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[16p-W8E_307-4]Data-Driven Forecasting of Time Evolution in Crystal Growth Simulations
〇rikito murakami1,2, Koichi Kakimoto1, Kei Kamada2,3, Akira Yoshikawa1,2,3 (1.Tohoku Univ. IMR, 2.C&A Corp., 3.Tohoku Univ. NICHe)
Keywords:
data-driven analysis,Ga2O3,Single crystal growth
バルク単結晶育成において、数値計算による応力や転位密度分布の予測は育成条件の最適化に有効であるが、相変化や熱流体を含むマルチフィジックス計算は計算コストが高く、しばしば数百時間を要する。本研究では、近年パワーデバイス用半導体として注目されるβ-Ga2O3の育成を対象に、動的モード分解(DMD)を用いて計算途中の結果から温度・応力・転位密度の時間発展を予測し、計算コスト低減の可能性を検討した。
