автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка системы управления процессом формирования пучков заряженных частиц в задачах ионно-плазменного напыления

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. КОНЦЕПЦИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ

ПРОЦЕССАМИ ИОННО-ПЛАЗМЕННОГО НАПЫЛЕНИЯ.

1Л. Характеристика предметной области.

1.2. Обзор существующих работ.

1.3. Концепция построения алгоритмического обеспечения системы управления процессом формирования пучков заряженных частиц.

1.4. Выводы по разделу.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ ПУЧКОВ ЗАРЯЖЕННЫХ ЧАСТИЦ В ЗАДАЧАХ ИОННО-ПЛАЗМЕННОГО НАПЫЛЕНИЯ.

2.1. Уравнения динамики процесса формирования пучков заряженных частиц.

2.2. Моделирование процесса формирования пучков заряженных частиц.

2.2.1. Определение распределения потенциала.

2.2.2. Интегрирование уравнений движения заряженных частиц.

2.2.3. Расчет токов и объемных зарядов.

2.2.4. Определение конфигурации плазменной границы.

2.3. Распараллеливание алгоритмов моделирования.

2.4. Выводы по разделу.

ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ИОННО

ПЛАЗМЕННОГО НАПЫЛЕНИЯ.

3 Л. Постановка задачи управления.

3.2. Общие принципы оптимального управления пучками траекторий.

3.3. Синтез оптимального управления процессом формирования пучков заряженных частиц в задачах ионно-плазменного напыления.

3.3.1. Основные понятия и определения.

3.3.2. Необходимые и достаточные условия оптимальности.

3.3.3. Вычислительные алгоритмы оптимального управления пучками заряженных частиц.

3.4. Настройка параметров адаптивной модели.

3.5. Выводы по разделу.

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ РАБОТОСПОСОБНОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ. 122 4.1. Сопоставление результатов натурных испытаний и имитационного моделирования.

4.2. Оценка эффективности алгоритма управления.

4.3. Технико-экономическое обоснование.

4.4. Выводы по разделу.

Проблемной областью данной работы являются вопросы автоматизации управления пучками заряженных частиц в задачах ионно-плазменного напыления (ИПН).

В электронной, радиотехнической и ряде смежных областей промышленности нашли широкое применение изделия, в которых основными функциональными элементами являются тонкие пленки материалов различного химического состава, требующие обработки по сложному профилю и рисунку поверхности. В микроэлектронике, например, нарастают тенденции по все большей миниатюризации отдельных функциональных элементов и росту числа этих элементов в одной интегральной схеме. Так, СБИС, на поверхности занимающей доли квадратного сантиметра, содержат до сотен тысяч элементов, представляющих собой слои различных веществ и легированные зоны полупроводников. Для дальнейшего развития таких и подобных им приборов принципиальными ограничениями в части разрешения и качества служат физико-технологические приемы, лежащие в основе современных процессов производства полупроводниковых приборов и СБИС. Кроме того, новые технологические процессы должны не только улучшать параметры и характеристики самого изделия, но и обладать высокой экономической эффективностью, обеспечивать снижение трудоемкости и себестоимости изделий. Экономическая эффективность и прогрессивность технологического процесса определяется рядом взаимосвязанных критериев:

1) универсальностью, т.е. возможностью проведения всего (или подавляющего числа операций) производственного цикла с применением одних и тех же технологических приемов;

2) непрерывностью, т.е. интеграцией ряда последовательных технологических операций в одном технологическом объеме;

3) производительностью, обеспечивающей высокую скорость проведения всех основных операций технологического процесса;

4) воспроизводимостью параметров и характеристик изделия на каждой операции технологического процесса;

5) формализацией, т.е. возможностью составления математического описания (алгоритма) каждой технологической операции и последующего управления всем технологическим процессом ЭВМ, на основе аналитических зависимостей параметров изделия от параметров технологического процесса;

6) разрешающей способностью, характеризуемой минимальным воспроизводимым размером (Ьт1п) элемента изделия.

В настоящее время доминирующее положение в производстве микроэлектронных приборов занимает эпитаксиально-планарная технология (ЭПТ), в основе которой лежат следующие процессы:

• термическое окисление кремниевых пластин или покрытие других материалов пленками окисла и нитрида кремния, химически осажденными из паровой фазы [1];

• фотолитография (контактная или проекционная), служащая для получения требуемых конфигураций и размеров микроэлектронных структур вначале в пленках фоторезисторов, а затем с помощью жидкостного химического травления через фоторезистивные (ФР) маски и в слоях рабочих материалов, различных металлических или полупроводниковых пленках [2];

• термическая диффузия легирующих примесей через маски с целью получения в полупроводниковом материале областей с требуемым типом проводимости [3];

• нанесение металлических пленок для получения контактов и межсоединений термическим испарением и конденсацией в вакууме [4];

• термическая эпитаксия с целью получения монокристаллических пленок полупроводников с требуемой концентрацией легирующей примеси;

• пассивация и изоляция микроэлектронных устройств диэлектрическими пленками, осажденными из паровой фазы.

Основное ограничение ЭПТ в соответствии с критериями прогрессивности - разнородность физико-химического механизма операций и процессов. Разнородные технологические операции в вакууме, в газовых и паровых средах, на воздухе и в жидких химических травителях требуют разработки различного по принципу действия оборудования; затрудняют и усложняют контроль параметров технологического процесса производства микроэлектронных приборов; исключают формализацию всех операций технологического процесса производства микроэлектронных приборов, а следовательно, и возможность управления им ЭВМ; создают дискретность технологического процесса, связанную с перемещением изделий в технологические объемы, расположенные на разных производственных участках.

Минимальный воспроизводимый размер микроэлектронной структуры определяет такие важные характеристики приборов, как быстродействие, потребляемую мощность, плотность упаковки, надежность и стоимость. Минимальный размер задается на стадии фотолитографии, вначале на проявленной ФР маске, а затем с помощью жидкостного химического травления и в слое рабочего матерала. Контактная фотолитография позволяет получать на ФР маске Ьт1п = 0.8 мкм, а проекционная - ЬтЫ = 0.4 мкм. Однако, независимо от минимального размера на фоторезисторе, в окисной маске толщиной 1 мкм, обычно применяемой в ЭПТ, жидкостным химическим травлением нельзя получить Ьт1п < 1 мкм. Это связано с объемным механизмом химической реакции травителя с рабочим материалом, которая протекает во всех направлениях, в частности непосредственно под слоем фоторезистора, что ведет к нежелательному широкому подтравливанию.

Минимальный размер элементов ЬтЫ серийно выпускаемых ИС состовляет 2.5 - 3 мкм, а на опытных образцах достигает 1.25 мкм. Из этого следует вывод, что метод фотолитографии подошел к пределу своих возможностей и создание микроэлектронных структур с элементами субмикронных размеров должно базироваться на принципиально новом процессе.

Последующие операции ЭПТ не позволяют сохранить полученный фотолитографией минимальный размер Ьт1п, что связано с объемным способом подвода тепловой энергии к изделиям в процессах диффузии, окисления и эпитаксии, при котором производится нагрев объема технологической камеры с находящимися в нем изделиями. Проведение процессов окисления, диффузии и эпитаксии с необходимой скоростью требует нагрева изделий до весьма высоких температур, что вызывает диффузионное размытие полученных ранее областей микроэлектронных структур, увеличивая минимальный воспроизводимый размер Ьт1п. При этом способе подвода тепловой энергии отсутствует возможность селективного проведения физико-химических воздействий на изделия, а следовательно, практически исключается реализация последовательных процессов в одном технологическом объеме. Кроме того, тепловая (термическая) активация процессов носит объемный характер, исключая селективность проведения процессов в пространстве.

Таким образом, высокая селективность как способа подвода энергии в систему, так и активирующего воздействия этой энергии на требуемые физико-химические процессы является физической основой выполнения важнейших критериев прогрессивности технологического процесса. Такой селективностью обладают потоки заряженных частиц (электронов и ионов) [5, 6, 7, 8]. Причем ионы оказывают непосредственное воздействие на отдельные атомы и молекулы физико-химической системы. Поэтому ионные процессы привлекают все большее внимание для использования их в качестве базы для новой технологии производства микроэлектронных приборов по следующим причинам:

• ионные пучки обладают значительно большей энергией при активирующем воздействии на физико-химическую систему, что особенно важно при селективной нетермической обработке твердых тел [9, 10];

• управление перемещением ионных пучков, а также изменение селективности их воздействия в пространстве легко осуществляются с помощью электрических и магнитных полей [11, 12];

• ионные процессы реализуются либо в вакууме, либо в газоразрядной плазме, поэтому они могут быть формализованы и управляемы ЭВМ [13].

Таким образом, электронно-ионные процессы отвечают всем основным критериям прогрессивности и обеспечивают принципиальную возможность интеграции ряда этих процессов с целью создания новой элионной технологии производства микроэлектронных приборов с элементами субмикронных размеров.

Однако, ограниченное применение ионных пучков для получения таких приборов в настоящее время связано прежде всего с тем, что в существующем технологическом оборудовании системы управления либо вообще отсутствуют, что вызвано недостаточной разработкой вопросов создания математических моделей, пригодных для использования в режиме прогнозирования, и отсутствием методов расчета и промышленного контроля основных технологических параметров, либо рассчитаны на работу по жестко установленной технологии, малейшее отклонение от которой приводит к значительному (до 90%) объему брака и, как следствие, к высокой себестоимости продукции. Поэтому проблемы разработки и создания эффективных систем управления (СУ) процессами ИПН относятся к числу наиболее актуальных задач современности.

Основные характеристики приборов функциональной микроэлектроники определяются структурой их поверхностного слоя, которая, в свою очередь, зависит от процессов, происходящих при формировании пучков заряженных частиц и модификации поверхностных свойств твердых тел. Целенаправленное воздействие на динамику происходящих процессов на поверхности изделия осуществляется варьированием параметров ионного пучка. Следовательно, одной из основных задач, стоящих перед практикой ионно-плазменного напыления, является разработка алгоритмов управления процессом формирования потоков заряженных частиц.

Данная диссертационная работа посвящена разработке структуры и алгоритмического обеспечения СУ процессом формирования пучков заряженных частиц, предназначенной для оптимизации управляющих решений с целью повышения качества при выполнении задач ионно-плазменного напыления, особенно в присутствии возмущающих воздействий.

Основные проблемы, решаемые в диссертационной работе, связаны с синтезом оптимального управления процессом формирования пучков заряженных частиц (ФПЗЧ), обеспечивающим желаемые характеристики наносимого покрытия, а также с коррекцией программы ИПН в зависимости от реально протекающих процессов.

Следует отметить, что дальнейшее успешное применение пучков заряженных частиц может быть достигнуто только благодаря совместному анализу всей совокупности элементарных процессов. К настоящему времени отсутствует полная и точная математическая модель, охватывающая всю совокупность явлений, нашедших практическое применение. Создание общей модели на атомно-молекулярном уровне связано с большими сложностями и вряд ли имеет смысл. Поэтому целесообразнее объединить рассматриваемые явления, различные по своему физическому содержанию, общим математическим подходом, используя одинаковые понятия. В связи с этим одной из основных задач, решаемых в диссертационной работе, является разработка математической модели, как средства имитационного моделирования и прогнозирования поведения объекта.

Ввиду того, что модели систем можно классифицировать различными способами, необходимо пояснить термин "имитационная модель" (ИМ), употребляемый далее по отношению к модели процесса ФПЗЧ.

Согласно [14], термин ИМ означает, что мы имеем дело с такими математическими моделями, с помощью которых для предсказания поведения реальной системы необходим эксперимент (имитация) при заданных исходных данных.

Однако использование ИМ в контуре СУ вызывает следующие взаимосвязанные и, во многих случаях, непреодолимые проблемы [15, 16]:

• недостоверность априорной информации о параметрах объекта и внешней среды требует создания в системе контура настройки по апостериорной информации;

• особенность имитационного моделирования заключается в необходимости проведения многократных вычислений с изменяемыми параметрами модели как при ее идентификации, так и при поиске управления. При этом пространство поиска может оказаться чрезмерно большим для получения решения за приемлемое время;

• решение задачи идентификации модели требует построения критериев близости выходов объекта и модели, что может вызвать затруднения в условиях невозможности накопления статистически значимой информации.

Для преодоления вышеперечисленных трудностей в данной работе алгоритмическое обеспечение СУ процессом формирования пучков заряженных частиц предлагается строить как интегрированную систему, сочетающую процедуры оптимизации управления с использованием адаптивной модели с процедурами идентификации параметров управляемого процесса.

В работе используются следующие основные методы исследования. Построение математической модели объекта управления базируется на основных результатах теории физики плазмы и электронной оптики. Алгоритмы моделирования и управления основываются на численных методах решения дифференциальных уравнений, поисковой оптимизации и обобщении метода оптимального управления пучками траекторий. Процедуры настройки модели используют теорию нечетких множеств и технологию экспертных систем. Анализ работоспособности основных результатов работы проводится по результатам натурных испытаний и путем эксперимента на ЭВМ с использованием средств машинной графики.

Актуальность исследований обусловлена:

• ограниченностью результатов в области создания гибридных систем, состоящих из экспертной системы и системы моделирования, для управления сложными технологическими процессами;

• необходимостью автоматизации задач управления процессами ИПН -перспективной техники получения твердых тел с уникальными свойствами поверхностного слоя;

• недостаточной разработкой вопросов создания математических моделей процессов ФПЗЧ, пригодных для использования в режиме прогнозирования.

Среди задач, которые для этого нужно решить, следует выделить основные, а именно:

• провести анализ существующих моделей и методов управления потоками заряженных частиц применительно к задачам ионно-плазменного напыления;

• разработать математическую модель процесса ФПЗЧ, наиболее отвечающую физическим представлениям и пригодную для использования в контуре СУ;

• разработать быстродействующие вычислительные алгоритмы моделирования процесса ФПЗЧ;

• разработать алгоритмы управления процессом формирования пучков заряженных частиц, позволяющие решать характерные задачи ионно-плазменного напыления;

• разработать процедуры настройки модели для придания ей свойства адаптивности;

• провести экспериментальные исследования разработанного алгоритмического обеспечения СУ процессом ФПЗЧ с целью анализа работоспособности и оценки эффективности предложенных алгоритмов управления.

Помимо этого, необходимо решить задачу создания пакета прикладных программ для интерактивного моделирования, синтеза управления и поддержки процесса принятия решения.

В ходе диссертационной работы получены следующие новые научные результаты:

• концепция построения алгоритмического обеспечения СУ процессом ФПЗЧ, как интегрированной системы, в которой процедуры оптимизации управления сочетаются с экспертными методами идентификации параметров управляемого процесса;

• методика синтеза оптимального управления процессом ФПЗЧ с использованием адаптивной модели;

• процедуры моделирования процесса ФПЗЧ, ориентированные на использование модели в контуре СУ;

• процедуры настройки модели управляемого процесса на основе экспертных методов обработки знаний;

• система управления процессом ФПЗЧ, построенная с использованием принципов и процедур, новизна которых оговорена выше.

Практическая ценность результатов работы определяется следующими факторами:

• создано алгоритмическое обеспечение СУ процессом ФПЗЧ, пригодность которого подтверждена результатами натурных испытаний;

• разработан пакет прикладных программ управляющей ЭВМ, позволяющий автоматизировать процессы управления ионно-плазменным напылением.

Материалы диссертации были использованы в НПО «Композит», а также в научно-исследовательских работах кафедры "Системы автоматического управления" МГТУ имени Н.Э. Баумана, проводимых в рамках программы "Интеллектуальные системы" и кафедры «Кибернетика» МГИЭМ (ТУ).

Работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, приложений и содержит указатель литературы.

Первый раздел работы посвящен обоснованию общей концепции автоматизации управления, развиваемой в данной работе. Раздел начинается с описания условий и целей функционирования установки ИПН. Далее приведен обзор основных работ, относящихся к рассматриваемой проблеме. В разделе сформулированы требования к модели процесса. Проводится анализ состава технических средств и роли человека в процессе выработки управляющих решений. Предлагается структура алгоритмического обеспечения СУ, позволяющая получать наиболее обоснованные решения в реальных условиях эксплуатации.

Второй раздел посвящен математическому моделированию процесса ФПЗЧ для задач ИПН. Раздел начинается с рассмотрения физических процессов, протекающих в системе, на основе которых с использованием основных результатов теории физики плазмы и электронной оптики получены уравнения динамики процесса ФПЗЧ. Далее рассматривается построение алгоритмов моделирования процесса ФПЗЧ, основанных на численном решении исходных дифференциальных уравнений. Основным результатом раздела являются вычислительные алгоритмы моделирования процесса ФПЗЧ, пригодные для прогнозирования за счет своего высокого быстродействия.

Третий раздел работы посвящен разработке собственно алгоритмического обеспечения СУ. Раздел начинается с постановки задач, которые могут возникать при управлении процессами ИПН. Помимо задачи синтеза оптимального управления процессом ФПЗЧ, приводящей к получению покрытия с желаемыми характеристиками, выделяется задача принятия решения при коррекции модели. Первым результатом этого раздела являются алгоритмы синтеза желаемой динамики процесса ФПЗЧ, где в качестве эталонной используется модель, описанная в разделе 2 данной работы. Вторым результатом раздела является процедура экспертного оценивания близости выходов объекта и модели для принятия решения о параметрах адаптивной модели, заключающаяся в логико-лингвистическом описании динамики процесса ФПЗЧ и позволяющая упорядочивать реализации, генерируемые моделью, по степени их соответствия наблюдаемому выходу объекта.

Главным результатом раздела и всей работы является система управления, построенная в соответствии с поставленной целью, которая является воплощением актуальных научных и практических проблем, поднятых в настоящей работе.

Четвертый раздел работы носит прикладной характер, он посвящен анализу работоспособности разработанного алгоритмического обеспечения СУ процессом ФПЗЧ по результатам натурных испытаний. Основными результатами раздела являются сопоставление данных натурных испытаний и имитационного моделирования, а также оценка эффективности алгоритмов управления для задач ИПН. Кроме того, в разделе показана экономическая целесообразность и эффективность применения разработанной СУ в условиях промышленного производства и реальное снижение брака и себестоимости продукции при ее использовании.

Отдельные результаты работы докладывались на Первом международном симпозиуме "Интеллектуальные системы" (Россия, Дагестан, 1994); международном научном конгрессе студентов, аспирантов и молодых ученых "Молодежь и наука - третье тысячелетие" (Россия, Москва, 1996); Четвертой международной студенческой школе-семинар "Новые информационные технологии" (Крым, Судак, 1996); Втором международном симпозиуме "Интеллектуальные системы" (Россия, С-Петербург, 1996); XXXIII научно-технической конференции РУДН "Проблемы теории и практики в инженерных исследованиях" (Россия, Москва, 1997); Пятой международной студенческой школе-семинар "Новые информационные технологии" (Крым, Судак, 1997); Четвертой научно-технической конференции "Вакуумная наука и техника" (Крым, Гурзуф, 1997); XXXIV научно-технической конференции РУДН "Проблемы теории и практики в инженерных исследованиях" (Россия, Москва, 1998); Четвертой Всероссийской научно-технической конференции "Состояние

15 и проблемы технических измерений" (Россия, Москва, 1997); Шестой международной студенческой школе-семинар "Новые информационные технологии" (Крым, Судак, 1998); Пятом международном совещании-семинар "Инженерно-физические проблемы новой техники" (Россия, Москва, 1998); on the 3-d scientific-technical conference "Process Control'98" (Czech Republic, Kouty nad Desnou, 1998), Пятой Всероссийской научно-технической конференции "Состояние и проблемы технических измерений" (Россия, Москва, 1998), а также на научных семинарах МГТУ им. Н.Э. Баумана.

По основным положениям диссертации опубликовано 15 печатных работ.

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту:

• Структура СУ процессом ФПЗЧ, сочетающая имитационное моделирование с экспертными методами обработки знаний.

• Методика моделирования процесса ФПЗЧ, ориентированная на использование модели в контуре СУ.

• Методика синтеза оптимального управления процессом ФПЗЧ, позволяющая решать характерные задачи ИПН.

• Методика настройки параметров модели управляемого процесса.

ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. В диссертационной работе разработана структура, алгоритмическое и программное обеспечения СУ процессом ФПЗЧ, предназначенной для повышения качества при выполнении задач ионно-плазменного напыления, особенно в присутствии возмущающих воздействий.

2. В соответствии с задачами, возникающими в процессе ионно-плазменного напыления, предложена концепция построения алгоритмического обеспечения СУ процессом ФПЗЧ, как интегрированной системы, сочетающей процедуры оптимизации управления на основе адаптивной модели с методами идентификации параметров управляемого процесса на основе экспертных процедур.

3. Разработаны процедуры моделирования процесса ФПЗЧ на основе численного решения нелинейной самосогласованной задачи.

4. Предложены процедуры оптимального управления процессом ФПЗЧ для решения характерных задач ионно-плазменного напыления.

5. Разработаны процедуры настройки модели по апостериорной информации от объекта, использующие логико-лингвистическое описание выходов объекта и модели и позволяющие упорядочивать реализации, генерируемые моделью, по степени их соответствия наблюдаемому выходу объекта.

6. Разработан пакет прикладных программ управляющей ЭВМ для интерактивного моделирования и синтеза управления процессом формирования пучков заряженных частиц (на базе 1ВМ РС АТ), позволяющий автоматизировать процессы управления ионно-плазменным напылением.

7. По результатам натурных экспериментов показана адекватность предлагаемой динамической модели объекту управления, а также возможность использования разработанной модели за счет ее высокого быстродействия в контуре СУ.

8. Проведенные исследования показали, что данная методика позволяет

140 эффективно проводить оптимизацию динамики пучков заряженных частиц для решения характерных задач ионно-плазменного напыления в широком диапазоне изменения управляющих воздействий при различных ограничениях на управление.

1. Пипко А.И., Плисковский В .Я., Пенчко У.А. Конструирование и расчет вакуумных систем. - М.: Энергия, 1979. - 504 с.

2. Иванов Р. Катодный метод создания пленочных элементов микросхем. М.: Энергия, 1972. - 109 с.

3. Берри Р., Холл П., Гарри М. Тонкопленочная технология. Л.: Энергия, 1972. - 355 с.

4. Майссел Л. И. Получение пленок методом ионного распыления // Технология тонких пленок. М.: Советское радио, 1977. - Т.1. - С. 405- 460.

5. Gloersen H.G. Ion-beam etching // Journal of Vacuum science. 1975. -V.12, №1. - P. 28 - 35.

6. Данилин Б.С., Миначев В.Е., Сырчин В.К. Магнетронные распылительные системы // Электронная промышленность. 1976. - №5. -С. 43 - 47.

7. Палатник Л., Фукс М., Косевич В. Механизм образования и субструктура конденсированных пленок. М.: Наука, 1972. - 318 с.

8. Чопра К.Л. Электрические явления в тонких пленках: Пер. с англ. / Под ред. Г.Д. Шермегора. М.: Мир, 1972. - 434 с.

9. Данилин Б.С., Долинский В.А., Шинкаренко Ю.Л. Получение тонкопленочных слоев равномерной толщины на подложках сложного профиля // Электронная техника. Сер.З Микроэлектроника. - 1973.- Вып.6. -С. 94- 101.

10. Kaufman H.R., Harper J.M.E., Cuom J.J. Focused ion beam designs for sputter deposition // Journal of Vacuum Science and Technology. 1979. - V.16, №2.-P. 179- 180.

11. Ewchsung R., Brauer W. Application of ion etching to produce finest structures of thin films // Vacuum Technik. 1975. - V.6. - P. 157 - 166.

12. Somekh S. Introduction to ion and plasma etching//Journal of Vacuum Science and Technology. 1976. - V.13, №5. - P. 1003 - 1007.

13. Данилин Б.С. Получение тонкопленочных слоев с помощью магнетронной системы ионного распыления // Зарубежная радиоэлектроника. -1978. №4.-С. 87- 104.

14. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. - 232 с.

15. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем наука и искусство. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

16. Попов Э.В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987. - 288 с.

17. Маишев Ю.П. Источники интенсивных ионных пучков с компенсацией положительного пространственного заряда внутри ускоряющего промежутка // Приборы и техника эксперимента. 1980. - №1. - С. 183 - 186.

18. Венер Г.К., Андерсон Д.С. Физический механизм распыления материалов под действием ионной бомбардировки (ионное распыление) // Технология тонких пленок. М.: Советское радио, 1977. - Т. 1. - С. 352 - 404.

19. Andre Dudee. Application of ion milling // Microelectronic Reliability. -1974. V.13,№6.-P. 455 -462.

20. Аброян И.А., Андронов A.H., Титов А.И. Физические основы электронной и ионной технологии. М.: Высшая школа, 1984. - 320 с.

21. Маишев Ю.П., Дмитриев Ю.А. Разработка источников моноэнергетических ионов повышенной интенсивности // Тезисы докладов и рекомендаций научно-технических конференций. Сер. 3 Микроэлектроника. -1977. -Вып.З (82). - С. 63 - 69.

22. Формирование конфигурации элементов полупроводниковых приборов и ИС с помощью ионного травления / В.А. Лабунов, Г.И. Мельянец, Б.И. Вальков и др. // Зарубежная электронная техника. 1977. - №17. - С. 3 - 46.

23. Low energy ion beam etching / J.M. Harper, J.J. Cuoma, P.A. Leary, etc. // Journal Electrochemical Society. 1981. - V. 128., №5. - P. 1077 - 1083.

24. Данилин B.C., Киреев В.Ю. Ионное травление микроструктур. М.: Советское радио, 1979. - 104 с.

25. Данилин Б.С., Киреев В.Ю. Получение пленок равномерной толщины при ионном распылении // Зарубежная электронная техника. 1972. -№23.-С. 36 - 55.

26. Carter G., Colligon J.S., Noles M.J. Analitical modelling of sputter induced surface morphology // Radiation Effects. 1977. - V.31. - P. 65.

27. Расстригин JI.А. Современные принципы управления сложными системами. М.: Советское радио, 1980. - 232 с.

28. Данилин Б.С., Киреев В.Ю., Неволин В.К. Выбор оптимального давления рабочего газа и межэлектродного расстояния в диодных системах ионного распыления и травления // Электронная техника. Сер.З -Микроэлектроника. 1976. - Вып.2. - С. 37 - 42

29. Данилин Б.С. Получение тонкопленочных элементов микросхем. -М.: Энергия, 1977. 135 с.

30. Габович И.Д. Физика и техника плазменных источников ионов. М.: Атомиздат, 1972. - 304 с.

31. Рошаль А.С. Моделирование заряженных пучков. М.: Атомиздат, 1979.-304 с.

32. Использование двумерных численных моделей для анализа и моделирования полупроводниковых приборов / С.А. Афонцев, Н.И. Григорьев, В.А. Кунилов и др. // Зарубежная радиоэлектроника. 1975. - V.6. - Р. 157 - 166.

33. Reader P.D., Kaufman H.R. Optimization of an electron-bombardment ion source for ion machining applications // Journal of Vacuum science and Technology. 1975. - V.12, №6. - P. 1344 - 1347.

34. Динамическая коррекция движения пучка частиц в ускорителях / В.М. Александров, Н.Н. Карлсон, А.А. Нестеров и др. // Автометрия. 1972. -№1.-С. 37-46.

35. Бублик Б.Н., Гаращенко Ф.Г., Кириченко Н.Ф. Структурно-параметрическая оптимизация и устойчивость динамики пучков. Киев.: Наукова думка, 1985. - 304 с.

36. Егоров А.И. Оптимальное управление тепловыми и диффузионными процессами. М.: Наука, 1978. - 464 с.

37. Овсянников Д.А. Численный метод оптимизации параметров волноводного группирователя электронов // Журнал технической физики. -1972. Т.42, №4. с. 705 - 707.

38. Сухинин М.Ф. О двух вариантах градиентного метода // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1984. - Т.24, №8. -С. 1265 - 1267.

39. Березнев В.А., Карманов В.Г., Третьяков A.A. О стабилизирующих свойствах градиентного метода // Журнал вычислительной математики и математической физики.-1986. Т.26, №1. - С. 134 - 137.

40. Численная оптимизация движения электронов в волноводном группирователе / В.И. Гудков, Д.А. Овсянников, A.B. Рябцов и др. // Электрофизическая аппаратура. М., 1974. - Вып.11. - С. 160 - 167.

41. Власов .А.Г, Шапиро Ю.А. Методы расчета эмиссионных электронно-оптических систем. JL: Машиностроение, 1974. - 288 с.

42. Зубов В.И. Лекции по теории управления. М.: Наука, 1975. - 496 с.

43. Зубов В.И. Динамика управляемых систем. М.: Высшая школа, 1982.-285 с.

44. Летавин М.И. О задаче управления пучками заряженных частиц с учетом собственного заряда // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1980. - Т.20, №2. - С. 517 - 522.

45. Самарский A.A., Николаев Е.С. Методы решения сеточныхуравнений. M.: Наука, 1978. - 592 с.

46. Болдасов B.C. Определение формы плазменного эмиттера методом установления // Вычислительные методы и программирование. М., 1982. -Вып. 36.-С. 206-213.

47. Мокин Ю.И. Алгоритм определения плотности тока эмиссии в задаче о фокусировке пучка // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1980. - Т.20, №3. - С. 671 - 681.

48. Мишнева А.П. Параллельные алгоритмы для решения некоторых задач теории переноса. М., 1983. - 24 с. (Препринт ОВМ АН СССР, № 58).

49. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. - 388 с.

50. Экспертные системы: состояние и перспективы / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1989. - 152 с.

51. Partington D. Artificial intellect in processes control // Measuring and Control. 1988. - V.21, №6. - P. 177 - 178.

52. Тимофеев A.B. Адаптивные робототехнические комплексы. JI.: Машиностроение, 1988. - 332 с.

53. Искусственный интеллект: применение в интегрированных производственных системах: Пер. с англ. / Под ред. Э. Кьюсмака. М.: Машиностроение, 1991. - 544 с.

54. Алиев P.A., Церковный А.З., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991.-240 с.

55. Astrom К.Т., Anton Т.Т., Artzen К.Е. Expert control // Automatica.-1986. -№3.- P. 277-286.

56. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы. М.: Наука, 1990. - 296 с.

57. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

58. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем ипроцессов принятия решения // Математика сегодня,- М.: Знание, 1974,- С. 5-49.

59. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

60. Bernard J. Using knowledge-based system for technological process' control // IEEE Contol System Magazine. 1988. - V.8, №5. - P. 3 - 13.

61. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 396 с.

62. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. - 287 с.

63. Mandami E.H. Application of fuzzy algoritms for control of simple dynamic plant//IEEE Proc. 1974. - V.121, №12. - P. 1585 - 1588.

64. Алиев P.A., Абдикеев P.M., Шахназаров M.M. Производственные системы с искусственным интеллектом. М.: Радио и связь, 1990. - 264 с.

65. Ульянов C.B. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1991. - №3. - С. 3 - 28.

66. Эйнкофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-684 с.

67. Химмельблад Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. - 534 с.

68. Гроп П. Методы идентификации систем / Пер. с англ. М.: Мир, 1979.-304 с.

69. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.-412 с.

70. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.-288 с.

71. Заде JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе // Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. -С. 208 - 247.

72. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений

73. А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьев и др. М.: Радио и связь, 1989. -304 с.

74. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др.; Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312с.

75. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, О.А. Крумберг и др. Рига: Зинатне, 1982.-256 с.

76. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. — М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

77. Mamdani Е.Н. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic systems // IEEE Transaction Computing. 1977. - V.26. - P. 1182 -1191.

78. Буков B.H. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом. M.: Наука, 1987. - 232 с.

79. Красовский А.А. Динамика непрерывных самонастраивающихся систем. М.: Физматгиз, 1963. - 468 с.

80. Красовский А.А., Буков В.Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Наука, 1977.-271 с.

81. Адаптивные системы идентификации / А.Г. Кику, В.И. Костюк, В.Е. Краскевич и др.; Под ред. В.И. Костюка. Киев: Техшка, 1975. - 284 с.

82. Фомин В.Н., Фрадков A.JI. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука, 1981. - 448 с.

83. Ортега Дж., Пул У. Введение в численные методы решения дифференциальных уравнений. М.: Наука, 1986. - 288 с.

84. Фарлоу С. Уравнения с частными производными для научных работников и инженеров. М.: Мир, 1985. - 384 с.

85. Имамов А.А., Роменский В.П. Метод сплайн-коллокаций для уравнений Пуассона в прямоугольной области // Вычислительные системы (Новосибирск). 1978. - №78. - С. 56 - 67.

86. Матвеев А.С. О необходимых условиях экстремума в задаче оптимального управления с фазовыми ограничениями // Дифференциальные уравнения. 1987. - Т.23, №4. - С. 629 - 640.

87. Потапов М.М. Об аппроксимации задач оптимизации с гладкими допустимыми управлениями при наличии ограничений // Вестник МГУ. Вычислительная математика и кибернетика. 1983. - №4. - С. 3 - 7.

88. Хоменюк В.В. Методы оптимизации. JL: Изд-во ЛГУ, 1973.-216 с.

89. Васильев Ф.П. Лекции по методам решения экстремальных задач. -М.: Изд-во МГУ, 1974. 374 с.

90. Попова Г.С., Урев М.В. Расчет магнитного поля по его значениям на оси симметрии // Численные методы решения задач электронной оптики. -Новосибирск: Изд-во ВЦ СО АН СССР, 1979. С. 89 - 98.

91. Урев М.В. О продолжении магнитного поля с оси симметрии в пространство // Радиотехника и электроника. 1983. - Т.28, №4. - С. 772 - 779.

92. Кирин Н.Е. Методы последовательных оценок в задачах оптимизации управляемых систем. Л.: Изд-во ЛГУ, 1975. - 160 с.

93. Федоренко Р.П. Приближенное решение задач оптимального управления. М.: Наука, 1978. - 552 с.

94. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. -М.: Наука, 1988.-552 с.

95. Евтушенко Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. М.: Наука, 1982. - 432 с.

96. Альбер Я.И., Шильман C.B. Метод обобщенного градиента: сходимость, устойчивость и оценки погрешности // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1982. - Т.22, №4. - С. 814 - 823.

97. Плотников В.Н., Зверев В.Ю. Принятие решений в системах управления: Учеб. пособие. М.: МГТУ, 1994. - 4.2. - 142 с.

98. Маишев Ю.П. Исследование, разработка и внедрение интенсивных ионных, ионно-химических и ионно-плазменных источников для нанесения и прецизионной обработки пленок: Дис. на соискание уч. степ. докт. техн. наук.1491. М, 1982. 382 с.

99. Овсянников Д.А. Математические методы управления пучками / Под ред. Н.Е. Кирина. Л.: Изд-во ЛГУ, 1980. - 228 с.

100. Адаптация в системах управления технологическими процессами и производством. Фрунзе: Илим, 1984. - 105 с.

101. Адаптация и обучение в системах управления и принятия решений / Отв. ред. A.B. Медведев. Новосибирск: Наука, 1982. - 200 с.

102. Адаптивное управление технологическими процессами / Ю.М. Соломенцев, В.Г. Митрофанов, С.П. Протопопов и др. М.: Машиностроение, 1980. - 536 с.

103. Пилишкин В.Н. Об одном методе робастного управления нелинейными динамическими объектами при структурно-параметрических и внешних возмущениях // Вестник МАИ. Информатика, кибернетика и управление. 1995. - Т.2, №2. - С. 79 - 85.