Optimization of low pressure chemical vapour deposition reactors using hybrid differential evolution

Authors


Abstract

In this study, hybrid differential evolution (HDE) was applied to solve four low-pressure chemical vapour deposition (LPCVD) reactor optimal design problems. The mathematical model for this reactor is described using a two-point boundary value differential-algebraic equation (TPBVP-DAE) problem. HDE is not only applied to solve the optimization problems but also to obtain the solution to TPBVP-DAE. Under this situation, the HDE subroutine should call itself to evaluate the optimal solution to the optimization problem and the solution to TPBVP-DAE. In this study, Fortran 90 was used to implement the HDE subroutine to achieve the calling itself requirement. The recursive HDE subroutine can be efficiently applied to solve the four LPCVD reactor optimal design problems. From the computational results, we observed that the combined optimal design obtain the smallest axial uniformity variation. Furthermore, test function maximization problems were used to compare the performance of the HDE with other methods.

Abstract

Dans cette étude, on a utilisé l'évolution différentielle hybride (HDE) pour résoudre les problèmes de conception optimale de quatre réacteurs de dépǒt de vapeur chimiques à basse pression (LPCVD). Le modèle mathématique de ce réacteur est décrit par une équation algébro-différentielle à conditions limites à deux points (TPBVP-DAE). La méthode HDE est non seulement utilisée pour résoudre les problèmes d'optimisation mais également pour obtenir la solution au problème TPBVP-DAE. Dans ce contexte, la sous-routine HDE doit s'appeler elle-měme pour évaluer la solution optimale au problème d'optimisation et la solution du TPBVP-DAE. Dans cette étude, on a utilisé le Fortran 90 pour implanter la capacité d'auto-appel de la sous-routine HDE. La sous-routine HDE rékurrente peut ětre appliquée efficacement pour résoudre les quatre problèmes de conception optimale de réacteurs LPCVD. À partir des résultats obtenus par ordinateur, on a observé que la conception optimale combinée obtient la plus faible variation d'uniformité axiale. En outre, on a utilisé des problèmes de maximisation de fonctions tests pour comparer la performance de la sous-routine HDE à celle d'autres méhodes.

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