Geração automatizada de máscaras para manufatura de MEMS por corrosão anisotrópica profunda.

A fabricação de Sistemas Microeletromecânicos (MEMS) envolve uma ampla gama de disciplinas técnicas, como engenharia mecânica, ciência de materiais, engenharia elétrica, química e óptica, além de processos complexos de microfabricação, como a corrosão úmida anisotrópica em silício. A natureza crista...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rehder, Ana Paula Borges
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2024
País:Brasil
Institución:Universidade de São Paulo (USP)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:teses.usp.br:tde-08072025-082638
Acceso en línea:https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-08072025-082638/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Algoritmos genéticos
Anisotropic etching
Corrosão anisotrópica
Genetic algorithm
Inverse problem
MEMS
Microfabricação
Microfabrication
Silício
Silicon
Sistemas microeletromecânicos
Wet etching
Descripción
Sumario:A fabricação de Sistemas Microeletromecânicos (MEMS) envolve uma ampla gama de disciplinas técnicas, como engenharia mecânica, ciência de materiais, engenharia elétrica, química e óptica, além de processos complexos de microfabricação, como a corrosão úmida anisotrópica em silício. A natureza cristalina do silício, com suas propriedades anisotrópicas, torna a fabricação desses dispositivos particularmente desafiadora, especialmente no que diz respeito ao projeto das máscaras fotolitográficas adequadas para obter estruturas tridimensionais desejadas. Dada a complexidade e o número elevado de etapas envolvidas na microfabricação, a simulação computacional tem se mostrado uma ferramenta essencial para economizar tempo e recursos. Este trabalho introduz um método inovador para resolver o problema inverso no projeto de máscaras, integrando algoritmos genéticos com simulações de corrosão anisotrópica. Utilizando bibliotecas de código aberto como ViennaLS para simular o processo de corrosão e o OpenSCAD para manipulação e comparação de modelos 3D, o algoritmo genético refina iterativamente as soluções de máscara através de operações de seleção, cruzamento e mutação. O objetivo é minimizar a diferença volumétrica entre a estrutura corroída e o design pretendido, atingindo uma precisão de mais de 90% em dispositivos MEMS padronizados, como vigas e ilhas, e até dispositivos mais complexos, como giroscópios otimizados. Além disso, o algoritmo ajusta automaticamente o tempo de corrosão com base na estabilização dos valores de fitness, considerando incertezas no comportamento do processo, o que elimina a necessidade de experimentos empíricos. Em conclusão, a integração de algoritmos genéticos com simulações de corrosão anisotrópica oferece uma poderosa solução para o design inverso de máscaras em MEMS, permitindo uma fabricação mais eficiente e econômica de microestruturas complexas. Este avanço representa um passo significativo na otimização de processos de microfabricação, possibilitando o desenvolvimento de dispositivos com maior precisão e menor custo.