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sensor based modeling monitoring chemical von rao prahalada (7 Ergebnisse)
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Sensor-based Modeling and Monitoring of Chemical Mechanical Polishing
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Sensor-based Modeling and Monitoring of Chemical Mechanical Polishing: Analysis of Experimental Sensor Data Integrating Statistical Time Series Analysis and Nonlinear Dynamics (Chaos Theory) Paradigms
Verlag: VDM Verlag Dr. M�ller 2008-12-03, 2008
ISBN 10: 363903564X ISBN 13: 9783639035643
Sprache: Englisch
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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EUR 72,80
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Sensor-based Modeling and Monitoring of Chemical Mechanical Polishing
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Sensor-based Modeling and Monitoring of Chemical Mechanical Polishing
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 75,77
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Sensor-based Modeling and Monitoring of Chemical Mechanical Polishing
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book provides a framework for real time controlof the Chemical Mechanical Planarization (CMP)process based on combining nonlinear dynamicsprinciples with statistical process monitoringapproaches. CMP has a directbearing on.
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Sensor-based Modeling and Monitoring of Chemical Mechanical Polishing : Analysis of Experimental Sensor Data Integrating Statistical Time Series Analysis and Nonlinear Dynamics (Chaos Theory) Paradigms
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 79,95
Währung umrechnenKostenlos für den Versand innerhalb von/der DeutschlandAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book provides a framework for real time controlof the Chemical Mechanical Planarization (CMP)process based on combining nonlinear dynamicsprinciples with statistical process monitoringapproaches. CMP has a directbearing on the computational speed and dimensionalcharacteristics of solid state devices. The challengein CMP may be narrowed to domains envelopingproductivity, measured in terms of material removalrate (MRR), and quality which is usually specified interms of surface roughness - Ra, within wafernon-uniformity (WIWNU), defect rate, etc. In thiswork, experimental investigations of CMP are executedwith the aid of sensors. The analysis of the datareveals the presence of pronounced stochastic-dynamiccharacteristics. As a result, we derive a processcontrol method integrating statistical time seriesanalysis and nonlinear dynamics which captures ~ 80%(linear R-sq) of the variation in MRR. In this mannera novel paradigm for effective process control in CMPhas been presented.
