A Numerical Study for the Growth of InGaSb Crystals with a Flatter Interface by Vertical Gradient Freezing under Normal Gravity and Utilizing Bayesian Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Growth of InGaSb crystals with a flatter growth interface by Vertical Gradient Freezing (VFG) under normal gravity was numerically investigated. The growth of high-quality crystals is difficult due to the adverse effect of natural convection under the effect of Earth’s gravity. The natural convection developing in the melt leads to an undesirable non-flat growth interface and thus affects the quality of grown crystals. In order to obtain a flatter growth interface and better compositional uniformity in the melt, the applications of crucible rotation and external magnetic field are considered. We carried out a numerical study to optimize growth parameters for these purposes. We also considered the utilization of Bayesian optimization to have a fast search for most favorable control parameters. Such an optimization has led to a significant reduction in the growth interface deflection and a flatter growth interface was maintained during the entire growth process. Strength of natural convection in the melt was minimized and melt solute uniformity was improved. The growth rate was also increased without compromising crystal quality. Simulation results showed that the use of a numerical simulation together with Bayesian optimization is an effective way to provide a better control for the growth parameters involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».