Применение многомасштабного подхода и методов анализа данных для моделирования теплопроводности в слоистых структурах

Моделирование тепловых свойств слоистых структур в настоящее время стало востребованным направлением научных исследований. Это связано с постоянно растущей скоростью работы микроэлектронных элементов на основе слоистых структур, выделяющих при работе все большее количество энергии в виде тепла, которое требуется отводить, чтобы избежать перегрева и потери функциональных свойств устройств. В работе представлен интеграционный подход, позволяющий объединить методы многомасштабного моделирования и анализа данных. Применение данного подхода дает возможность получить новое качество при решении задачи построения модели теплопереноса в двухслойной структуре GaAs/AlAs. Показана эффективность применения методов машинного обучения для анализа зависимости эффективного коэффициента теплопроводности слоистых материалов от структурных особенностей и внешних факторов. Развитие предложенного подхода сможет обеспечить формирование информации для обоснованного подбора материалов слоистых структур для микроэлектронных устройств.