集思谱需要我帮你解读这件专利吗？
公开（公告）号CN123013620A | 申请号CN202610890514.1 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人广东工业大学 |
分类号G06F30/27(2020.01), G06F30/10(2020.01), G16C60/00(2019.01), G06F18/2131(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/0455(2023.01), G06F111/10(2020.01), G06F111/04(2020.01), G06F119/08(2020.01), G06F119/14(2020.01) | 申请日2026-06-18 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661722930700000 | 源数据页码1632 |
专利语言zh | ||
本发明公开了融合物理约束神经算子的玻璃基板RDL多场耦合预测方法，基于热‑力‑断裂耦合神经算子模型（TMFO）、力‑光映射神经算子模型（SOMO）及电沉积多场耦合神经算子模型（EMDO）级联架构，通过统一数据接口实现场量无损传递。TMFO嵌入热传导方程、弹性力学平衡方程及指数型内聚力模型残差约束，输出残余应力场与界面损伤场；SOMO采用U‑Net与FNO混合架构，施加光瞳函数与Hopkins部分相干成像约束，将应力场映射为离焦量场与光强分布；EMDO基于时空傅里叶神经算子处理移动边界，嵌入Butler‑Volmer方程、Langmuir吸附动力学及Hammerstad‑Jensen损耗模型约束，预测铜填充形貌、粗糙度及高频损耗。采用仿真数据预训练与MMD域自适应微调策略，实现从工艺参数到关键质量指标的秒级端到端预测。
附图 1