Untersuchung der spitzenbasierten Nanobearbeitung mit Molekulardynamik: Ein umfassender Überblick

Zusammenfassung

Die spitzenbasierte Nanobearbeitung (TBN) hat sich als leistungsfähige und durchführbare Technik zur Fertigung von Mikrostrukturen erwiesen. Die Molekulardynamik-Simulation (MD) wird im TBN-Ansatz weit verbreitet eingesetzt, um Mechanismen zu erforschen, die experimentell nicht vollständig aufgedeckt werden können. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über den aktuellen wissenschaftlichen Fortschritt bei der MD-Simulation des TBN-Verfahrens. Zunächst werden die Modellerstellungsmethoden für verschiedene Materialien vorgestellt. Anschließend wird die Analyse des Bearbeitungsmechanismus für den TBN-Ansatz diskutiert, einschließlich der Schnittkraftanalyse, der Analyse der Materialabtragung und der Fehleranalyse im Unterflächenbereich. Schließlich werden aktuelle Mängel und zukünftige Perspektiven der TBN-Methode in MD-Simulationen aufgezeigt. Es wird gehofft, dass dieser Überblick als Referenz für weiterführende Forschungen dienen kann.

Einleitung

Die Mikro-/Nanofertigungstechnologie findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter Umwelt, Energie, Biologie, Medizin, nationale Verteidigung und andere Felder, und spielt eine zunehmend wichtige Rolle bei der Förderung der nationalen Entwicklung und des gesellschaftlichen Fortschritts [1-4]. Um hochpräzise Mikro-/Nanofertigung zu realisieren, hat der auf Rasterkraftmikroskopie (AFM) basierende mechanische Bearbeitungsansatz, bekannt als TBN, einfache Ausrüstung und Bedienung, nanoskalige Bearbeitungsgenauigkeit bei geringen Umgebungsanforderungen und hat sich als leistungsfähiger und durchführbarer Ansatz zur Herstellung von Mikrostrukturen erwiesen [5, 6]. Bislang wurden Nanopunkte, Linien/Rillen, zweidimensionale (2D)/dreidimensionale (3D) Strukturen und sogar Nanostrukturen auf gekrümmten Oberflächen – bekannt als Hauptkomponenten von Nanodevices – erfolgreich mit der TBN-Methode gefertigt [7].

Um Nanostrukturen mit höherer Präzision herzustellen, ist ein tiefes Verständnis des Bearbeitungsprozesses der TBN-Methoden erforderlich. Viele Wissenschaftler haben den Mechanismus des TBN-Ansatzes experimentell an verschiedenen Materialien wie Metallen [8], Halbleitern [9, 10] und Polymeren [11] untersucht. Es ist jedoch schwierig, den inneren Mechanismus der TBN-Ansätze durch Experimente weiter zu erforschen. Die Molekulardynamik-Simulation (MD) hat sich als leistungsfähiges Werkzeug erwiesen, um den Nanobearbeitungsprozess zu untersuchen, der experimentell nicht vollständig enthüllt werden kann [12, 13]. Im Vergleich zur experimentellen Methode kann die MD-Methode den mikroskopischen Mechanismus der Materialabtragung und Oberflächenentstehung durch Analyse von Schnittkräften, Spannungszuständen, Energieverlust und Oberflächentopographie besser erklären [12].

In der Vergangenheit haben einige Wissenschaftler bereits MD-Simulationstechnologie zur Untersuchung der TBN-Prozesse eingesetzt. Fang et al. untersuchten die Auswirkungen des Vorschubs und des Kegelwinkels auf den Nanolithografieprozess [14, 15]. Isono und Tanaka analysierten die Auswirkungen von Temperatur, Bearbeitbarkeit und interatomaren Kräften von Nickelmaterial [16, 17]. Yan et al. untersuchten den Einfluss der Spitzengeometrie im AFM-basierten Lithografieprozess [18]. Derzeit wurden einige neuartige TBN-Prozesse mit MD-Simulationen untersucht. Xiao et al. verglichen den Unterschied zwischen statischem und dynamischem Pflügen und fanden heraus, dass mit dem dynamischen Pflügen kleinere Nanostrukturen gefertigt werden können [19]. Geng et al. führten MD-Simulationen der lastgesteuerten Nanokratzung durch, indem sie eine konstante Normallast direkt auf die Sonde anwendeten [20]. Um Nanorillen mit höherer Dichte zu fertigen, sollte der minimale Vorschub (MF) untersucht werden. Ren et al. stellten einen neuartigen Ansatz vor, der ein Grob-zu-Fein-Kriterium zur Bestimmung des MF mit MD-Simulationen umfasst [21]. Die Ergebnisse zeigen, dass ein MF hoher Genauigkeit erzielt wird. In früheren Übersichtsarbeiten [12, 13, 22-24] sind diese neuen Fortschritte der MD-Simulationstechnologie für den TBN-Prozess jedoch nicht enthalten. Daher konzentriert sich dieser Überblick auf den aktuellen Stand der Technik der MD-Simulation für TBN-Methoden. Zunächst werden die Modellierungstechnologien für verschiedene Materialien und neuartige Bearbeitungsmethoden diskutiert. Anschließend wird der Mechanismus der TBN-Methoden überprüft, einschließlich Schnittkraftanalyse, Analyse der Materialabtragung und Fehleranalyse im Unterflächenbereich. Schließlich werden die verbleibenden Herausforderungen und zukünftigen Perspektiven in der MD-Simulation von TBN dargelegt.

Simulationsmethoden

Um genaue Vorhersageergebnisse zu erhalten, ist es notwendig, das Simulationsmodell und die zugehörige Prozesskonfiguration zu optimieren. Das Simulationsmodell besteht hauptsächlich aus atomarer Konfiguration und Potenzialfunktion. Die atomare Konfiguration lässt sich in kristalline und amorphe Strukturen unterteilen. Bei kristallinen Materialien wie Kupfer, Eisen, Silizium usw. sind die Atome regelmäßig und geordnet angeordnet, während amorphe Materialien wie Polymere aus unregelmäßigen Molekülketten bestehen. Das Materialverhalten im Nanomaßstab wird in MD-Simulationen mittels Potenzialfunktionen dargestellt; verschiedene Potenzialfunktionen wurden vorgeschlagen und für atomistische Simulationen genutzt. Darüber hinaus muss auch die Prozesskonfiguration berücksichtigt werden, wie verschiedene Bearbeitungsbedingungen und -ansätze. Die folgenden Abschnitte stellen die Methodik der Modellerstellung und der Prozesskonfiguration vor.

Aufbau des MD-Modells

Die innere atomare Konfiguration kristalliner Materialien ist vielfältig, z. B. Kupfer (flächenzentriert kubisch), Eisen (raumzentriert kubisch), Titan (dichteste Hexagonalpackung) und Silizium (Diamantstruktur) [27, 28]. Die meisten kristallinen Materialien liegen als Einkristall- oder Vielkristallstruktur vor. Der Einkristallfestkörper besitzt eine atomare Struktur, die sich periodisch über sein gesamtes Volumen ohne Defekte wiederholt. Durch Vervielfältigung der Elementarzelle in alle drei Raumrichtungen lässt sich das Einkristallmodell einfach erstellen [13]. Beim Aufbau des atomaren MD-Modells müssen verschiedene Oberflächenorientierungen berücksichtigt werden, die die Bearbeitungseigenschaften des Werkstücks beeinflussen können [29-31]. Die Vielkristallstruktur weist unterschiedliche Korngrößen auf und wurde nach der Voronoi-Tessellationsmethode konstruiert [32]. Nanotwin (NT) Material ist eine besondere Art von Vielkristallstrukturen, die aufgrund ihrer hervorragenden mechanischen Eigenschaften wie ultrahoher Festigkeit, guter Duktilität und hoher Bruchzähigkeit zu wichtigen Forschungsobjekten geworden sind [33-36]. In diesem Überblick wird die Methode zur Konstruktion von NT-vielkristallinem Cu als Beispiel gegeben [25]: Zunächst wird ein Mehrschichtsystem aufgebaut, das aus mehreren Einkristall-Cu-Schichten gleicher Dicke besteht, wobei Zwillingsgrenzen (TB) zwischen angrenzenden Schichten entstehen. Zweitens wird der Winkel jedes Korns berechnet. Schließlich wird der NT-Vielkristall mit periodischen Randbedingungen mittels Voronoi-Konstruktion erzeugt, der den Mehrschichtaufbau und die erhaltenen Kornwinkel berücksichtigt. Abbildung 1a zeigt die atomaren Konfigurationen von Kupfer einschließlich einkristallinem Cu, vielkristallinem Cu und NT-vielkristallinem Cu, wobei die Atome nach der gemeinsamen Nachbaranalyse gefärbt sind.

a Mikrostruktur von einkristallinem Cu. b Mikrostruktur von Nanovielkristall. c Mikrostruktur von NT-Vielkristall. Atome sind nach CNA-Werten gefärbt, grün und weiß stehen für FCC- und Defektatome [25]. d Das gleichgewichtete United-Atom-Modell von amorphem PE, gefärbt nach verschiedenen Molekülketten [26].

In früheren Studien wurde das Polymer mit einem generischen grobkörnigen Modell modelliert [37, 38]. Als Beispiel seien die Details zur Erstellung des Polyethylen-Modells (PE) angegeben [39]: (i) Das initiale PE-System mit 10 Molekülketten wurde mittels Monte-Carlo-Selbstvermeidung-Zufallsspaziergang-Algorithmus erhalten [39]; (ii) Das erste Atom jeder Kette wurde zunächst an einer freien Gitterposition eingefügt, dann begann die Molekülkette entlang einer bestimmten Richtung probabilistisch schrittweise entsprechend der Bindungslänge und der freien Positionen in der Zelle zu wachsen; (iii) Sobald die initiale Dichte vorgegeben ist, wird die Größe der Simulationsbox bestimmt. In unserer Simulation betrug die Dimension der initialen Simulationsbox etwa 80,06 × 80,06 × 80,06 ų für das System aus 10 PE-Ketten. Das MD-Modell von PE ist in Abb. 1d dargestellt.

Die Spitzengeometrie ist allgemein komplex und variabel, einschließlich Kegelform [40], dreiseitiger Pyramide [18] und Hemisphäre (stumpfe Form) [21], was eine wichtige Rolle im TBN-Prozess spielt. Insbesondere entspricht die Form des Pyramidenwerkzeugs im MD-Modell der im AFM-Bearbeitungsprozess, und das kugelförmige Werkzeug entspricht dem Schleifkorn im Schleifprozess; somit kann der Bearbeitungsmechanismus durch Vergleich der Simulationsergebnisse mit experimentellen Ergebnissen besser erklärt werden. In den meisten Fällen wird die Spitze als unendlich steif betrachtet, was durch Beibehaltung der relativen Positionen der Atome bei konstanter Geschwindigkeit erreicht wird [41].

Die Auswahl geeigneter Potenzialenergiefunktionen ist entscheidend für die Glaubwürdigkeit der Simulationsergebnisse [21]. EAM ist ein Vielteilchenpotenzial, das für metallische Systeme geeignet ist [24]. Es liefert eine realistischere Beschreibung der metallischen Kohäsion und vermeidet die vom Volumen abhängige Mehrdeutigkeit; es wird zur Beschreibung der Wechselwirkung zwischen Metallatomen wie Kupfer [42] und Eisen [43] eingesetzt. Die Tersoff [44] und Stillinger-Weber (SW) [45] Potenziale haben sich als besonders geeignet für die Modellierung von Materialien mit Diamantkubikstruktur erwiesen. Um den Mechanismus von Si im TBN-Prozess zu untersuchen, sollten Versetzungsgleiten und Phasenumwandlung in MD-Simulationen beobachtet werden. Im Vergleich zum Tersoff-Potenzial bietet das SW-Potenzial nicht nur genügend Flexibilität, um verschiedene Siliciumkonfigurationen zu beschreiben, sondern liefert auch die größte Übereinstimmung mit ab-initio-Ergebnissen zur Versetzungsnukleation in defektfreiem Silicium [46, 47]. Daher könnte die SW-Potenzialfunktion besser geeignet sein, die Wechselwirkung zwischen Siliciumatomen zu beschreiben. Analytische Bindungsordnungspotenziale (ABOP), Reaktive Empirische Bindungsordnungspotenziale (REBO) und Adaptive Intermolekulare Reaktive Empirische Bindungsordnungspotenziale (AIREBO) sind eine Klasse von Potenzialen, die Tersoffs Potenzialfunktion gemäß der Festkörpernäherung erweitern und auf fundamentale Größen zurückgreifen [48]. Das ABOP-Potenzial eignet sich ideal für die Wechselwirkungen zwischen Silicium- und Kohlenstoffatomen und wird zur Untersuchung der Materialverformung und des Abtragverhaltens beim SiC-Prozess eingesetzt. Das REBO-Potenzial ist besonders beliebt in Simulationen von Kohlenstoff und Kohlenstoffnanoröhren. Das AIREBO-Modell wurde entwickelt, um die Mängel des REBO-Potenzials zu überwinden, indem es eine genauere Approximation als die REBO-Terme bietet und zudem die Modellierung komplexerer Wechselwirkungen ermöglicht [41]. Die inter- und intramolekularen Wechselwirkungen im Polystyrol-Probekörper werden durch das etablierte AIREBO-Potenzial beschrieben [49].

Die Mehrheit der MD-Simulationen wurde mit dem Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator (LAMMPS) [50] durchgeführt. Einige komplexe Werkstückmodelle wie vielkristalline und nanotwin-vielkristalline Materialien können mit Atomsk [51] erstellt werden. Der Aufbau von Polymeren, einschließlich Atomen, Bindungswinkeln, impropers und deren verschiedenen Typen, wird aus der Datendatei gewonnen, die aus Material Studio (MS) [52] generiert wird. Sowohl Open Visualization Tool (OVITO) [53] als auch Visual Molecular Dynamics (VMD) [54] sind nützliche Werkzeuge zur Visualisierung des Modells oder des Bearbeitungsprozesses.

Mithilfe von MD-Simulationen können verschiedene Materialmodelle effektiv erstellt werden. Die meisten Werkstückmodelle sind jedoch kleiner als 50 nm × 50 nm × 50 nm, was zu Abweichungen von realen Ergebnissen führen kann [40, 55, 56]. Zudem fehlen noch Potenzialfunktionen, die Materialien wie GaAs und Lu₂O₃ effektiv beschreiben können. Daher müssen MD-Modelle und zugehörige Potenzialfunktionen weiter optimiert werden, um den Simulationsprozess genauer abzubilden.

Prozesskonfiguration

In TBN-Experimenten wird der lastgesteuerte Modus üblicherweise durch Anlegen einer konstanten Normallast auf die Spitze durchgeführt. Dieser Modus hat sich als präziser erwiesen, insbesondere bei der Nanobearbeitung auf geneigten oder gekrümmten Oberflächen. Viele MD-Simulationen von TBN-Prozessen werden jedoch im verschiebigesteuerten Modus durchgeführt, was zu Unterschieden zwischen Simulation und Experiment führen kann [18, 57]. Daher haben einige Wissenschaftler MD-Simulationen der lastgesteuerten Nanokratzung durchgeführt, indem sie eine konstante Normallast direkt auf die Sonde anwendeten [20, 58]. Der Bearbeitungsprozess lässt sich in drei Phasen unterteilen: Entspannungsphase, Eindringphase und Kratzphase. Zudem ist die Spitze nicht vollständig senkrecht zum Werkstück, bedingt durch Biegeeffekte des AFM-Strahls, Substratneigung und Rauheit der Probenoberfläche. Daher sollte der Einfluss der Spitzenneigung nicht vernachlässigt werden. Liu et al. wählten Spitzen mit unterschiedlichen Neigungswinkeln, um den Einfluss der Spitzenneigung auf die Bearbeitungsergebnisse zu untersuchen [59]. Darüber hinaus ist der Spitzenverschleiß ein Schlüsselfaktor für den Bearbeitungsprozess, der großen Einfluss auf die Bearbeitungsqualität hat. Nanokratzung mit Wasserschichtschmierung kann den Spitzenverschleiß verringern, die Werkzeugstandzeit erhöhen und die Bearbeitungsqualität sichern. Der durch Wasserschichtschmierung beeinflusste Bearbeitungsmechanismus ist jedoch noch nicht gut verstanden. Um dies zu klären, nutzten Ren et al. MD-Simulationen, um die Auswirkungen der Wasserschichtschmierung auf die Bearbeitungsergebnisse an einkristallinem Kupfer zu untersuchen [60].

Der Einzelkratzprozess hat sich als einfache Methode zur Fertigung von Nanorillen erwiesen, ist jedoch in der Dimension der Rille begrenzt. Die Mehrfachkratzmethode wurde vorgestellt, um die Größe der Nanorille zu vergrößern [62]. Geng et al. untersuchten den Unterschied zwischen Einzel- und Mehrfachkratzansatz mit MD-Simulation und experimentellen Ergebnissen [20]. Beide Ansätze können als statisches Pfluglithografie betrachtet werden, die im Kontaktmodus des AFM-Systems durchgeführt wird. Das statische Pfluglithografie kann jedoch nicht vernachlässigbaren Spitzenverschleiß bei langstreckigen Kratzprozessen verursachen. Die Tapping-Modus-basierte Bearbeitungstechnik wird als dynamisches Pfluglithografie bezeichnet, die das Potenzial hat, den Spitzenverschleiß zu reduzieren. Abbildung 2 zeigt die Schemata der statischen und dynamischen Pfluglithografie auf einkristallinem Kupfer. Beim statischen Pflügen wird die Diamantspitze zunächst nach unten geführt und beginnt dann entlang der negativen x-Achse zu pflügen. Nach Beendigung wird die Spitze nach oben in die ursprüngliche vertikale Position zurückgezogen. Beim dynamischen Pflügen bewegt sich die Diamantspitze entlang einer sinusförmigen Kurve mit spitzer Gipfel-Tal-Amplitude und Periode [19]. Basierend auf dem Prinzip der Tapping-Modus-basierten Bearbeitungstechnik haben Sundaram et al. eine neuartige Nanobearbeitungsmethode mit AFM entwickelt, die als Vibration-Assisted Nano Impact Machining by Loose Abrasives (VANILA) bezeichnet wird. Dabei wird der AFM als Plattform genutzt und Nanoabrasive in den Schlamm zwischen Siliciumwerkstück und vibrierender AFM-Spitze injiziert. Die kinetische Energie für die Abrasive wird durch die Vibration der AFM-Spitze erzeugt und führt folglich zur nanoskaligen Materialabtragung des Probekörpers [61]. Die schematische Darstellung des VANILA-Prozesses ist in Abb. 2b, c gezeigt.

a Schemata der statischen und dynamischen Pfluglithografie auf einkristallinem Kupfer [19]. b AFM-Werkzeugspitze trifft Diamantpartikel. c Diamantpartikel trifft Werkstück [61].

Analyse der Simulationsergebnisse

Schnittkraftanalyse

Die Schnittkraft spiegelt den Materialabtragsprozess und die Defektentwicklung deutlich wider und ist ein wichtiger physikalischer Parameter zum Verständnis des Schnittphänomens [19, 63, 64]. Zudem steht die Schnittkraft in engem Zusammenhang mit der Schnittleistung und der Werkzeugstandzeit und kann als Leitlinie für den TBN-Bearbeitungsprozess dienen [65]. Im TBN-Prozess wird die Schnittkraft hauptsächlich durch die Kraftkalibriermethode bewertet, wobei die laterale Kraft mit dieser Methode nicht erfasst werden kann [66, 67]. Mittels Molekulardynamik-Technologie können die Variationen der Schnittkräfte einschließlich lateraler und tangentialer Kräfte in Echtzeit für den gesamten Prozess beobachtet werden [68]. Darüber hinaus können auch die mittlere Kraft und die Resultierende durch MD-Simulation ermittelt werden.

Durch die Analyse der Schnittkraftvariation können Unterschiede verschiedener Materialstrukturen und der Einfluss von Bearbeitungsparametern auf den TBN-Prozess reflektiert werden. Li et al. fanden höhere Kräfte beim Kratzen auf vielkristallinem Cu im Vergleich zu einkristallinem Cu, was darauf zurückzuführen ist, dass die Anisotropie der Oberflächenkörner zwischen Werkstück und Spitze wenig Einfluss hat, wenn die Spitze von einem Korn in ein anderes mit unterschiedlicher Kristallorientierung übergeht, während beim einkristallinen Cu aufgrund seines einheitlichen Orientierungssystems ein stabiler plastischer Fluss bei der Materialabtragung auftritt [25]. Es zeigte sich auch, dass die Schnittkraft für verschiedene Kristallstrukturen mit zunehmender Schnittgeschwindigkeit zunimmt, da eine höhere Nanokratzgeschwindigkeit mehr Späne erzeugt [69]. Im Gegensatz dazu zeigt die Änderung der Schnittkraft beim Kratzprozess von SiC ein gegenteiliges Verhalten, da höhere Geschwindigkeiten mehr amorphe Kristallstrukturatome erzeugen, was das SiC-Material duktiler und leichter abtragbar macht [70]. Yan et al. untersuchten die Bearbeitbarkeit von Cu/Ni-Doppelschichten mittels MD-Simulation und fanden, dass die Kraft bei Ni-Cu-Doppelschichten höher ist als bei Cu, Ni und Cu-Ni-Doppelschichten, da die Bewegung von Versetzungen durch die Grenzfläche der Doppelschichten behindert wird, die als Barriere für die Ausbreitung dient [71]. Bei amorphen Polymeren wurde die Bearbeitungseigenschaft durch die Kratzgeschwindigkeit in drei Aspekten beeinflusst [72]: Erstens führt die größere Aufhäufungshöhe vor der Spitze bei höherer Geschwindigkeit zu einer größeren tangentialen Kraft aufgrund des größeren Widerstands gegen die Spitze. Zweitens führt höhere Geschwindigkeit zu einer höheren Verformungsrate, was zu Verfestigung des Materials führen kann, was ebenfalls die Schnittkräfte erhöht. Drittens ermöglicht der thermische Erweichungseffekt bei zunehmender Geschwindigkeit eine leichtere Bearbeitung des Werkstücks, was die tangentiale und normale Kraft verringert. Im Bearbeitungsprozess von Polymeren nehmen die Schnittkräfte mit zunehmender Geschwindigkeit zu, was darauf hindeutet, dass Aufhäufung und Verformungsrateverfestigung eine wichtigere Rolle bei der Bestimmung der Kratzkräfte spielen. Neben dem Einfluss des Werkstückmaterials spielt auch die Spitzengeometrie eine wichtige Rolle im Bearbeitungsprozess [18, 73, 74]. Ren et al. untersuchten den Einfluss von Spitzenwinkeln auf die Schnittkräfte bei kegelförmiger Spitze. Es zeigte sich, dass die Kräfte mit zunehmendem Halbspitzenwinkel zunehmen aufgrund des Wachstums der Kontaktfläche zwischen Spitze und Werkstückmaterial [21]. Zudem nimmt der Reibungskoeffizient stark mit dem Halbspitzenwinkel ab, während die Härte zunimmt [75].

Einige Wissenschaftler untersuchten auch die Variation der Schnittkraft unter spezifischen Bearbeitungsbedingungen. Ren et al. analysierten den Zusammenhang zwischen der Dicke der Wasserschicht und den Kratzkräften. Die Variation der Kratzkräfte mit Änderung der Wasserschichtdicke ist in Abb. 3 dargestellt. Im Gegensatz zum Makrokratzprozess, bei dem die Wasserschicht hauptsächlich als Schmiermittel zur Reduzierung der Schnittkraft dient, ist der Widerstand der Wasserschicht im Nanomaßstab dominierend gegenüber dem Schmiereffekt, und eine dickere Wasserschicht führt zu größeren Gesamtkratzkräften [60]. Auch der Einfluss der Spitzenneigung wird durch Analyse der Härte (Normalkraft pro Atom) und des Reibungskoeffizienten diskutiert [59]. Die Ergebnisse zeigen, dass die normale Härte in Vorwärts- oder Rückwärtsrichtung empfindlicher ist und der Einfluss der Spitzenneigung lateral vernachlässigt werden kann. Darüber hinaus ist der Neigungseinfluss auf die Normalkraft der Hauptgrund für die Änderung des Reibungskoeffizienten, und der Neigungseinfluss auf die Kratzkraft ist viel geringer als der auf die Normalkraft.

a Variation der mittleren Kratzkräfte mit Änderung der Wasserschichtdicke: a tangentiale Kräfte und b normale Kräfte [60].

Durch Vergleich der Schnittkraft zwischen statischem und dynamischem Pflügen kann der Unterschied im Mechanismus aufgezeigt werden. Die Schnittkraft in der dynamischen Pfluglithografie oszilliert drastisch mit dem periodischen Klopfen der Diamantspitze, während beim statischen Pflügen nur geringe Schwankungen beobachtet werden. Zudem ist die mittlere Bearbeitungskraft beim dynamischen Pflügen kleiner als die Hälfte derjenigen beim statischen Pflügen, was auf geringeren Spitzenverschleiß in der dynamischen Pfluglithografie hindeutet [19]. Im dynamischen Pflügprozess hat die Spitzenorientierung großen Einfluss auf die Schnittkraft. Yan et al. kombinierten Rillentiefe und Pflugkraft, um die Bearbeitungseffizienz zu vergleichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Seitenflächen-vorwärts-Orientierung der Spitze die beste Effizienz aufweist, da sie eine ähnliche Pflugkraft wie die frontflächen-vorwärts-Orientierung hat, aber gleichzeitig mehr als die doppelte Rillentiefe erreicht [63]. Durch die Analyse der Schnittkräfte kann der Mechanismus des TBN-Bearbeitungsprozesses mit verschiedenen Materialien und Bearbeitungsbedingungen weiter erklärt werden. Zudem kann der Vergleich der Schnittkräfte in verschiedenen Verarbeitungsmodi Leitlinien für die Prozessoptimierung des TBN-Ansatzes liefern.

Analyse des Materialabtragszustands

Die Analyse des Materialabtragszustands ist ebenfalls eine wesentliche Methode, um den Mechanismus des TBN-Ansatzes aufzudecken. Die Materialabtragung und Topographie im Bearbeitungsprozess werden üblicherweise durch Rasterelektronenmikroskopie (REM) und AFM beobachtet. Allerdings können Rillenmorphologie und Abtragszustand erst nach der Bearbeitung detektiert werden, und der Materialabtragsprozess kann nicht dynamisch verstanden werden. Kürzlich nutzten Zhang et al. lineare Schneidwerkzeuge, die direkt im REM verbunden waren, um den Spänebildungsprozess beim Materialsägen zu beobachten, doch diese Methode ist komplex und erfordert eine Modifikation des REM [76], weshalb sie schwer zu verallgemeinern ist. Im Vergleich zur experimentellen Methode kann die MD-Simulationsmethode den Materialabtragsmechanismus und die Oberflächenentstehung im Nanomaßstab leicht erforschen, und der Bearbeitungsprozess kann in Echtzeit mittels MD-Methode beobachtet werden.

Aus den MD-Simulationsergebnissen des TBN-Prozesses ist bekannt, dass die Verformungszustände in Pflugzustand und Schnittzustand klassifiziert werden. Mit der Bewegung der Spitze werden die Werkstoffatome vor der Spitze zusammengedrückt und bilden dann während des Schnittzustands kontinuierliche Späne. Gleichzeitig häufen sich auch einige Werkstoffatome auf der linken und rechten Seite der gefertigten Rille an, nachdem die Spitze passiert hat [57]. Durch Vergleich des Verhältnisses von Schnittzustand zu Nicht-Schnittzustand kann ermittelt werden, ob der Schnitt- oder Pflugzustand dominiert, wenn verschiedene Spitzenradien bei unterschiedlichen Kratztiefen verwendet werden [77]. In den letzten Jahren haben viele Wissenschaftler die Materialeigenschaften auf die Materialabtragszustände weiter untersucht. Zum Beispiel zeigt einkristallines Material Anisotropie im TBN-Prozess, was großen Einfluss auf die Materialabtragung hat [20]. Im Vergleich zu einkristallinen Materialien haben Korngrenzen einen wichtigen Einfluss auf die mechanischen Eigenschaften vielkristalliner Materialien. Gao et al. fanden, dass die Korngröße nicht nur die Korngröße, sondern auch die Kornorientierung dominierend für das Profil der Aufhäufung ist [78]. Zudem hat die Spitzengeometrie starken Einfluss auf die Materialabtragung. Drei Spitzenarten (konisch, dreiseitige Pyramide und hemisphärisch) wurden ausgewählt, um den Einfluss der Spitzengeometrie auf den Materialabtragszustand zu enthüllen. Für die konische Spitze besteht eine klare Abhängigkeit vom Halbspitzenwinkel. Ein größerer Halbspitzenwinkel führt zu mehr Spänevolumen und verbessert die Glätte der Kratzoberfläche, erfordert jedoch höhere Kratzkräfte, erzeugt größeren Reibungskoeffizienten und höhere Temperaturen im Werkstück und erhöht den Unterflächenschaden [40]. Alhafez untersuchte ebenfalls den Einfluss des Halbspitzenwinkels auf die Bildung der Aufhäufung [75]. Es zeigte sich, dass bei kleinen Halbspitzenwinkeln die Aufhäufung vorwiegend in Vorwärtsrichtung auftritt, während bei großen Halbspitzenwinkeln die laterale Aufhäufung dominiert. Einige Studien konzentrierten sich auf die dreiseitige Pyramidenspitze, die der realen Geometrie der Spitze im AFM-basierten Bearbeitungsprozess entspricht [19, 20, 63, 79]. Drei Bearbeitungsrichtungen wurden hauptsächlich verglichen: kanten-vorwärts, flächen-vorwärts und seitenflächen-vorwärts. Im Bearbeitungsprozess von SiC kann der Materialabtragszustand einfach durch Anpassung der Kratzrichtung des Werkzeugs gesteuert werden. Die kanten-vorwärts Kratzrichtung kann einen stabileren Prozess bieten, was zu besserer Größen-genauigkeit und Konsistenz der erhaltenen Rillen führt [79]. Der Materialabtragszustand von Polymeren ist jedoch temperaturempfindlicher als der von Metallen oder Halbleitermaterialien. Während des Kratzprozesses ist die lokale Temperatur in der Kratzzone höher als die Glasübergangstemperatur, was darauf hindeutet, dass das Werkstück in der Kratzzone duktil abgetragen werden kann [72]. Zhan et al. untersuchten die mikroskopischen Reibungsmechanismen von amorphem Polystyrol. Sie fanden, dass die Flexibilität der Molekülketten mit steigender Temperatur zunimmt, was es den Molekülketten ermöglicht, sich leichter zu kräuseln und in ihren ursprünglichen Zustand zurückzukehren [56]. Du et al. fanden, dass die Bearbeitungsgeschwindigkeit großen Einfluss auf die Bearbeitungsergebnisse von Polystyrol hat. Die intra-kettige Änderung dominiert die permanente Verformung des Polystyrol-Probekörpers bei kleiner Bearbeitungsgeschwindigkeit, während das inter-kettige Gleiten bei großer Bearbeitungsgeschwindigkeit stärker ausgeprägt ist [80].

Wie aus der obigen Diskussion ersichtlich, konzentrierten sich die meisten Studien hauptsächlich auf trockene Bedingungen statt auf Fluide. Allerdings werden die vor dem Werkzeug angesammelten Atome reduziert und die Grate entlang der Rillen sind bei hoher Wasserschichtdicke nicht offensichtlich, und die Oberflächenrauheit nimmt sichtbar ab, was zu einer relativ glatten Oberfläche führt. Dies lässt sich dadurch erklären, dass die Wasserschicht als Schmiermittel wirkt, den Haftbereich zwischen Werkzeug und frisch gebildeter Späneoberfläche verringert und die Widerstandskraft an der Späne-Werkzeug-Grenzfläche reduziert. Die direkte Folge ist eine erhebliche Verbesserung der Oberflächenqualität. Mit zunehmender Dicke der Wasserschicht kann die Oberflächenqualität schrittweise verbessert werden [60]. Bei einigen neuartigen Bearbeitungsansätzen untersuchten Shockly et al. die Auswirkungen von Parametern (Aufprallgeschwindigkeit, Aufprallwinkel und Betriebstemperatur) in der vibrationsunterstützten Nanoimpact-Bearbeitung auf die Bildung von Nanokavitäten und fanden, dass die Betriebsparameter erheblichen Einfluss auf Tiefe und Breite der erzeugten Nanokavitäten haben, wie in Abb. 4 dargestellt [61]. Xiao et al. fanden, dass Tiefe und Breite der Rille im dynamischen Pflügprozess kleiner sind als im statischen Pflügprozess, was bedeutet, dass Nanostrukturen mit kleinen Merkmalen durch dynamisches Pfluglithografie gefertigt werden können. Zudem können die Rillendimensionen durch das Antriebsamplitudenverhältnis im dynamischen Pflügprozess kontrolliert werden, was zeigt, dass die Fertigung der Rillen auch kontrollierbar ist [19].

Mehrfachlineare Regressionsdarstellung für a Tiefe der Nanokavität (Aufprallgeschwindigkeit, Aufprallwinkel, Betriebstemperatur) und b Breite der Nanokavität (Aufprallgeschwindigkeit, Aufprallwinkel, Betriebstemperatur) [61].

Während des Materialabtragsprozesses tritt Verschleißverhalten an der Spitze auf. In den meisten bisherigen Studien wurde die Spitze als starrer Körper definiert, wodurch das Werkzeugverschleißphänomen nicht direkt beobachtet werden konnte [13]. Viele Wissenschaftler untersuchten Werkzeugverschleiß durch Analyse von Materialabtragszustand, Spannungs- und Temperaturverteilung [70, 77]. Um das reale Verschleißphänomen der Spitze während des Bearbeitungsprozesses abzubilden, setzten Meng et al. die Spitze als verformbaren Körper ein und beobachteten Verschleißverhalten der Spitze während des Bearbeitungsprozesses [81]. Die Ergebnisse zeigen, dass die Form des Diamantabrasivverschleißes hauptsächlich adhäsiver Verschleiß im Anfangsstadium und Atom-für-Atom-Verschleiß im stabilen Bearbeitungsstadium ist, und die Menge des Atom-für-Atom-Verschleißes des Abrasivs wird weniger von der Schnittgeschwindigkeit beeinflusst [81]. Es ist bemerkenswert, dass es relativ wenige Berichte über das Verschleißverhalten der Spitze gibt. Hoffentlich wird die Verwendung des verformbaren Spitzenkörpers die Untersuchung des Spitzenverschleißverhaltens während des Nanobearbeitungsprozesses weiter vorantreiben.

Die Analyse des Materialabtragszustands bietet eine effektive Unterstützung für die Echtzeitüberwachung des Bearbeitungsprozesses. Aufgrund der oben erwähnten Längenskalenbeschränkung können die Morphologie der bearbeiteten Oberfläche und der Materialabtragsprozess jedoch nur durch qualitativen Vergleich analysiert werden. Es ist schwierig, genaue Bearbeitungsergebnisse vorherzusagen.

Analyse des Defektevolutionsprozesses

Um Informationen über die während des Kratzprozesses erzeugten Defekte zu erhalten, wird üblicherweise TEM nach FIB-Probenpräparationstechniken eingesetzt, was mehrere Nachteile hat, wie relativ komplizierte Bedienung, hohe Kosten und starke Materialabhängigkeit.

Die MD-Simulationsmethode kann die unter der Probenoberfläche erzeugten Defekte leicht erfassen. Zudem kann der Defektevolutionsprozess während des Kratzens mittels MD-Simulation beobachtet werden, was experimentell nicht möglich ist. Viele verfügbare Algorithmen zur Extraktion von Defekttypen wurden vorgestellt, darunter Common Neighbor Analysis (CNA) [82], Centro-Symmetrie-Parameter (CSP) [83], Versetzungsvektoranalyse [84], Ackland-Jones-Analyse [85] usw. Diese Methoden eignen sich jedoch nicht für die Verfolgung der Versetzungsausbreitung, insbesondere wenn eine große Anzahl von Versetzungen durch Spitzekratzen in bestimmter Richtung erzeugt wird, und man kann nicht mehr untersuchen, was im Inneren des Probekörpers vor sich geht [86]. Chen et al. stellten eine Gleitanalyse zur Visualisierung des atomaren Gleitprozesses bei Materialverformung vor, die jene Atome herausfiltern kann, die sich relativ zu ihren Nachbaratomen während eines bestimmten Zeitraums bei großen Atomzahlen verschoben haben [86]. Mit dieser Methode untersuchten Xiao et al. den Gleitprozess während dynamischer und statischer Pfluglithografie [19]. Der Zusammenhang zwischen Schnittkraft und Gleitprozess ist in Abb. 5 dargestellt. Man sieht, dass beim dynamischen Pflügen das Probenmaterial hauptsächlich nach unten und seitwärts fließt, während beim statischen Pflügen kein offensichtlicher nachwärts gerichteter Materialfluss beobachtet wird. Zudem ist die Ausbreitung der Versetzung von der Orientierung der Spitze abhängig, was zu verschiedenen Rillenmorphologien führt. Der Dislocation Extraction Algorithm (DXA) ist auch ein nützliches Werkzeug zur Versetzungsanalyse, um Gitterversetzungen zu identifizieren und ihren Burgers-Vektor zu bestimmen [87]. Mit dieser Methode untersuchten Gao et al. das Verhalten des Nanokratzens von Eisen. Sie fanden eine deutliche Reorganisation des Versetzungsnetzwerks. Anfangs wächst die plastische Zone linear mit der Kratzlänge entlang des Pfades. Dann nimmt die Versetzungsdichte nach einigen Versetzungsreaktionen rapide ab. Die plastische Aktivität konzentriert sich dann nur noch auf die Kratzfront. Nur wenige Versetzungen verbleiben in der Mitte der Kratzspur. In dieser Zone entstehen Leerstellen durch Versetzungsreaktionen. Es wurden auch Punktdefekte (Leerstellen) gefunden, die durch Versetzungsreaktionen und Verformungszwillingsbildung erzeugt werden [88].

Gleitprozesse in a dynamischem Pflügen und b statischem Pflügen [19].

Bei vielkristallinen Materialien wurde der Verformungsmechanismus durch Versetzungsnukleation im Korninneren sowie Korngrenzenversetzungen in vielkristallinem Material vermittelt [43]. Während die Versetzungsausbreitung mit der Bildung von Nanovoids und Interstitialclustern bei größeren Korngrößen assoziiert ist, dominierte die Bildung von Zwillingen an der Korngrenze bei kleineren Clustern. Dieses Verhalten wurde dem Übergang der Versetzungsbewegung von glatt (größeres Korn) zu rau (kleineres Korn) während des Kratzprozesses zugeschrieben. Li fasste weiterhin den Unterschied des Materialverformungsmechanismus bei einkristallinem Cu, vielkristallinem Cu und NT-vielkristallinem Cu zusammen. Die Ergebnisse zeigen, dass die plastische Verformung beim einkristallinen Cu hauptsächlich durch die Wechselwirkung zwischen Versetzungen während des Kratzprozesses beeinflusst wird; während bei vielkristallinem Cu sowohl Versetzungen als auch Korngrenzen (GB) die plastische Verformung dominieren; und die plastische Verformung bei NT-vielkristallinem Cu durch die Wechselwirkungen von Versetzung, Korngrenze (GB) und Zwillingsgrenze (TB) begleitet von Zwillingsbildung/Entzwilling gesteuert wird [25].

Darüber hinaus konzentrierten sich viele Studien auf die MD-Simulation des TBN-Prozesses an Halbleitermaterialien wie Silicium, Siliciumkarbid, Galliumarsenid und Aluminiumnitrid. Um diese spröden Materialien zu untersuchen, ist die Phasenumwandlung neben dem Versetzungsgleiten ein weiterer wichtiger Verformungsmodus [89]. Die Wechselwirkung zwischen Versetzung und Phasenumwandlung variiert mit der Kristallorientierung. Die Ergebnisse zeigen, dass vor dem „Pop-In“-Ereignis Si (010) eine inelastische Verformung begleitet von der Phasenumwandlung von Si-I zu Si-III/Si-XII durchläuft, was bei Si (110) und Si (111) nicht auftritt. Die Phasenumwandlung von Si-I zu bct-5 ist der dominante Mechanismus der einsetzenden Plastizität für jede kristallographische Orientierung, und Versetzungsnukleation ist auch ein aktiver Verformungsmodus im elastisch-plastischen Übergang von Si (010). Dai et al. untersuchten den Unterflächenschadenmechanismus an einkristallinem Silicium während des TBN-Prozesses. Es zeigte sich, dass die Entwicklung der kristallinen Phasen mit der Verteilung von hydrostatischem Spannung und Temperatur konsistent ist [40]. SiC ist ebenfalls ein wichtiges Halbleitermaterial mit ähnlichen Eigenschaften wie Silicium. Der SiC-Materialabtragsprozess wird durch den Phasenübergang von Zinkblende- zu amorphem Struktur mit wenigen hexagonalen Diamantstrukturen erreicht. Höhere Kratzgeschwindigkeit erzeugt mehr amorphe Strukturatome, weniger hexagonale Diamantatome und weniger Versetzungsatome aufgrund größerer Einwirkung und geringerer Umordnungszeit [90]. Meng et al. fanden, dass wenn die Phasenumwandlung nicht der dominierende Verformungsmechanismus ist, die Schmid-Koeffizientenmethode die Gleitbewegung von 3C-SiC während des TBN-Prozesses (elastische Gleitbewegung und Versetzungsgleitbewegung) effektiv vorhersagen kann [79]. Zudem untersuchten Meng et al. weiter den Einfluss von Dehnungsrate und Wärmeeffekt auf den Abtragsmechanismus von SiC. Sie fanden, dass der Dehnungsrateeffekt und der thermische Erweichungseffekt direkt die Materialabtragsmenge und die Form des Unterflächenschadens (SSD) beeinflussen. Der Einfluss des thermischen Erweichungseffekts auf die Spannung im Bearbeitungsbereich unter hoher Dehnungsrate übersteigt den der Abnahme der Wachstumsrate der Versetzungsgeneration. Der vielkristalline SiC-Abtragsprozess wird von der amorphen Phasenumwandlung dominiert. Zudem wurden mehrere hexagonale Diamantstrukturatome und Versetzungen in den Korngrenzen während des Kratzens gefunden. Höhere Kratzgeschwindigkeit und größere Schnitttiefe fördern mehr Atome, in die amorphe Struktur überzugehen, aufgrund größerer Einwirkung [81]. Im Vergleich zu einkristallinem SiC macht die Mikrostruktur im Vielkristall das SiC weicher, indem sie geringere normale Kratzkraft, amorphe Phasenumwandlung und dünnere plastische Verformung induzierten SSD erzeugt [91]. Die Analyse der Versetzungsausbreitung und Phasenumwandlung kann den Mechanismus im Bearbeitungsprozess erklären. Die meisten Forschungen konzentrierten sich jedoch auf einkristalline Materialien, und Materialien mit komplexer Struktur werden selten berichtet, was weiter untersucht werden sollte.

Zukünftige Forschungsrichtungen und Herausforderungen

Derzeit wird die Forschung zum TBN-Prozess durch MD-Simulation breit berichtet. Es gibt jedoch noch einige Einschränkungen, die berücksichtigt werden müssen. Daher werden in diesem Überblick zukünftige Richtungen diskutiert.

1. Neuartige TBN-Technologien: Mit der Entwicklung der TBN-Methoden wurden einige neuartige Technologien in diesem Bereich vorgeschlagen. Beispielsweise hat der AFM-Spitzen-basierte Nanofräsvorgang aufgrund seiner hervorragenden Bearbeitungsleistung und Größenkontrolleigenschaften breite Aussichten [92, 93]. Der Mechanismus des Nanofräsens ist jedoch aufgrund der Beschränkung der Detektionsausrüstung nicht vollständig verstanden. Mit MD-Simulation ist zu hoffen, dass die Variation der Schnittkraft, die dynamische Änderung der Defekte und der Abtragszustand des Werkstückmaterials während des Rotationsprozesses der Spitze aufgeklärt werden können. Darüber hinaus wurde die probenschwingungsunterstützte Nanokratzmethode noch nicht berichtet. Der MD-Simulationsansatz könnte in der frühen Phase sinnvolle Leitlinien liefern.

2. Längen- und Zeitskalenbeschränkung: Aufgrund der Beschränkung der Längen- und Zeitskalen können MD-Methoden den experimentellen Prozess noch nicht vollständig quantitativ beschreiben. In einigen Studien, die Experimente und MD-Simulationen kombinieren, konnte der MD-Simulationsansatz die experimentellen Phänomene nur qualitativ erklären [19, 20, 94]. Insbesondere bei zeitabhängigen Materialien wie amorphen Polymeren hat die Geschwindigkeit der Sonde einen signifikanten Einfluss auf den Abtragszustand der Polymere. Um den experimentellen Prozess genau vorherzusagen und die experimentellen Ergebnisse quantitativ zu analysieren, sind die Verbesserung von Algorithmen und Rechenleistung unverzichtbar.

3. Polymer-Materialien: Viele Nanostrukturen wurden an Polymerwerkstoffen mit der TBN-Methode erreicht [95-97]. Insbesondere der mechanische Bearbeitungsprozess von Polymerwerkstoffen basierend auf der TBN-Methode hält die Normallast konstant, um die Genauigkeit der bearbeiteten Nanostrukturen zu gewährleisten [98]. Bislang sind jedoch Berichte über MD-Simulationen von Polymeren im TBN-Prozess begrenzt. Darüber hinaus entwickelt sich die thermische Rasterkraftlithografie bei Polymeren, die das Potenzial hat, die Bearbeitungsgenauigkeit des TBN-Prozesses zu verbessern. Es ist notwendig, den Materialabtragsmechanismus der Polymerwerkstoffe bei nanoskaligem Kratzprozess mit thermomechanischem Effekt aufzudecken.

Fazit

Es ist unbestreitbar, dass die MD-Simulationstechnologie eine zunehmend entscheidende Rolle im Nanobearbeitungsprozess spielt, um bisher unbekannte Phänomene aufzudecken [99]. Dieser Überblick fasste den jüngsten Fortschritt in der MD-Simulation der TBN-Methode zusammen, und die obigen Inhalte werden wie folgt zusammengefasst:

1. Die Erstellung von MD-Modellen verschiedener Materialien und zugehörigen Potenzialfunktionen wurde zusammengefasst. Insbesondere der Modellierungsprozess von NT-vielkristallinen Materialien und amorphen Polymeren wurde in diesem Abschnitt diskutiert. Die Genauigkeit der MD-Modelle ist von großer Bedeutung für die nachfolgenden Simulationsergebnisse.

2. Neue Technologien der TBN-Methoden, einschließlich Mehrfachkratzen, dynamisches Pflügen und VANILA, wurden vorgestellt. Mit Hilfe der MD-Simulation konnte der Mechanismus dieser Methoden besser verstanden werden. Insbesondere der wesentliche Unterschied zwischen statischem und dynamischem Pflügen wurde durch die MD-Methode aus den Aspekten interner Defekte, Morphologie und Schnittkräften enthüllt.

3. Die Analyse der MD-Simulationen im TBN-Prozess, einschließlich Schnittkraft, Materialabtragszustand und Defektanalyse, wurde ebenfalls zusammengefasst. Zudem wurden neuartige Analysemethoden wie die Gleitanalyse vorgestellt. Mit diesen Methoden wurde der Bearbeitungsmechanismus basierend auf dem TBN-Ansatz überprüft, was die Materialabhängigkeit des TBN-Bearbeitungsprozesses zeigt.

Abkürzungen

TBN:

Tip-based nanomachining (Spitzenbasierte Nanobearbeitung)

AFM:

Atomic force microscopy (Rasterkraftmikroskopie)

MD:

Molecular dynamics (Molekulardynamik)

NT:

Nanotwined (Nanotwin)

PE:

Polyethylene (Polyethylen)

EAM:

Embedded atom method (Eingebettete-Atom-Methode)

SW:

Stillinger-Weber

ABOP:

Analytical bond order potential (Analytisches Bindungsordnungspotenzial)

REBO:

Reactive Empirical Bond Order (Reaktive empirische Bindungsordnung)

AIREBO:

Adaptive Intermolecular Reactive Empirical Bond Order (Adaptives intermolekulares reaktives empirisches Bindungsordnungspotenzial)

LAMMPS:

Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator

MS:

Material Studio

OVITO:

Open Visualization Tool

VMD:

Visual molecular dynamics

VANILA:

Vibration-Assisted Nano Impact machining by Loose Abrasives

SEM:

Scanning electron microscope (Rasterelektronenmikroskop)

CNA:

Common neighbor analysis (Gemeinsame Nachbaranalyse)

CSP:

Centro-symmetry parameter (Zentro-Symmetrie-Parameter)

DXA:

Dislocation extraction algorithm (Versetzungsextraktionsalgorithmus)

GB:

Grain boundary (Korngrenze)

TB:

Twin boundary (Zwillingsgrenze)

SSD:

Subsurface damage (Unterflächenschaden)