Freiburg (Breisgau), Universiẗat, Diss., 2003.

Zugl.: Darmstadt, Techn. Universiẗat, Diss., 2009.

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2009.

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2008.

Techn. Hochsch., Diss.--Aachen, 2007.

Zugl.: Darmstadt, Univ., Diss., 2009

In der Photovoltaikindustrie wird der Diamantdrahtsägeprozess für die Fertigung kristalliner Siliziumwafer eingesetzt. In dieser Arbeit wird ein dynamisches Modell des Drahtsägeprozesses entwickelt, das die Simulation relevanter Prozessvariablen über die Prozesszeit und über die Ausdehnung des Drahtfeldes zulässt. Den Kern der Modellierung bildet ein parametrisches Abtragmodell, das die Abtragrate in Funktion verschiedener Prozessvariablen beschreibt. Die Parameter dieses Modells werden anhand von Messdaten identifiziert. Basierend auf dem validierten Modell werden Ansätze zur Rezeptoptimierung untersucht mit dem Ziel, die Produktivität zu steigern. Abschliessend wird ein ausgewählter Ansatz aus der Rezeptoptimierung experimentell validiert. Aus der Versuchsreihe geht hervor, dass mit den entwickelten Ansätzen eine wesentliche Reduktion der Prozesszeit möglich ist.:1. Einleitung 1.1. Einordnung der Arbeit 1.2. Beschreibung des Drahtsägeprozesses mit Diamantdraht 1.3. Technisch-wissenschaftliche Zielsetzungen 1.4. Stand der Technik 1.5. Gliederung der Arbeit 2. Modellierung des Drahtsägeprozesses 2.1. Überblick und Notation 2.2. Modell für den Kontakt zwischen Draht und Siliziumbrick 2.3. Parametrisches Abtragmodell 2.4. Drahttransformationsmodelle 2.5. Rezeptmodell 2.6. Überblick über das Gesamtmodell 2.7. Implementierung in der Simulationsumgebung 3. Identifikation der Modellparameter und Modellvalidierung 3.1. Messdaten und Experimente 3.2. Methodik der Parameteridentifikation 3.3. Ergebnisse und Diskussion 4. Ansätze zur Rezeptoptimierung 4.1. Zielsetzungen und Grundlagen 4.2. Analyse der Prozessvariablen im quasistationären Zustand 4.3. Beschreibung verschiedener Methoden zur Erhöhung des Abtrages 4.4. Simulationsbasierter Vergleich verschiedener Rezepte 5. Experimentelle Validierung der Rezeptoptimierung 5.1. Überlegungen zur Planung und Durchführung der Versuche 5.2. Abgleich mit dem Simulationsmodell 5.3. Auswertung und Diskussion der Versuchsergebnisse 6. Zusammenfassung und Ausblick / In the photovoltaic industry, the diamond wire sawing process is used for the production of crystalline silicon wafers. In this thesis, a dynamic model of the wire sawing process is presented, which enables the simulation of relevant process variables over the process time and the extension of the wire web. The model comprises a parametric material removal model, which describes the removal rate as a function of different process variables. The parameters of this model are identified using experimental data. Based on the validated model, different approaches to the optimization of the recipe are analyzed with the aim of increasing the productivity of the process. Finally, a selected approach is experimentally validated. The series of experiments reveals that a substantial reduction of the process time is achievable using the developed approaches.:1. Einleitung 1.1. Einordnung der Arbeit 1.2. Beschreibung des Drahtsägeprozesses mit Diamantdraht 1.3. Technisch-wissenschaftliche Zielsetzungen 1.4. Stand der Technik 1.5. Gliederung der Arbeit 2. Modellierung des Drahtsägeprozesses 2.1. Überblick und Notation 2.2. Modell für den Kontakt zwischen Draht und Siliziumbrick 2.3. Parametrisches Abtragmodell 2.4. Drahttransformationsmodelle 2.5. Rezeptmodell 2.6. Überblick über das Gesamtmodell 2.7. Implementierung in der Simulationsumgebung 3. Identifikation der Modellparameter und Modellvalidierung 3.1. Messdaten und Experimente 3.2. Methodik der Parameteridentifikation 3.3. Ergebnisse und Diskussion 4. Ansätze zur Rezeptoptimierung 4.1. Zielsetzungen und Grundlagen 4.2. Analyse der Prozessvariablen im quasistationären Zustand 4.3. Beschreibung verschiedener Methoden zur Erhöhung des Abtrages 4.4. Simulationsbasierter Vergleich verschiedener Rezepte 5. Experimentelle Validierung der Rezeptoptimierung 5.1. Überlegungen zur Planung und Durchführung der Versuche 5.2. Abgleich mit dem Simulationsmodell 5.3. Auswertung und Diskussion der Versuchsergebnisse 6. Zusammenfassung und Ausblick