Banca de DEFESA: LEONARDO BITU CORREIA LEANDRO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LEONARDO BITU CORREIA LEANDRO
DATA: 30/08/2021
HORA: 09:00
LOCAL: meet.google.com/fec-nkis-rdz
TÍTULO: Uso de Deep Learning para otimização de Filmes de Mo por RF Magnetron Sputtering pela Rugosidade
PALAVRAS-CHAVES: Sputtering, Redes Neurais, Regressão, Otimização.
PÁGINAS: 103
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Mecânica
SUBÁREA: Processos de Fabricação
RESUMO: Um dos principais responsáveis pelo avanço de muitas tecnologias produzidas a partir do início do século 20 foram os filmes finos. De forma direta ou indireta esses se tornaram essenciais para a vida humana pois estão presentes nas mais diversas aplicações na indústria da óptica, eletrônica, medicina, energia e muitas outras. Para que essas aplicações fossem desenvolvidas foi necessário antes a fabricação. Isto posto, esse trabalho se propõe a avaliar uma RNA para o desenvolvimento de um modelo de Regressão para otimizar a fabricação de Filmes Finos de Mo por RF Magnetron Sputtering a partir da rugosidade superficial. Foram então selecionados três parâmetros de fabricação para otimizar: tratamento superficial (limpeza com Hexano, Eletropolimento), tempo de deposição (5, 10, 20 e 30 minutos) e potência (40W e 60W). Variando esses parâmetros foram desenvolvidas 12 amostras, e a partir de um perfilômetro foi calculada a Rugosidade (Ra) e o perfil morfológico de cada Filme. Esses resultados foram então aplicado à RNA onde um modelo de Regressão foi desenvolvido. Observou-se que o tipo de tratamento superficial foi o parâmetro mais influente em RA, onde o eletropolimento reduziu em aproximadamente 83.3% quando comparado à limpeza com Hexano. Em seguida, a redução da potência provocou uma redução no valor de Ra. Se tratando do tempo de deposição, para o Eletropolimento, o aumento do tempo provocou redução na rugosidade, por outro lado, o aumento do tempo para substratos com limpeza com Hexano provocou um aumento na rugosidade. Finalmente, foi feita a avaliação do modelo de regressão pelo valor de R² que apresentou um alto valor de 98.76%, e com isso foram criadas curvas de otimização. Portanto, a RNA se mostrou como uma excelente ferramenta para otimizar o processo de fabricação de filmes de Mo por RF Magnetron Sputtering.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1731152 - KELLY CRISTIANE GOMES DA SILVA
Interno - 1175878 - LUCIDIO DOS ANJOS FORMIGA CABRAL
Externo ao Programa - 3135833 - BRUNO ALESSANDRO SILVA GUEDES DE LIMA
Externo ao Programa - 1972401 - JOSE FELIX DA SILVA NETO