автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Научные основы разработки высокотехнологичной системы производства анизотропных пленок на основе упорядоченных супрамолекулярных структур

На правах рукописи

ХАВРУНЖ ИГОРЬ ВАСИЛЬЕВИЧ

/

!

Научные основы разработки высокотехнологичной

системы производства анизотропных пленок на основе упорядоченных супрамолекулярных структур

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (химическая технология, нефтехимия и нефтепереработка, биотехнология)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2006 г.

Работа выполнена в Российском химико-технологическом университете им. Д.И. Менделеева

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Гордеев Лев Сергеевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Макаров Владимир Валентинович

- кандидат технических наук, доцент Жуков Андрей Анатольевич

Ведущая организация - Московский государственный университет

инженерной экологии (МГУИЭ)

Защита состоится « ¿в » 1/ЮНЯ_2006 г. в 41 часов в Конференц-зале на

заседании диссертационного совета Д 212.204.03 в РХТУ им. Д.И. Менделеева по адресу: 125047, Москва, А-47, Миусская пл., д.9.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-информационном центре РХТУ им. Д.И. Менделеева.

Автореферат разослан «_» мая 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.204.03

РОС. НА1

БИБЛИОТЕКА С.-Петербург ОЭ 200 ¿кт*У£

М& 1

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Развитие и совершенствование современных технологий требует создания новых материалов и получения на их основе оптических элементов с заданными свойствами. В частности, в конструкциях современных жидкокристаллических дисплеев необходимым элементом является оптически анизотропная пленка (пленочный поляризатор или волновая пластинка), обладающая оптимальными для конкретного устройства оптическими характеристиками.

На сегодняшний день известны различные полимерные материалы, которые используются для получения оптически анизотропных пленок. Новым классом материалов, используемых для получения оптически анизотропных пленок с высокими оптическими и эксплуатационными характеристиками, являются органические дихроичные красители. Пленку на основе указанных материалов формируют путем нанесения жидкокристаллического водного раствора красителя на поверхность подложки с последующим испарением воды. Для придания получаемой пленке анизотропных свойств предварительно механически ориентируют поверхность подложки, либо прикладывают внешнее механическое, электромагнитное или другое ориентирующее воздействие к наносимому на подложку материалу, находящемуся в жидкокристаллическом состоянии.

На основе дихроичных красителей, образующих лиотропные жидкокристаллические системы, могут быть сформированы анизотропные пленки, обладающие высокой степенью оптической анизотропии. Указанные свойства обуславливают повышенный интерес к лиотропным жидкокристаллическим системам. Ведется разработка как новых составов лиотропных жидких кристаллов, так и новых методов формирования пленок на основе красителей путем усовершенствования условий нанесения. При разработке новых составов лиотропных жидких кристаллов для получения пленок в известные уже красители могут быть введены модифицирующие, стабилизирующие, поверхностно-активные и другие добавки, что обеспечивает улучшение характеристик пленок.

Новая технология производства тонких пленок является многообещающей, поскольку позволяет существенно увеличить поляризационную эффективность по сравнению с традиционным подходом. Она позволяет производить тонкие ретардеры, что уменьшает толщину дисплея, а также предоставляет возможность разрабатывать новые конструкции жидкокристаллических дисплеев для управления прохождением света сквозь жидкокристаллическую ячейку и использовать пластик в производстве.

Цель работы

Основная цель работы состояла в научном обеспечении создания высокотехнологичной системы разработки и производства оптически анизотропных

пленок на основе упорядоченных супрамолекулярных структур. В систему вошли как задачи алгоритмического и вычислительного обеспечения, так и задачи информационного обеспечения.

Основные особенности проблемы состояли в решении следующих задач:

■ уменьшение «утечки» света и увеличение углов обзора;

■ устранение неоднородности покрытия, которая увеличивается при увеличении площади поляризаторов и ретардеров;

■ математическое моделирование оптических систем (например, жидкокристаллических дисплеев) с целью получения оптимальных свойств материала и повышения поляризационной эффективности при создании многослойных структур;

■ поскольку в качестве материала для получения тонких кристаллических пленок используется смесь нескольких красителей, поглощающих в разных областях спектра, и при этом каждый из красителей представляет собой смесь нескольких изомеров, содержащих разное число функциональных заместителей, то формирование сложной смеси также является задачей создания высокотехнологичного производства.

Основными задачами алгоритмического и вычислительного обеспечения разработки новых материалов, рассмотренными в данной работе, являются:

• разработка алгоритмов и программ по оптимизации состава сложной смеси органических красителей с целью повышения поляризационной эффективности тонких анизотропных пленок;

• разработка метода определения точного химического состава образцов на основании данных высокоэффективной жидкостной хроматографии для трудноанализируемых многокомпонентных смесей;

• разработка методики планирования эксперимента на основе статистических методов анализа;

• разработка метода оптического тестирования ретардеров, включающего определение рефракционных индексов тонких анизотропных пленок;

• моделирование и оптимизация сложных оптических систем (например, жидкокристаллических дисплеев) при известных оптических параметрах материала.

Основная задача информационного обеспечения состоит в создании системы, которая позволяет эффективно использовать информацию, а также оперативно управлять процессом разработки. Изложенная в данной работе система основывается на пяти основных информационных базах данных БД:

• БД производства материалов из органических красителей, содержащая информацию об исходных составляющих, условиях и результатах эксперимента по получению новых материалов для создания анизотропных пленок;

• БД отчетов по анализу проведенных экспериментов, в которую вошла информация о результатах тестирования созданных материалов и оптических свойств полученных на их основе пленок;

• БД аналитической информации, предшествующей планированию и проведению экспериментов, Состоящая из специально подобранных публикаций и патентов по различным направлениям исследований (химия, нанесение, оптика и т.п.), а также их- анализу;

• БД справочных материалов, включающая информацию о различных исходных химических соединениях, лаках, используемых при нанесении тонких пленок, свойствах различных тйпов подложек и т.п.;

• БД отслеживания текущей работы по каждому из проектов, позволяющая оперативное управление процессом разработки высокотехнологичной системы.

Научная новизна

■ Разработан специальный алгоритм оптимизации состава смеси органических красителей, целевой функцией оптимизации в котором служили значения поляризационной эффективности оптических характеристик тонких анизотропных пленок с числом переменных более 30.

" Разработан алгоритм и метод получения требуемых материалов путем смешения уже существующих образцов, полученных в ходе проведения экспериментов.

■ Для совершенствования контроля качества получаемого продукта разработан метод математического разделения перекрывающихся пиков в хроматографии, что дает возможность определить точный химический состав образцов и что, в свою очередь, является неотъемлемой составляющей разработки высокотехнологичных процессов.

■ Разработаны алгоритмы и методы моделирования многослойных оптических систем для создания отражающих покрытий, которые позволяют работать как с изотропными, так и с анизотропными материалами различных толщин.

■ Для компенсации отрицательного влияния жидкого кристалла и поляроидов на контрастность изображения разработан метод моделирования и конструирования ретардеров (фазовых пластинок), который позволяет по экспериментально найденным спектральным характеристикам определять рефракционные индексы анизотропных пленок.

Практическая значимость

Программный комплекс информационного и программного обеспечения использован в научно-исследовательских проектах, связанных с созданием новых типов материалов для производства различных оптических компонент жидкокристаллических дисплеев. Программное обеспечение предназначено для моделирования и оптимизации

кристаллических структур поляризаторов и многослойных оптических компонент, оптимизации состава органических красителей и количественного определения состава смесей.

Внедрена информационная система для управления и анализа информацией, имеющая необходимые функциональные возможности для обеспечения эффективной совместной деятельности нескольких научных и производственных коллективов в области создания высокотехнологичных систем.

Программный комплекс может быть применен для решения других задач проектирования как в химической, так и других отраслях промышленности, в результате чего он приобретает дополнительную привлекательность в условиях современного рынка высокотехнологичных научных исследований.

Апробация работы

Основные положения диссертации докладывались на XVIII международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Казань, 2005 г.

Публикации

По материалам диссертационной работы опубликовано 5 печатных работ, в том числе заявлен 1 патент.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы; содержит 156 страниц основного текста, 87 рисунков, 17 таблиц, список литературы из 76 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение

Во введении обоснована актуальность, научная новизна и практическая ценность результатов диссертационной работы. Сформулированы и поставлены основные задачи и направления исследований.

Первая глава

В главе рассмотрены вопросы создания новых материалов на основе упорядоченных супрамолекулярных структур. Описан метод каскадной кристаллизации, используемый для получения тонких кристаллических анизотропных пленок (толщиной 180 нм - 1000 нм) из материалов нового поколения на основе дихроичных (анизотропных) красителей для создания поляризаторов и фазовых пластинок. В процессе каскадной кристаллизации образуется оптически анизотропная пленка, которая сформирована стержнеобразными супрамолекулами, ориентированными вдоль оси

нанесения лиотропного жидкого кристалла на субстрат; при этом отдельные молекулы ориентированы перпендикулярно нанесению. Такой метод получения тонких анизотропных кристаллических пленок является простым, экономичным и обеспечивает высокую степень анизотропии и упорядоченности в пленках, причем, чем выше степень ориентации молекул, тем лучше оптические характеристики материала.

Описана стандартная последовательность процедур для каждого образца, которая включает в себя приготовление тонкой кристаллической пленки и определение ее оптических параметров.

При разработке новых материалов постоянно возникают проблемы, связанные с моделированием различных этапов получения тонких пленок и их возможным применением в промышленности. В главе кратко изложены основные задачи моделирования и оптимизации, которые рассматривались в данной работе.

Создание высокотехнологичной системы производства предполагает использование информационных технологий, базирующихся на вычислительной технике, средствах и системах связи, а также автоматизированных базах данных. Своевременная, всеобъемлющая, достоверная и легкодоступная информация, предоставляемая такими базами данных, является фундаментальной предпосылкой для успешного проведения научных исследовательских разработок.

На основании анализа существующих проблем сформулированы цели и задачи для информационной системы, которая должна содержать в себе как возможности систем документооборота, так и эффективные инструменты для работы с экспериментальными и теоретическими данными проводимых научных исследований.

Вторая глава

Глава посвящена применению математического моделирования и вычислительного эксперимента (замена исходного объекта его математической моделью и ее последующем анализом современными вычислительными средствами). Такой подход позволяет поднять общий уровень теоретических исследований и дает возможность более тесно связать их с экспериментом. В ходе выполнения работы потребовалось решение таких задач, как определение с необходимой точностью процентного соотношения состава красителя, сокращение количества проводимых экспериментов за счет планирования при помощи статистического анализа, оптимизация характеристик производимых продуктов и др. В данной главе основное внимание уделено трем основным задачам:

- математическое разделение перекрывающихся пиков в хроматографии;

- статистическая обработка данных для планирования экспериментов;

- оптимизация состава органических красителей.

Для решения задачи разделения пиков была разработана программа Spectrum Analysis, которая позволяет обрабатывать и анализировать экспериментальные данные с целью математического описания сигналов (спектров) для повышения разрешающей

способности аналитических методов с помощью математического разделения перекрывающихся пиков.

Предложенный метод и реализованное программное обеспечение успешно используется при анализе сложных спектров и значительно улучшает качество хроматографического разделения, что позволяет с высокой точностью определить процентное соотношение отдельных компонентов в смеси. При этом данный программный продукт может использоваться не только для анализа хроматограмм, но также успешно применяться в задачах анализа рентгеновских, ультрафиолетовых и других видов спектральных данных.

Методы статистической обработки данных экспериментов широко используются в науке и промышленности. Для научного исследования основная идея состоит в том, чтобы показать статистическую значимость эффекта воздействия определенного фактора на изучаемую зависимую переменную. В условиях промышленного эксперимента цель обычно заключается в извлечении максимального количества объективной информации о влиянии изучаемых факторов на производственный процесс с помощью наименьшего количества дорогостоящих наблюдений.

В данной главе показано, каким образом статистическая обработка данных экспериментов позволяет провести предварительный анализ результатов с целью выявления наиболее влиятельных факторов, их связь между собой и спланировать дальнейшее развитие научных исследований.

На примере создания черного поляризатора, который представляет собой тонкую кристаллическую пленку, образующуюся при кристаллизации предварительно ориентированных на поверхности подложки супрамолекулярных структур, показан метод оптимизации состава органических красителей. Супрамолекулярные структуры образуются в результате самосборки (стэкинга) в водном растворе и могут включать как одинаковые, так и разные структурные единицы. Водные растворы супрамолекул наносятся на поверхность подложки, при этом супрамолекулы ориентированы вдоль оси нанесения, а составляющие их молекулы - перпендикулярно оси. Чем выше степень ориентации молекул, тем выше поляризационные характеристики материала.

Наличие областей разориентации в поляризаторе приводит к уменьшению контрастного отношения. Разориентация может возникать не только как следствие внешних причин (механические примеси, условия сушки и т. д.), но также и как результат неспособности некоторых компонентов системы участвовать в образовании стабильных супрамолекулярных структур. Как показывает практика, способность молекулы к совместному стэкингу может изменяться в зависимости от изомерного состава, от числа и положения заместителей. Таким образом, создание материалов для поляризующих пленок требует оптимизации их состава.

Задача оптимизации состава органических красителей заключалась в нахождении оптимального состава красителя (по экспериментальным данным хроматографических анализов) в зависимости от максимально возможного контрастного отношения Сй

(отношения пропускания двух параллельно расположенных поляризаторов к пропусканию этих жё Поляризаторов, расположенных перпендикулярно друг другу).

Черный поляризатор является смесью трех красителей - бордо, фиолетового и синего, взятых в определенном соотношении для обеспечения требуемых спектральных характеристик. Красители используются в виде сульфопроизводных: бордо и фиолетовый - в виде дисульфопроизводных, а синий краситель представляет собой сложную смесь изомерных moho-, ди-, три- и тетрасульфопроизводных, а также moho-, ди- и трисульфохлорпроизводных. Предварительными экспериментами было установлено, что именно соотношение компонентов синего красителя оказывает огромное влияние на поляризующие свойства пленки. В связи с этим для определения состава, обеспечивающего максимально высокие характеристики поляризатора, возникла необходимость в решении оптимизационной задачи на 11-мерном пространстве, так как состав образцов только синего красителя определялся одиннадцатью параметрами. Результаты хроматографического анализа экспериментальных образцов являлись исходными данными для задачи оптимизации.

При решении данной задачи использовался метод аппроксимации нелинейных отображений векторных пространств с помощью радиальных базисных функций. Алгоритм программы (рис. 1), реализованный при решении данной задачи, позволяет рассчитать оптимальный состав красителя (по экспериментальным данным хроматографических анализов) в зависимости от максимально возможного контрастного отношения CR.

Рис. 1. Алгоритм нахождения оптимального состава смеси

В процессе нахождения оптимального состава красителей потребовалась оптимизация состава компонентов смеси с заданными оптическими свойствами, что, в свою очередь, привело к необходимости решения задачи получения образцов с

оптимальным содержанием различных сульфопризводных путем смешения уже существующих образцов, полученных в ходе проведения экспериментов.

Цель алгоритма получения композиции путем смешения уже существующих образцов состоит в минимизации функции

ти\Ах-Ъ\г +а\х-ха\г + рЩг , (1)

где Ь - желаемый оптимальный состав красителя, ха - исходное приближение, а -параметр регуляризации.

При решении данной линейной системы также необходимо учитывать следующие условия:

(2)

[ж, >0

Выражение (1) вместе с (2) обеспечивают нахождение вектора X, содержащего состав искомого красителя при минимальном количестве исходных экспериментальных образцов.

На рассмотренном конкретном примере показано, что результаты работы программы вполне достаточны для получения желаемых образцов путем смешения существующих (таблица 1).

Таблица 1. Получения образцов с оптимальным содержанием различных

Т н Б ТБ ОБ ЬР

Оптимальный образец 182 39 8 14.8 12 6 9.7 49

Результат работы программы 180 39 4 150 12 5 93 59

Эбразец. полученный смешением "" Л 1 39.2 " '12* * '

В примере, рассмотренном в главе 1, описана система оптимизации химического состава смеси с последующим воспроизведением в реальном производстве, где оптические параметры финального кристаллического покрытия являлись целевой функцией оптимизации. При этом применение данной методики возможно в более широком кругу задач, так как в настоящей работе был впервые проведен анализ систем с числом переменных более 30, которые не могли быть оптимизированы в рамках стандартных статистических подходов. Описанные алгоритмы и разработанное программное обеспечение могут быть с успехом применены для целевой оптимизации сложных химических систем. Применение данного алгоритма в реальном крупнотоннажном производстве позволяет воспроизвести оптимальный состав многокомпонентной смеси путем комбинирования имеющихся продуктов, что может снизить материальные и временные затраты. Третья глава

В главе кратко изложены базовые понятия и соотношения, используемые для описания, анализа и оптимизации многослойных оптических кристаллических

компонент, которые являются важной составной частью современных устройств в оптике и оптоэлектронике и широко используются при создании систем телекоммуникаций, электронных дисплеев, оптических запоминающих усгройств и полупроводниковых приборов. Большинство известных численных методов синтеза основаны на минимизации функции, оценивающей разность между требуемой и реальной спектральными характеристиками покрытия. В главе основными целями оптимизации являются:

- Моделирование и конструирование ретардеров (фазовых пластинок) для компенсации отрицательного влияния жидкого кристалла и поляроидов на контраст изображения.

- Моделирование многослойных оптических систем на базе анизотропных пленок для создания отражающих покрытий (зеркал).

Рассмотрены две задачи, используемые при расчете параметров оптимальных конструкций. Первая (прямая задача) заключается в том, чтобы по известным характеристикам материала (диэлектрическая проницаемое! ь и толщина покрытия) определить такие свойства системы, как контрастность, эффективность, цветность и т.п. Вторая (обратная задача) подразумевает определение оптических характеристик отдельного материала по измеренным данным (интенсивности пропускания и отражения при разных углах падения света и толщине нанесенного на подложку материала).

Дня решения задачи о прохождении света сквозь многослойную структуру используются матричный 4x4 метод Берремана, основанный на уравнениях Максвелла. Учет соотношения Крамерса-Кронига, связывающего действительную и мнимую часть диэлектрического тензора, позволяют устойчиво находить решение обратной задачи об определении индексов диэлектрической проницаемости в классе аналитических функций.

В качестве основных элементов математических моделей используются волновая теория света и уравнения Максвелла. Ключевыми входными параметрами световой волны являются ее поляризация и угол падения, а основными оптическими параметрами материалов, используемыми как в прямой, так и в обратной задаче, являются тензор диэлектрической проницаемости е и толщина материала с1.

Материальные уравнения электромагнитной индукции в декартовой системе координат выглядят следующим образом:

В(г, т) = е0 [е(г, а)Е{г, со)+¿(г, а>)н(г, т)], (3)

В(г,т)= //„ \р.(г, со)Н(г, а) + у {г, со)е{г, а)}, (4)

где е0 и /л0 - диэлектрическая и магнитная проницаемости в вакууме, е и ц - тензоры диэлектрической и магнитной проницаемости материала.

Основные идеи алгоритма, часто называемым матричным 4x4 методом Берремана, основаны на точных преобразованиях уравнений Максвелла к матричной форме при условии однородности оптической среды (слоя) в направлении вертикальной оси 2.

Матрица Берремаиа, являясь переходной матрицей линейного дифференциального уравнения, позволяет учесть интерференционные эффекты многократного отражения, возникающего между слоями.

Одномерная неоднородная среда может быть описана большим числом плоскопараллельных слоев, каждый из которых считается однородным. Для каждого из слоев могут быть решены соответствующие волновые уравнения. Решения для смежных слоев могут быть совмещены при помощи граничных условий для тангенциальных компонент электромагнитного поля. Обычно ось X выбирается так, чтобы быть перпендикулярной плоскости слоев и, в рамках метода Берремана, четыре тангенциальных компоненты электромагнитного поля рассматриваются как четыре вектора ¥, которые определяются как

4>т ={аЕ„ЬНу,аЕу,-ЬНл) (5)

где а2 =е0 и Ь2 = /ла являются диэлектрической и магнитной проницаемостями. Граничные условия требуют, чтобы этот вектор с выходной стороны п -го слоя совпадал со входным вектором слоя п + 1 . Связь между входным и выходным векторами я-го слоя может быть записана как

Ч,„=ЛЧ'„-., (6)

где Р - функция распространения. Это решение уравнения (7), предложенного Берреманом

—Ч> = 1-№, (7)

& с

где

При распространении волновых процессов в слоистых структурах возникает система отраженных и преломленных волн, которые при взаимодействии с падающей волной образуют сложную интерференционную картину. Меняя структуру слоистой среды (физические свойства материалов слоев, толщины слоев, число слоев, а также порядок взаимного расположения слоев с различными физическими свойствами), можно Э<широких пределах управлять энергетическими характеристиками волновых процессов. В вариационной постановке данная проблема заключается в построении решений,

доставляющих глобальный минимум функционалу качества, оценивающему меру близости функциональных характеристик проектируемой конструкции к требуемым.

Описанные в главе методы решения задачи о прохождении электромагнитной волны через оптическую систему напрямую используются при решении обратной задачи определения оптических параметров материала.

Обратная задача заключается в том, чтобы на основе данных о пропускании Т" (я) и отражении Л"(я) под различными углами падения и различных видах поляризации света вычислить параметры диэлектрического тензора е(Л) однородного материала в заданном диапазоне длин волн [ЛЬег,Ле^.

Математическая постановка задачи сводится к минимизации нелинейного функционала невязки по неизвестным параметрам е(Л).

' 1

(8)

Как уже отмечалось, дополнительным неизвестным параметром может выступать толщина материала с!, точность задания которой особенно важна для тонких пленок. В этом случае целевой функционал записывается в виде Р(е, <Г).

С математической точки зрения обратная задача о восстановлении параметров дифференциального оператора является некорректно поставленной в том смысле, что малые изменения исходных данных могут приводить к большим изменениям вычисляемых коэффициентов. Проблема корректности предъявляет дополнительные требования как к точности исходных данных, так и к устойчивости алгоритмов.

При решении обратной задачи характеризуемый материал классифицируется по двум направлениям: анизотропия материала и его толщина.

В реализованном программном обеспечении используются несколько различных моделей слоистых структур:

- толстая (порядка 1 мм) изотропная подложка;

- тонкий (до 1000 нм) анизотропный материал, нанесенный на толстую изотропную подложку;

- толстая анизотропная подложка;

- анизотропный материал, нанесенный на толстую анизотропную подложку;

- анизотропный материал, помещенный между двумя толстыми изотропными подложками.

Предложенные алгоритмы (классические методики расчета распространения света и матричный метод Берремана, поточечный и параметрический методы расчета) и разработанное программное обеспечение позволяют успешно проверить правильность идей, заложенных в конкретных оптических системах, подобрать наиболее подходящие материалы (в том числе тонкие пленки), выбрать их параметры.

Решение прямой задачи (определение свойств при известных оптических параметрах компонент) дает возможность моделировать сложные оптические системы

(как, например, ЖКД), оптимизируя свойства которых по заданным критериям минимизации можно определить компоненты, наилучшие с точки зрения характеристик системы в целом. На рис. 2 представлен пример моделирования функции отражения многослойного поляризатора.

высокий индекс - 2.0, низкий индекс -1 5, высокий индекс - 2 5, низкий индекс -1.5,

рефракционный индекс подложки -1 52 рефракционный индекс подложки -1.52

Рис. 2. Функция отражения многослойного поляризатора для структур, состоящих

из 1,2,3 и 4 слоев

Обратная задача (определение оптических параметров материала) о восстановлении параметров дифференциального оператора является некорректно поставленной с математической точки зрения, но реализованное пршраммное обеспечение показывает, что получаемые результирующие данные весьма качественно описывают материалы, рассматриваемые в данной работе.

Таким образом, данные алгоритмы и разработанное программное обеспечение могут с успехом применяться для определения характеристик различных изотропных и анизотропных материалов и моделирования оптических систем высокой сложности.

Четвертая глава

В главе описана разработанная и внедренная единая информационная система сбора, хранения и анализа информации научно-исследовательского предприятия, ориентированного на конечный продукт и заказчика, задача которой сводится к интеграции научно-исследовательской и организационно-управленческой информации в целях создания высокотехнологичной системы производства анизотропных пленок. Сотрудники различных, территориально разделенных лабораторий и подразделений получили быстрый и удобный доступ к технической информации в режиме реального времени, а управляющие проектов смогли оперативно и наглядно управлять проектами внутри компании.

Накопленные большие объемы информации в электронном виде (научные публикации, базы и банки данных для различных областей деятельности компании, алгоритмы и программы, административная информация) выявили необходимость интеграции всех этих ресурсов в единую информационную систему (ЕИС). Подобная

система существует и успешно развивается в рамках ЕИС РАН. К сожалению, применительно к рассматриваемой научно-исследовательской задаче по созданию высокотехнологичной системы производства анизотропных пленок, она не может эффективно и в полном объеме решать некоторые вопросы, т.к. не учитывает коммерческую сторону деятельности компании и, соответственно, не может быть ориентирована на конечный продукт.

Подобные решения предлагаются различными системами документооборота, но, в свою очередь, такие системы не могут учитывать всех тонкостей процесса проведения научно-исследовательских работ.

В данной главе подробно описана информационная система научно-исследовательского предприятия, результатом деятельности которого является интеллектуальная и производственная продукция, основанная на собственных научно-исследовательских разработках компании.

Для удобства работы с данными и повышения эффективности работы, всю информацию, с которой приходится работать сотрудникам, необходимо систематизировать. Проанализировав информационные потоки, можно выделить следующие типы информации (рис. 3):

• поисковая информация возникает в ходе подготовительной работы для решения поставленной задачи и включает в себя результаты поисков в международных БД патентов, публикаций и т.п. по данной тематике;

• цели и результаты проводимых экспериментов в рамках одного или нескольких проектов формируют блок экспериментальной информации;

• анализ результатов, полученных в ходе проведения эксперимента с использованием стандартного и специального программного обеспечения, планирование эксперимента, а также выводы составляют отдельный блок аналитической информации;

• административная информация, позволяющая отслеживать ход выполнения работ над конкретной задачей проекта, как для руководителей проектов, так и для рядового сотрудника.

Рис. 3. Типы информации в проектах

1 Создание информационной системы достаточно высокого уровня невозможно без наличия технической базы, адекватной поставленной цели, прежде всего телекоммуникационной инфраструктуры, обеспечивающей качественную связь между компонентами системы.

В рамках рассматриваемого проекта была создана инфраструктура, ядро которой территориально располагалось в Москве на базе РХТУ им. Д.И. Менделеева.

Так как в Москве находилась основная группа разработчиков материалов, то было принято решение о размещении основных компонентов системы на территории РХТУ им. Д.И. Менделеева. Функции филиалов в США заключались в масштабировании разработок на базе завода Clariant и поддержка компаний партнеров и заказчиков, расположенных главным образом в Японии.

Информационная инфраструктура московской группы разработчиков обеспечивала надежную работоспособность основных элементов системы. На базе серверов под управлением MS Windows 2000 и MS Windows 2003 были развернуты следующие службы:

• системы управления БД;

• web-сервисы доступа к информации;

• системы защиты конфиденциальной информации;

• коммуникационные системы корпоративного уровня.

Территориально удаленные филиалы связаны с ядром системы с целью возможности использования основных вычислительных мощностей и удобством администрирования корпоративной сети предприятия. Для этого между филиалом и центральным главным центром устанавливается VPN (virtual private network) гуннелирование с алгоритмом 3DES (Data Encryption Standard) шифрования для обеспечения конфиденциальности данных. Такой подход позволил пользователям филиала получить доступ практически ко всем ресурсам центра (совместное пользование БД поисковым системам, электронной библиотеке и т.п.), а также существенно снизил трудоемкость администрирования.

Таким образом, разработанная система имеет легко управляемую и доступную структуру и учитывает все потребности научно-исследовательского и производственного процессов с возможностью быстрой модификации составляющих системы. Кроме того, она обладает рядом преимуществ систем документооборота, хотя, с другой стороны, существенно отличается от них. Объединяя данные возможности в единое целое, научно-исследовательская организация получает в свои руки инструмент, который обеспечивает информационную составляющую высокотехнологичной системы производства анизотропных пленок.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Разработаны научные основы создания высокотехнологичного производства получения анизотропных пленок на основе упорядоченных супрамолекулярных структур

для современных жидкокристаллических дисплеев. Основными результатами работы являются:

1. На основе экспериментальных данных по содержанию различных компонент в сложных смесях (с числом составляющих более 30) разработаны математические модели, алгоритмы и программное обеспечение для оптимизации состава смеси органических красителей. Целевой функцией оптимизации служили значения поляризационной эффективности оптических характеристик тонких анизотропных пленок.

2. Разработаны методики и программное обеспечение определения точного химического состава образцов на основании данных высокоэффективной жидкостной хроматографии для комплексообразующих многокомпонентных смесей и планирования эксперимента на основе статистических методов анализа.

3. Разработан метод для определения рефракционных индексов тонких анизотропных пленок по результатам оптического тестирования фазозадерживающих пластинок. Программное обеспечение, созданное в процессе реализации данного метода, позволяет рассчитывать 30 индексы тонких пленок, нанесенных на различные изотропные подложки, основываясь на спектральных данных тестируемого образца.

4. Разработаны математические модели и программное обеспечение для моделирования и оптимизации сложных оптических систем (например, жидкокристаллических дисплеев) при известных оптических параметрах материала. Целевой функцией оптимизации служили значения оптических и угловых характеристик тонких анизотропных пленок для получения высокоэффективных оптических компонент жидкокристаллических дисплеев.

5. Спроектирована, реализована и внедрена информационная система, которая включает в себя необходимый и достаточный набор баз данных:

о БД производства материалов из органических красителей, содержащая информацию об исходных составляющих, условиях и результатах эксперимента по получению новых материалов для создания анизотропных пленок;

о БД отчетов по анализу проведенных экспериментов, в которую вошла информация о результатах тестирования созданных материалов и оптических свойств полученных на их основе пленок; о БД аналитической информации, предшествующей планированию и проведению экспериментов, состоящая из специально подобранных публикаций и патентов по различным направлениям исследований (химия, нанесение, оптика и т.п.), а также их анализу; о БД различных справочных материалов, включающая информацию о различных исходных химических соединениях, лаках, используемых при нанесении тонких пленок, свойствах различных типов подложек и т.п.;

о БД отслеживания текущей работы по каждому из проектов, позволяющая оперативно управлять процессом разработки, что необходимо при разработке высокотехнологичной системы.

Совокупность решений вышеперечисленных задач позволяет эффективно проводить исследования в области создания новых материалов для различных отраслей производства оптических компонент, а разработанные математические модели и программное обеспечение могут успешно применятся в задачах анализа и оптимизации процессов дизайна и конструирования.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Гордеев Л.С., Лазарев П.И, Хавруняк И.В. Оптимизация оптических характеристик пленочных поляризаторов. // Сборник трудов XVIII международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях». Казань: издательство КГТУ, т. 3,2005, С. 5-7.

2. Гордеев Л.С., Лазарев П.И., Хавруняк И.В Оптимальное комбинирование смесей для получения целевого состава компонент. // Сборник трудов XVIII международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях». Казань: издательство КГТУ, т. 3, 2005, С. 7-9.

3. Гордеев Л.С., Лазарев ПИ., Хавруняк И.В. Математическое разделение перекрывающихся пиков в жидкостной хроматографии. // Тамбов: Вестник ТГТУ, т. 11, № 2А, 2005, С. 348-354.

4. Гордеев Л С, Лазарев ПИ, Хавруняк И.В. Оптимизация состава органических красителей для производства пленочных поляризаторов. // Тамбов: Вестник ТГТУ, т. 11, №3,2005, С. 673-682.

5. Khavrounyak I, Lazarev P., Lovetski К., Paukshto M. Method of manufacturing thin crystal films. // US 20050146671.

Заказ № а _Объем 1.0 пл._Тираж 100 экз.

Издательский центр РХТУ им. Д.И. Менделеева

n

»11150

Mceá rr/fv

l /

/ l !

ñ

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Анализ задачи создания новых материалов на основе упорядоченных супрамолекулярных структур.

1.1. Объекты и методы проводимых исследований.

1.2. Процедура получения тонких кристаллических пленок.

1.3. Алгоритмическое, вычислительное и информационное обеспечение.

Глава 2. Оптимизация кристаллической структуры поляризатора подбором смеси компонент.

2.1. Математическое разделение перекрывающихся пиков в хроматографии.

2.2. Статистическая обработка данных.

2.3. Оптимизация состава органических красителей.

Развитие и совершенствование современных технологий требует создания новых материалов и получения на их основе оптических элементов с заданными свойствами. В частности, в конструкциях современных жидкокристаллических дисплеев (ЖКД) необходимым элементом является оптически анизотропная пленка (пленочный поляризатор), обладающая оптимальными для конкретного устройства оптическими характеристиками.

Традиционные поляризационные пленки, широко применяемые на рынке, были изобретены более 70 лет назад [1, 2]. Они производятся путем внедрения молекул йода или красителя в тянутый лист пластического материала. Такой способ производства остается сложным и дорогим. Дизайнеры жидкокристаллических дисплеев также столкнулись с проблемами стабильности к воздействиям окружающей среды, углов обзора и цветовой температуры. Термическая стабильность для йодных типов поляризаторов обычно ограничена максимальной температурой в 80 °С. Традиционные поляризаторы работают в «обыкновенном» режиме (поляризаторы О-типа) и их характеристики страдают от утечки света, которая значительно уменьшает угол обзора [3, 4].

Новым классом материалов, используемых для получения оптически анизотропных пленок с высокими оптическими и эксплуатационными характеристиками, являются органические дихроичные красители. Пленку на основе подобных материалов формируют путем нанесения жидкокристаллического водного раствора красителя на поверхность подложки с последующим испарением воды. Для придания получаемой пленке анизотропных свойств поверхность подложки предварительно механически ориентируют, либо прикладывают к наносимому на подложку материалу (находящемуся в жидкокристаллическом состоянии) внешнее механическое, электромагнитное или другое ориентирующее воздействие.

Исследуемая новая наномолекулярная технология создания поляризаторов с супрамолекулярными Лиотропными Жидкими Кристаллами на основе этих материалов (ЛЖК) и Тонкими Кристаллическими Пленками (ТКП) преодолевает эти ограничения [5-9]. Эта технология обеспечивает контролируемую кристаллизацию субмикронных пленок из ЛЖК материалов на поверхности стекла или пластика и включает в себя три основных этапа. Во время первого этапа роста кристалла водорастворимые коньюгированные полиароматические соединения самоорганизуются в супрамолекулы в водном растворе и формируют ЛЖК. Соединения, используемые для создания кристаллических пленок, были выбраны из группы дихроичных хромониевых красителей [5,10], однако этой группой не ограничивается варианты выбора таких соединений. Рентгеновские исследования лиомезофаз показали, что супрамолекулы имеют палочкообразную структуру, в которой дискообразные молекулы красителя сложены «стопками» по отношению друг к другу, а лиофильные группы направлены наружу, в окружающую воду [11]. Во время второго этапа ЛЖК материал в виде влажной молекулярной пленки наносится непосредственно на пластиковую или стеклянную подложку. Приложение сдвигающей силы или ориентирующего поля во время нанесения предориентирует ЛЖК. И, наконец, во время последнего этапа испарение воды приводит к направленной кристаллизации твердой тонкой (180 нм - 1000 им) кристаллической пленки из предориентированной жидкой фазы [12]. Такая техника нанесения обеспечивает контроль направления кристаллографических осей ТКП, образующейся на подложке во время нанесения, сушки и кристаллизации. Пленка имеет моноклинную симметрию с относительно высокой концентрацией дефектов. Плоские молекулы ароматических органических красителей уложены в виде слоистой кристаллической структуры с плоскостью, ориентированной перпендикулярно поверхности подложки и направлению нанесения [12].

Свойства тонких пленок определяются как материалом, используемым в формирования ЛЛК, так и технологией нанесения. Таким образом, тонкие пленки, сформированные молекулами дихроичных красителей, показывают хорошую анизотропию индексов отражения и поглощения, что делает их уникальными. Различие между «обычным» и «необычным» направлениями в единицах измерения рефракционных индексов может достигать 0.8 для видимого спектра [13, 14]. Такие тонкие пленки являются поляризаторами Е-типа и уменьшают «утечку» света, что значительно увеличивает угол обзора [3, 4, 15].

Указанные свойства обуславливают повышенный интерес к лиотропным жидкокристаллическим системам. Ведется разработка как новых составов ЛЖК, так и новых методов формирования пленок на основе красителей путем усовершенствования условий нанесения. При разработке новых составов ЛЖК для получения пленок в известные уже красители могут быть введены модифицирующие, стабилизирующие, поверхностно-активные и другие добавки, что обеспечивает улучшение характеристик пленок.

Уникальные поляризационные свойства тонких пленок делают их весьма привлекательными для использования в технологии ЖКД как поляризаторов Е-типа [3, 4, 8, 9, 16] и ретардеров [17, 18], которые являются одними из важных элементов оптической системы в ЖКД. Такие ретардеры обладают возможностью контролирования анизотропией в обоих направлениях и высоким двулучепреломлением.

Новая технология производства тонких пленок является многообещающей, поскольку позволяет увеличить эффективность в 200-300 раз по сравнению с традиционным подходом. Она позволяет производить тонкие ретардеры, что уменьшает толщину ЖКД, а также предоставляет возможность разрабатывать новые дизайны ЖКД при управлении светом внутри ЖК ячейки и использовании пластика в производстве.

Однако высокотехнологичное производство требует решения ряда проблем, основные из которых приведены ниже.

Уменьшение «утечки» света и увеличение углов обзора.

Устранение неоднородности покрытия, которая увеличивается при увеличении площади поляризаторов и ретардеров.

Умение моделировать оптические системы (например, ЖКД) с целью получения оптимальных свойств материала и повышения поляризационной эффективности при создании многослойных структур.

В качестве материала для получения ТКП используется смесь нескольких красителей, поглощающих в разных областях спектра. При этом каждый из красителей представляет собой смесь нескольких изомеров, содержащих разное число функциональных заместителей. Таким образом, формирование сложной смеси также является задачей создания высокотехнологичного производства.

Современные методы научных исследований определяют необходимость применения математического моделирования и вычислительного эксперимента.

Такой подход позволяет повысить уровень теоретических исследований и дает возможность более тесно связать их с экспериментом.

Основными задачами алгоритмического и вычислительного обеспечения разработки новых материалов, которые рассматриваются в данной работе, являются:

• разработка алгоритмов и программы оптимизации состава сложной смеси органических красителей с целью повышения поляризационной эффективности тонких анизотропных пленок;

• разработка метода определения точного химического состава образцов на основании данных высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ) для трудноанализируемых многокомпонентных смесей;

• разработка методики планирования эксперимента на основе статистических методов анализа;

• разработка метода оптического тестирования ретардеров, включающего определение рефракционных индексов тонких анизотропных пленок;

• моделирование и оптимизация сложных оптических систем (например, ЖКД) при известных оптических параметрах материала.

Создание высокотехнологичной системы производства предполагает использование информационных технологий, базирующихся на вычислительной технике, средствах и системах связи, а также автоматизированных базах данных (БД). Своевременная, всеобъемлющая, достоверная и легкодоступная информация, предоставляемая такими БД, является фундаментальной предпосылкой для успешного проведения научных исследовательских разработок.

Основная задача информационного обеспечения состоит в создании системы, которая позволяет эффективно использовать информацию, а также оперативно управлять процессом разработки. Изложенная в данной работе система основывается на пяти основных информационных базах данных:

• БД производства чернил из органических красителей;

• БД отчетов по анализу проведенных экспериментов;

• БД аналитической информации, предшествующей планированию и проведению экспериментов;

• БД различных справочных материалов;

• БД отслеживания текущей работы по каждому из проектов.

Совокупность решений вышеперечисленных задач позволяет эффективно проводить научные исследования в области создания новых материалов для различных отраслей производства оптических компонент.

Выводы

В результате выполненных исследований по вопросам вычислительного и информационного обеспечения конструирования молекулярных кристаллов были разработаны математические модели, алгоритмы и методы, проверенные экспериментально и внедренные в научно-исследовательский процесс разработки оптически анизотропных пленок для современных жидкокристаллических дисплеев. Автором также разработана единая информационная система сбора, хранения и анализа информации, которая была успешно внедрена в процесс создания и производства анизотропных пленок.

Основными результатами работы являются:

1. На основе экспериментальных данных по содержанию различных компонент в сложных смесях (с числом составляющих более 10) разработаны математические модели, алгоритмы и программное обеспечение для оптимизации состава смеси органических красителей. Целевой функцией оптимизации служили значения поляризационной эффективности оптических характеристик тонких анизотропных пленок.

2. Разработаны методики и программное обеспечение определения точного химического состава образцов на основании данных высокоэффективной жидкостной хроматографии для комплексообразующих многокомпонентных смесей и планирования эксперимента на основе статистических методов анализа.

3. Разработан метод для определения рефракционных индексов тонких анизотропных пленок по результатам оптического тестирования фазозадерживающих пластинок. Программное обеспечение, созданное в процессе реализации данного метода, позволяет рассчитывать 3D индексы тонких пленок, нанесенных на различные изотропные подложки, основываясь на спектральных данных тестирования образца.

4. Разработаны математические модели и программное обеспечение для моделирования и оптимизации сложных оптических систем (например, жидкокристаллических дисплеев) при известных оптических параметрах материала. Целевой функцией оптимизации служили значения оптических и угловых характеристик тонких анизотропных пленок для получения высокоэффективных оптических компонент жидкокристаллических дисплеев.

5. Спроектирована, реализована и внедрена единая информационная система, которая включает в себя необходимый и достаточный набор баз данных: о БД производства компонент жидкокристаллических дисплеев из органических красителей; о БД отчетов по анализу проведенных экспериментов; о БД аналитической информации, предшествующей планированию и проведению экспериментов; о БД различных справочных материалов; о БД отслеживания текущей работы по каждому из проектов; о инструменты для управления и анализа информации.

Совокупность решений вышеперечисленных задач позволяет эффективно проводить исследования в области создания новых материалов для различных отраслей производства оптических компонент, а разработанные математические модели и программное обеспечение могут успешно применятся в задачах анализа и оптимизации процессов дизайна и конструирования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ разработанной информационной системы и программного обеспечения

Качественно спроектированный и проблемно ориентированный, профессионально реализованный Банк Данных является основным инструментом для проведения успешных и эффективных научных исследований и разработок. Без четкого представления о задачах и функциях информационной системы невозможно структурировать данные и, следовательно, сделать их удобными в использовании. Следовательно, давая определение Банку Данных, необходимо подчеркнуть, что он является комплексом информационных, технических, программных, языковых и организационных средств, обеспечивающих сбор, хранение, поиск и обработку информации. При этом определение Информационной Системы будет выглядеть следующим образом: это организационно упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том числе с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы.

В главе 4 данной работы описаны такая система и Банк Данных, имеющие специфические черты научно-исследовательских разработок новых материалов на основе низкомолекулярных органических соединений для производства оптических компонент в промышленном производстве жидкокристаллических дисплеев.

При создании программного комплекса информационного обеспечения такого типа необходимо принимать во внимание два наиболее важных момента:

1. Разработки носят научно-исследовательский характер и содержат научно-аналитическую и техническую информации, а также множество экспериментальных данных.

2. Необходимо учитывать, что данная высокотехнологическая система ориентирована на конечный продукт и рынок.

Таким образом, задача построения информационной системы и Банка данных сводится к интеграции информации двух основных типов: научно-исследовательской и организационно-управленческой. Для хранения и доступа к техническим данным автором работы были спроектированы и разработаны четыре базы данных, имеющих объединенный интерфейс пользователя (глава 4). В результате такого подхода сотрудники различных, территориально разделенных лабораторий и подразделений смогли получить быстрый и удобный доступ к технической информации в режиме реального времени. Для административной информации была разработана еще одна база данных, что позволило оперативно и наглядно управлять проектами внутри компании, а также предоставлять заказчикам информацию о ходе выполнения работ по каждому из проектов.

В дальнейшем планируется внести ряд усовершенствований в уже действующую систему для повышения эффективности работы одновременно с несколькими проектами, поскольку заказчиками того или иного проекта могут выступать совершенно не связанные друг с другом организации, но при этом часть технической информации может быть доступна разработчикам различных проектов.

Таким образом, разработанная система имеет легко управляемую и доступную структуру и учитывает все потребности научно-исследовательского и производственного процессов с возможностью быстрой модификации составляющих системы. Кроме того, эта система обладает рядом преимуществ систем документооборота, существенно отличаясь от них. Объединяя эти возможности в единое целое, научно-исследовательская организация получает в свои руки инструмент, который обеспечивает информационную составляющую высокотехнологичной системы производства анизотропных пленок.

Создание новых материалов с уникальными свойствами требует разработки специальных математических программ для описания оптических свойств и оптимизации составов многокомпонентных смесей. В ходе исследований было решено несколько специфических задач, позволивших снизить затраты на создание новых материалов, повышая при этом эффективность и качество процесса разработки. Одной из задач являлась оптимизация химического состава смеси (см. главу 2) с последующим воспроизведением в реальном производстве, где оптические параметры финального кристаллического покрытия являлись целевой функцией оптимизации. При этом применение данной методики возможно в более широком кругу задач, так как в настоящей работе был впервые проведен анализ систем с числом переменных более 30. Последующая оптимизация состава многокомпонентной смеси путем комбинирования имеющихся продуктов позволяет существенно снизить материальные и временные затраты в реальном крупнотоннажном производстве.

Предложен метод и реализовано программное обеспечение, которое оказывает существенную помощь при анализе спектров и значительно улучшает качество хроматографического разделения, что позволяет с достаточной точностью рассчитать процентное соотношение отдельных компонент в смеси. При этом данный программный продукт может использоваться не только для анализа хроматограмм, но также успешно применяться в задачах анализа рентгеновских, ультрафиолетовых и других видов спектральных данных.

В главе 3 рассмотрена задача описания, анализа и оптимизации многослойных оптических кристаллических компонент. Предложенные алгоритмы (классические методики расчета распространения света и матричный метод Берремана, поточечный и параметрический методы расчета) и разработанное программное обеспечение позволяют успешно проверить правильность идей, заложенных в конкретных оптических системах, подобрать наиболее подходящие материалы (в том числе тонкие пленки), выбрать их параметры. В ходе решения поставленной оптимизационной проблемы были программно реализованы две задачи: прямая и обратная.

Решение прямой задачи (определение свойств при известных оптических параметрах компонент) дает возможность моделировать сложные оптические системы (как, например, жидкокристаллические дисплеи), оптимизируя свойства которых по заданным критериям минимизации, можно определить компоненты, наилучшие с точки зрения характеристик системы в целом.

Несмотря на то, что обратная задача (определение оптических параметров материала) о восстановлении параметров дифференциального оператора является некорректно поставленной с математической точки зрения, поскольку малые изменения исходных данных могут приводить к большим изменениям вычисляемых коэффициентов. Но реализованное программное обеспечение показывает, что получаемые результирующие данные весьма качественно описывают материалы, рассматриваемые в данной работе. В описываемом случае модель жидкокристаллического дисплея состоит из безграничных слоев, рефракционные индексы и директор меняются только вдоль одного направления, обычно нормального относительно поверхности жидкокристаллического дисплея, а при решении задачи нет необходимости прибегать к 2D или 3D моделям.

В дальнейшем в разработанное программное обеспечение планируется ввести ряд усовершенствований, поскольку высококонтрастные дисплеи с малым размером пикселей требуют 2D и 3D моделирования и «граничным» эффектом в этом случае пренебречь нельзя, т.к. направление директора зависит от граничных условий. В частности, 3D моделирование динамики изменения ориентации жидкого кристалла позволяет рассчитывать ориентационные характеристики жидкого кристалла в заданном объеме, в зависимости от времени и приложенного электрического поля

Таким образом, разработанные алгоритмы и программное обеспечение могут с успехом применяться для определения характеристик различных изотропных и анизотропных материалов и моделирования оптических систем высокой сложности, решая задачи оптимизации составов комплексообразующих многокомпонентных смесей для реального производства.

1. Light Polarizer and Process of Manufacture, U.S.Patent 2,328,219, 1943.

2. Light Polarizer and Process of Manufacturing the Same, U.S.Patent 2,237,567, 1941.

3. P. Yeh, M. Paukshto, "Molecular Crystalline Thin-Film E-polarizer". Molecular Materials, 14, 2001.

4. P .Lazarev, M. Paukshto, "Low Leakage Off Angle in E-polarizer". J. of the SID, 9, 2001.

5. Method and Materials For Thermostable and Lightfast Dichroic Light Polarizers, U.S. Patent 5,739,296, 1998.

6. Dichroic Light Polarizers, U.S. Patent 6,049,428, 2000.

7. Liquid Crystal Display and Method, WO 97/39380, -1997.

8. Dichroic Polarizer and Method for Making the Same, WO 00/25155, 2000.

9. Method for Thermostable and Lightfast Dichroic Light Polarizers, U.S. Patent 6,174,394,2001.

10. J. Lydon, Chromonics, in: Handbook of Liquid Crystals, v. 2B, Wiley VCH, Weinheim, 1998.

11. A. Dembo, A. Ionov, P. Lazarev, A. Manko, V. Nazarov, "Lyotropic Dye-water Mesophases Formed by Rod-like Supramolecules". Molecular Materials, 14,2001.

12. P .Lazarev, K. Lokshin, V. Nazarov, "X-ray Diffraction by Large Area Organic Crystalline Nano-films". Molecular Materials, 14, 2001.

13. Yu. Bobrov, "Dependence of the anisotropic absorption coefficient on the thickness of molecularly oriented organic dye films". J.Opt. Technol., 66, 1999.

14. Y. Bobrov, and V. Novak, "Determination of Anisotropic Complex Refractive indices of Thin Film E-polarizers". Molecular Materials, 14,2001.

15. M. Paukshto, L. Silverstein, "Viewing Angle Enhancement of TN LCD Using E-type Polarizers", Society for Information Display, Int.Symp.Digest of Technical Papers, San Jose, California, June 2001, Vol. XXXII.

16. M. Paukshto, D. Silverstein "Two Novel Applications of Thin-Film E-Type Polarizers", Society for Information Display, Int.Symp.Digest of Technical Papers, Boston, MA, May 19-24, 722-725, 2002.

17. P. Lazarev, M. Paukshto, "Thin Crystal Film Retarders", Proceeding of the 7th International Display Workshops, Materials and Components, Kobe, Japan, November 29 December 1,1159-1160, 2000.

18. P. Lazarev, N. Ovchinnikova, M. Paukshto, "Submicron Thin Retardation Coating", Society for Information Display, Int.Symp.Digest of Technical Papers, San Jose, California, June 3-8, Vol. XXXII, 571-573, 2001.

19. Yeh, P., Paukshto, M. "Molecular crystalline thin-film E-polarizer ". Molecular Materials, 14, 2001.

20. Lazarev, P., Paukshto, M. "Low leakage off angle in E-polarizer". J. of the SID, 9, 2001.

21. Y. Bobrov, C. Cobb, P. Lazarev, P. Bos, D. Bryant, H. Wonderly, "Lyotropic Thin Film Polarizers," SID, Int. Symp. Digest of Technical Papers, XXXI, 2000.

22. Bobrov, L. Fennel, T. Ganpule, P. Lazarev, S. Ohmura, H. Bae, Y. Ishibashi, O. Yamashita, "Manufacturing and Coating Equipment Development for Thin Crystal Film Polarizers™ Printing," Proceedings of The 9thInternational Display Workshops, 2002.

23. А. Пахчанян. Обзор систем электронного документооборота. «Директор ИС», #8, «Открытые системы», 2001.

24. М. Глинников.Уникальное предприятие плюс тиражный продукт. «Директор ИС», #1, «Открытые системы», 2003.

25. С. Макаров. Что такое ЕСМ. «Директор ИС», #4, «Открытые системы», 2003.

26. Единая информационная система Российской академии наук, http://www.ras.ru

27. А. Бездушный, А. Жижченко, М. Кулагин, В. Серебряков. Интегрированная система информационных ресурсов РАН и технологии разработки цифровых библиотек. Программирование, #4, 2000.

28. Арушанян, Н. Богомолов, А. Ковалев, Н. Волченскова. Об одном подходе к автоматизации создания приложений, ориентированных на работу со сложными структурами данных. Вычислительные методы и программирование, т.6, 2005.

29. E.JI. Косарев, К.О.Муранов. Хроматография сверхвысокого разрешения ПТЭ, 2001, №5, С. 74-79.

30. Ф. Гилл, У. Мюррей. Численные методы условной оптимизации. М.: «Мир», 1977.32.0ртега Дж., Рейнболт В. Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими неизвестными. М.: Мир, 1975.

31. Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб: Питер, 2001.

32. Montgomery, Douglas С. Design and Analysis of Experiments, 5th Edition, John Wiley & Sons, Inc, 2001.

33. Cattell, R. B. The scree test for the number of factors. Multivariate Behavioral Research, 1,245-276, 1966.

34. T.Fiske, L.Ignatov, P.Lazarev, V.Nazarov, M.Paukshto "Molecular Alignment in Crystal Polarizers and Retarders" Society for Information Display, Int. Symp. Digest of Technical Papers, Boston, MA, May 19-24, 866-869,2002.

35. Michael Kirby, Geometric Data Analysis, A Wiley-Interscience Publication, 2001.

36. A.H. Тихонов, В.Я. Арсенин. Методы решения некорректных задач. М.- «Наука», 1979, изд.2-е.

37. Г. Стренг. Линейная алгебра и ее применения. М.- «Мир», 1980.

38. В. В. Налимов и Н. А. Чернова. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Физматгиз, 1965.

39. Т.В. Амочкина. Алгоритм синтеза многослойных оптических покрытий, основанный на теории эквивалентных слоев. Вычислительные методы и программирование, т.6,2005.

40. R.M.A. Azzam, N.M. Bashara, Ellipsometry and Polarized Light, Elsevier, Amsterdam, 1977.

41. R. A. Chipman, "Polarimetry," in the Handbook of Optics, McGraw-Hill, New-York, 1994, Chap. 22.

42. A. Tikhonov, V. Arsenin, Solutions of ill-posed problems. Winston and Sons. 1977.

43. M. Борн, Э. Вольф. Основы оптики. М.: Наука, 1970.

44. P. Yeh, С. Gu, Optics of Liquid Crystal Displays, John Wilew & Sons Inc., 1999.

45. Y. Hiroyuki. NRF, NRZ and NIBCOM Retardation Film. Nitto Denko Technical Report 84 Vol. 41,2003

46. A. R. Robertson, A. Staniforth, D.S. Gignac, and J. McDougall, "A Computer-Controlled Photoelectric Tristimulus Colorimeter," NRC Report Pro-387, Ottawa, 1972.

47. Photometric calibrations. Yoshihiro Ohno. Optical Technology Division. Physics Laboratory. National Institute of Standards and Technology. WASHINGTON: 1997, Natl. Inst. Stand. Technol. Spec. Publ. 250-37, 88 pages (July 1997)

48. CIE Compte Rendu, p.67, (1924).

49. CIE Compte Rendu, Table 11, pp.25-26 (1931).

50. CIE Disk DOOl Photometric and Colorimetric Tables (1988).

51. NIST Special Publication 250, NIST Calibration Services Users Guide.

52. R.P. Feynman, R.B. Leighton, and M. Sands, The Feynman Lectures in Physics, Addison-Wesley, 1963, Chapter 35.

53. G. Wyszecki, "Colorimetry", in Handbook of Optics, G. Driscoll, ed., McGraw-Hill, 1978, Chapter 9.

54. G. Wyszecki and W.S. Stiles, Color Science: Concepts and Methods, Quantitative Data and Formulas, Willey, 1982.

55. D.W. Berriman, J.Opt.Sos.Amer. 62, 502-510, 1972.

56. K. Eidner. Light propagation in stratified anisotropic media: orthogonality and symmetry properties of the 4x4 matrix formalisms. J. Opt. Soc. Am. A, vol. 6, № 11, 1989.

57. Schubert M. The theory and application of generalized ellipsometry. William Andrew Publishing, Norwich, N.Y., 2005.

58. H.Wohler, M.Fritsch, G.Haas and D.A.Mlynski, „Faster 4x4 matrix method for uniaxial inhomogeneous media", J. Opt. Soc. Am. A 5 1554-1557 (1988).

59. S.P. Palto, "An Algorithm for Solving the Optical Problem for Stratified Anisotropic Media," JETP, Vol. 92, No. 4, pp. 552-560 (2001).

60. A. Tikhonov, V. Arsenin, Solutions of ill-posed problems. Winston and Sons. 1977.

61. L.D. Landau, E.M. Lifshitz, Electrodynamics of Continuous Media, Pergamon, Oxford, 1982.

62. E.JI. Гусев. Априорное сужение области поиска в волновых задачах синтеза неоднородных структур. Математическое моделирование, № 4, т. 12, 2000.

63. Т. В. Мещерякова, Н. В. Меньшутина, С. В. Гончарова, Ю. В. Мишина, Г. Леуенбергер. Информационные системы и базы данных в фармацевтике. Прикладное программное обеспечение. М.: РХТУ им. Д. И. Менделеева, 2002.

64. Информационный Web-портал РАН (http://www.ras.ru).

65. Г. Хансен, Д. Хансен. Базы данных: разработка и управление. М.: ИД «Бином», 1999.

66. Р. Хоторн. Разработка баз данных Microsoft SQL Server 2000 на примерах. М.: ИД «Вильяме», 2001

67. Д. Шеферд. Программирование на MS Visual С++. NET. М.: «Русская редакция», 2003.

68. В.В. Челноков, Т. В. Мещерякова, Н. В. Менынутина, Е. А. Василенко. Экологический мониторинг. Информационные поисковые системы и базы данных. М.: ВИНИТИ, 2001.

69. М.Ф. Гарсиа, Дж. Рединг, Э. Уолен, С.А. ДеЛюк. Microsoft SQL Server 2000. Справочник администратора. М.: «Эком», 2002.

70. М. Макдональд. ASP.NET. СПб.: «БХВ-Петербург», 2003

71. С. Робинсон, О. Корнес, Д. Глинн и др. С# для профессионалов. В 2-х томах. М.: «Лори», 2003.

72. Д. Сеппа. Microsoft ADO.NET. М.: «Русская редакция», 2003.

73. Ф. Зубанов. Active Directory. Подход профессионала. М.: «Русская редакция», 2003.

74. Д. Чепмен, Э. Фокс. Брандмауэры Cisco Secure PIX. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003.