Optimal Control of SiC Crystal Growth in the RF-TSSG System Using Reinforcement Learning

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作者
Lei Wang,Atsushi Sekimoto,Yuto Takehara,Yasunori Okano,Toru Ujihara,S. Dost
出处
期刊:Crystals [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:10 (9): 791-791 被引量:9
标识
DOI:10.3390/cryst10090791
摘要

We have developed a reinforcement learning (RL) model to control the melt flow in the radio frequency (RF) top-seeded solution growth (TSSG) process for growing more uniform SiC crystals with a higher growth rate. In the study, the electromagnetic field (EM) strength is controlled by the RL model to weaken the influence of Marangoni convection. The RL model is trained through a two-dimensional (2D) numerical simulation of the TSSG process. As a result, the growth rate under the control of the RL model is improved significantly. The optimized RF-coil parameters based on the control strategy for the 2D melt flow are used in a three-dimensional (3D) numerical simulation for model validation, which predicts a higher and more uniform growth rate. It is shown that the present RL model can significantly reduce the development cost and offers a useful means of finding the optimal RF-coil parameters.
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