰ニューラルネットワーク（GRNN）に基づく石英ウェハ材料除去率モデルを提案した。まず、脆性/塑性材料の除去メカニズムと研磨粒子とウェハの微小接触簡略化形を基に、微積分学および力の平衡原理などの方法を用いて理想的条件下の材料除去率モデルを構築した。次に、微小要素法を採用して3要因4水準の直交実験を行い、GRNNを通じて研磨液の流量、研磨液濃度、研磨盤の回転数と材料除去率補正係数のマッピング関係を分析し、材料除去率モデルをさらに完成させた。最後に、材料除去率モデルを検証するために研磨盤の回転数を20 r/min、研磨液濃度を5wt.％、研磨液流量を36 ml/minに設定し、異なる研磨圧力および相対速度下でのウェハ材料除去率の予測値と実測値のシミュレーション及び測定を行った。結果は、研磨圧力と相対速度の増加がウェハ材料の除去を加速し、材料除去率モデルの予測値と実測値の変化傾向が一致し、モデル誤差は8.57％であることを示した。材料除去率モデルは結合研磨プロセスにおける石英ウェハ材料除去率予測の要求を基本的に満たしている。

結合研磨材研磨;石英ウェハ;材料除去率;一般化回帰ニューラルネットワーク