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基于自适应遗传模拟退火算法的薄膜椭偏测量的研究

王红翠  
【摘要】:椭圆偏振测量术是一种测量和研究材料表面及其膜层光学特性的先进方法,具有测量精度高、速度快、非破坏性和非扰动性等优点,在物理学、化学、材料及生物医学等领域有广泛的应用。但是椭偏测量过程中,测量输出量与所求薄膜的厚度及光学常数的关系是一个超越非线性方程,不可能得到解析解,需要对其进行椭偏数据处理。所以椭偏数据处理是椭圆偏振测量术的重要组成部分,对各种实际薄膜类型的反演一直是人们研究的热点和难点。本论文对自适应遗传模拟退火混合算法在薄膜椭偏数据处理中的应用进行了详细研究,主要涉及以下内容: 首先,本文综述了国内外椭圆偏振测量术的发展,深入了解了国内外椭偏数据处理的发展和现状。对椭圆偏振测量术的基本原理进行了简单的介绍,并推导出了单层膜和多层膜的特征矩阵,为后面的工作做了必要的理论准备。 其次,详细研究了遗传算法和模拟退火算法,比较它们之间的优劣并研究其分别适用的领域,吸收了遗传算法和模拟退火算法的优势,并对遗传算法中的遗传算子做了改进,提出了自适应遗传模拟退火混合算法,这是一种联合算法,用于薄膜椭偏数据处理。 最后,着重研究和分析联合算法对单层吸收膜,双层吸收膜,三层透明膜的反演。反演结果表明:自适应遗传模拟退火混合算法在解决薄膜椭偏数据处理问题中是可行和可靠的,为解决椭偏测量的优化问题提供了新的思路。


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