本发明涉及电流体动力学喷印技术领域,具体涉及一种电流体动力学喷印图案的工艺参数优化方法。
背景技术:
电流体动力学喷印技术具有设备简单、成本低、效率高、可使用材料广、无需掩模、直接成形等优点,尤其适用于聚合物和金属纳米颗粒等溶液材料的图案喷印,能够制备可穿戴传感器、柔性电子显示器、有机发光二极管、薄膜晶体管、射频识别器件、太阳能电池、电子皮肤、电子报纸等器件。电流体动力学喷印技术是制造微纳米结构与器件的一种新型喷印技术,在微纳制造方面具有巨大的潜能和突出的优势。
电流体动力学喷印技术使用高压电场替代传统喷墨技术中的压电、热气饱或气动等作用,其工作原理为:在基板和喷嘴之间施加电压,在诱导电场力作用下,溶液从喷嘴流出,在喷嘴处形成弯液面,随着电压逐渐升高,电荷在弯液面聚集,电荷间的库仑力导致液体表面产生切向应力,在剪切力的作用下,弯液面在喷嘴顶端形成泰勒锥,随着电场强度增加,库仑力克服液体表面张力,液滴从泰勒锥的顶端射出,形成射流,并在电场力作用下发生破碎,形成液滴,液滴直径通常比喷嘴直径小得多,能够产生亚微米级的分辨率精度。
当电流体动力学喷印过程采用不同的工艺参数时,射流在喷嘴处可能产生两种情况:(1)当射流产生断裂时,形成垂流、微垂流、纺锤体和微纺锤体等喷射模式;(2)当射流连续喷出时,形成锥射流、震荡射流、旋进射流和多射流模式等喷射模式。除了锥射流以外喷射模式的射流飞行行为比较复杂,难以控制射流的飞行轨迹。因此,电流体动力学喷印过程中所使用的具体工艺参数会对喷印图案质量产生重要影响。
电流体动力学喷印技术很难采用一个成熟的理论方法加以借鉴和指导,实现高质量的图案喷印,在实际的图案喷印过程中需要针对不同的工艺参数对喷印溶液进行大量的实验,得到不同工况的实验结果,实验需要的时间长,同时还要耗费大量的材料,因此存在成本高和效率低的问题。
技术实现要素:
针对上述问题,本发明的目的在于提供一种电流体动力学均匀性喷印图案的工艺参数优化方法,将计算机优化方法和电流体动力学喷印技术机理相结合,根据少量的实验得到不同工艺参数的电流体动力学喷印图案,采用计算机优化方法进行优化计算得到不同喷印图案的工艺参数,提高图案喷印效率,并且节省了大量的人力物力,降低成本。
为实现上述目的,本发明提供一种电流体动力学均匀性喷印图案的工艺参数优化方法,其包括以下步骤:
一、通过若干组实验,获取不同材料的喷印溶液、不同工艺参数的电流体动力学喷印设备进行喷印的图案,获取图案上若干个取样点的厚度,并对若干个取样点的厚度进行均值计算;
二、根据若干组的不同工艺参数值及其得到的相应的图案喷印厚度值,构建电流体动力学喷印图案的原始数据序列:
其中,x′(0)表示电流体动力学喷印图案的原始数据,
三、对电流体动力学喷印图案的原始数据序列进行数据处理,生成电流体动力学喷印图案的一阶累加生成数据序列:
其中,x′(1)表示生成电流体动力学喷印图案的一阶累加生成数据序列,
四、根据步骤二的原始数据序列和步骤三的一阶累加生成数据序列,对实验数据进行关联分析,并建立多变量一阶累加生成数据的电流体动力学喷印模型:
其中,
五、采用最小二乘法对一阶累加生成数据的电流体动力学喷印模型进行参数计算,得到参数序列表达式:
p=(ata)-1atb
其中,p表示由参数序列组成矢量,其表达式为p=[b2,b3,b4,b5,b6,b7,a,c,d]t,a由原始实验数据一阶累加生成数据和背景系数组成的9×(n-1)阶矩阵,其表达式为:
六、获取一阶累加生成数据的电流体动力学喷印模型的时间响应函数:
其中,
七、根据步骤六中得到的时间响应函数,确定电流体动力学喷印工艺参数的原始数据序列:
其中,
八、根据步骤七中获取的原始数据序列,还原电流体动力学喷印在不同工艺参数下的n组实验的原始数据序列:
九、根据步骤八中不同工艺参数下的n组实验的原始数据序列,建立电流体动力学喷印图案厚度与工艺参数之间的关系模型:
其中f0表示为截距,f1表示喷头直径的影响系数,f2表示施加电压的影响系数,f3表示喷射高度的影响系数,f4表示注射泵流量的影响系数,f5表示运动平台移动速度的影响系数,f6表示喷印溶液粘度的影响系数;
十、根据步骤八中得到的不同工艺参数的n组实验的原始数据序列,获取电流体动力学喷印工艺参数模型的截距和各项系数:
f=(ztz)-1ztb,
其中f表示由计算得到的电流体动力学喷印工艺参数模型的截距和各项系数的组成的矢量,其表达式为f=[f0,f1,f2,f3,f4,f5,f6]t,f0表示为截距,f1表示喷头直径的影响系数,f2表示施加电压的影响系数,f3表示喷射高度的影响系数,f4表示注射泵流量的影响系数,f5表示运动平台移动速度的影响系数,f6表示喷印溶液粘度的影响系数,z由原始实验数据累加生成数据组成的n×7阶矩阵:
十一、根据电流体动力学喷印时输入的工艺参数,获取对应工艺参数的电流体动力学喷印图案的厚度:
h(k)=f0+f1y1(k)+f2y2(k)+…+f6y7(k)(k=1,…,n),
其中h(k)表示电流体动力学喷印厚度,f0表示为截距,f1表示喷头直径的影响系数,f2表示施加电压的影响系数,f3表示喷射高度的影响系数,f4表示注射泵流量的影响系数,f5表示运动平台移动速度的影响系数,f6表示喷印溶液粘度的影响系数,y1(k)表示喷头直径值,y2(k)表示施加电压值,y3(k)表示喷射高度值,y4(k)表示喷射高度值,表示y5(k)运动平台移动速度运动平台移动速度值,y6(k)表示喷印溶液粘度值。
步骤一中通过至少4组实验获取不同材料的喷印溶液、不同工艺参数的电流体动力学喷印设备进行喷印的图案。
电流体动力学喷印模型的背景系数ξ通过遗传算法、粒子群算法或模拟退火算法进行优化。
所述工艺参数包括喷头直径、施加电压、喷射高度、注射泵流量、运动平台移动速度。
本发明的有益效果:通过优化计算方法得到符合实验结果的电流体动力学喷印图案厚度模型,并且根据图案喷印厚度给出最佳厚度的工艺参数范围,使得电流体动力学喷印图案厚度更加均匀,不但节省了人力物力,还节省了时间成本,同时提高了流体动力学喷印效率和图案喷印质量。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面针对附图对本发明的实施例作进一步说明:
本发明提供的一种电流体动力学喷印图案的工艺参数优化方法,其包括如下步骤:
(1)针对不同材料的喷印溶液,利用电流体动力学喷印设备进行图案喷印,通过控制喷头直径、施加电压、喷射高度、注射泵流量、运动平台移动速度等工艺参数进行若干组实验,每组实验完成电流体动力学图案喷印后,测量图案上若干个取样点的厚度,并对该若干个取样点的厚度进行均值计算,得到每组实验的图案喷印厚度;完成若干组实验,得到若干组实验的图案喷印厚度;
(2)根据若干组的不同工艺参数值及其得到的相应的图案喷印厚度值,构建电流体动力学喷印图案的原始数据序列:
式中,x′(0)表示电流体动力学喷印图案的原始数据,
(3)对电流体动力学喷印图案的原始数据序列进行数据处理,生成电流体动力学喷印图案的一阶累加生成数据序列:
式中,x′(1)表示生成电流体动力学喷印图案的一阶累加生成数据序列,
(4)根据实验的原始数据序列和一阶累加生成数据,对实验数据进行关联分析,建立多变量一阶累加生成数据的电流体动力学喷印模型:
式中,
(5)采用最小二乘法,对一阶累加生成数据的电流体动力学喷印模型进行参数计算,得到参数序列表达式:
p=(ata)-1atb(2)
式中,p表示由参数序列组成矢量,其表达式为p=[b2,b3,b4,b5,b6,b7,a,c,d]t,a由原始实验数据一阶累加生成数据和背景系数组成的9×(n-1)阶矩阵,其表达式为:
(6)计算一阶累加生成数据实验模型的时间响应函数,其表达式如下:
式中,
(7)根据一阶累加生成数据实验模型的时间响应函数,确定电流体动力学喷印工艺参数的原始数据序列的表达式为:
其中,
(8)根据步骤(7),还原电流体动力学喷印喷头直径、施加电压、喷射高度、注射泵流量、运动平台移动速度等工艺参数的n组实验的原始数据序列,其表示为:
(9)根据电流体动力学喷印工艺参数的n组实验的原始数据序列,建立电流体动力学喷印图案厚度与工艺参数之间的关系模型,其表达式为:
式中,f0表示为截距,f1表示喷头直径的影响系数,f2表示施加电压的影响系数,f3表示喷射高度的影响系数,f4表示注射泵流量的影响系数,f5表示运动平台移动速度的影响系数,f6表示喷印溶液粘度的影响系数;
(10)根据步骤(8)中的得到工艺参数的n组实验的原始数据序列,计算电流体动力学喷印工艺参数模型的截距和各项系数,表示为:
f=(ztz)-1ztb(7)
其中f表示由计算得到的电流体动力学喷印工艺参数模型的截距和各项系数的组成的矢量,其表达式为f=[f0,f1,f2,f3,f4,f5,f6]t,f0表示为截距,f1表示喷头直径的影响系数,f2表示施加电压的影响系数,f3表示喷射高度的影响系数,f4表示注射泵流量的影响系数,f5表示运动平台移动速度的影响系数,f6表示喷印溶液粘度的影响系数,z由原始实验数据累加生成数据组成的n×7阶矩阵,其表达式为:
(11)根据电流体动力学喷印喷头直径、施加电压、喷射高度、注射泵流量、运动平台移动速度等工艺参数的输入值,得到电流体动力学喷印图案的厚度,其表达式为:
h(k)=f0+f1y1(k)+f2y2(k)+…+f6y7(k)(k=1,…,n)(8)
式中,h(k)表示电流体动力学喷印厚度,f0表示为截距,f1表示喷头直径的影响系数,f2表示施加电压的影响系数,f3表示喷射高度的影响系数,f4表示注射泵流量的影响系数,f5表示运动平台移动速度的影响系数,f6表示喷印溶液粘度的影响系数,y1(k)表示喷头直径值,y2(k)表示施加电压值,y3(k)表示喷射高度值,y4(k)表示喷射高度值,表示y5(k)运动平台移动速度运动平台移动速度值,y6(k)表示喷印溶液粘度值;
进一步地,所述步骤(1)中,所述若干组实验为至少4组。
进一步地,所述步骤(4)中,对所述背景系数ξ采用遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等优化方法进行优化,进一步提高工艺参数模型的精度。
实施例不应视为对本发明的限制,但任何基于本发明的精神所作的改进,都应在本发明的保护范围之内。