응집 연마재 연마 시 석영 웨이퍼 재료 제거율 예측이 어려운 문제를 해결하기 위해 접촉역학과 일반화 회귀 신경망(GRNN)을 기반으로 한 석영 웨이퍼 재료 제거율 모델을 제안하였다. 먼저 취성/플라스틱 재료 제거 메커니즘과 연마입자와 웨이퍼의 미세 접촉 단순화 형태를 바탕으로 미적분학과 힘 평형 원리 등을 이용하여 이상적인 조건하의 재료 제거율 모델을 구축하였다. 그런 다음 미세 요소법을 사용하여 세 가지 요인과 네 수준의 직교 실험을 수행하였고, GRNN을 통해 연마액 유량, 연마액 농도, 연마판 회전 속도와 재료 제거율 보정 계수 사이의 매핑 관계를 분석하여 재료 제거율 모델을 더욱 완성하였다. 마지막으로 재료 제거율 모델을 검증하기 위해 연마판 회전 속도를 20 r/min, 연마액 농도를 5 wt.%, 연마액 유량을 36 ml/min로 설정하고 다양한 연마 압력과 상대 속도에서 웨이퍼 재료 제거율 예측값과 실제값을 시뮬레이션 및 측정하였다. 결과는 연마 압력과 상대 속도의 증가가 웨이퍼 재료 제거를 가속화하며, 재료 제거율 모델 예측값과 실제값의 변화 경향이 일치하고 모델 오차는 8.57%임을 보여주었다. 재료 제거율 모델은 응집 연마 공정에서 석영 웨이퍼 재료 제거율 예측 요구를 기본적으로 충족하였다.

응집 연마재 연마;석영 웨이퍼;재료 제거율;일반화 회귀 신경망