本發(fā)明涉及真空計結構優(yōu)化，具體而言，涉及一種薄膜真空計優(yōu)化方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。

背景技術：

1、目前，為了提高薄膜真空計的性能，結構設計上的改進主要依賴于實驗方法，然而，這種方法存在不足，如實驗成本高、周期長，且難以全面覆蓋所有可能的工況。因此，引入仿真改進方法成為了一種趨勢，通過理論分析與仿真模擬相結合，可以更加深入地研究影響薄膜真空計性能的各種因素，如薄膜材料、電極結構、尺寸等，從而提出更加有效的改進方案，仿真方法不僅能夠降低實驗成本，縮短研發(fā)周期，還能夠提高設計的準確性和可靠性。但是在評價薄膜真空計的性能時，電容-壓力曲線的線性度和靈敏度是兩個關鍵指標，其中，線性度反映了真空計輸出信號與真實壓力值之間的線性關系，良好的線性度意味著測量結果的準確性和可靠性更高；而靈敏度則描述了真空計對微小壓力變化的響應能力，高靈敏度的真空計能夠捕捉到更細微的壓力波動，提供更精確的測量數(shù)據(jù)。但兩種性能彼此制衡，提升靈敏度往往意味著降低線性度，因此，需要研究一種薄膜真空計優(yōu)化方法，能夠在線性度和靈敏度兩者之間進行權衡。

2、針對上述問題，目前尚未有有效的技術解決方案。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種薄膜真空計優(yōu)化方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，目的是找到一組最優(yōu)的結構參數(shù)，使得真空計在靈敏度和線性度之間達到最佳平衡。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種薄膜真空計優(yōu)化方法，包括步驟：

3、s1.基于comsol?multiphysics構建薄膜真空計的多個仿真模型，并對多個所述仿真模型進行仿真試驗，多個所述仿真模型分別對應不同的結構參數(shù)；

4、s2.獲取仿真試驗得到的各個結構參數(shù)下的多個電容數(shù)據(jù)和多個壓力數(shù)據(jù)；

5、s3.根據(jù)各個結構參數(shù)下的多個所述電容數(shù)據(jù)和多個所述壓力數(shù)據(jù)獲取對應的靈敏度；

6、s4.根據(jù)各個結構參數(shù)下的多個所述電容數(shù)據(jù)和多個所述壓力數(shù)據(jù)獲取對應的線性度；

7、s5.根據(jù)各個所述靈敏度和各個所述線性度獲取最優(yōu)結構參數(shù)；

8、s6.根據(jù)所述最優(yōu)結構參數(shù)輸出對應的所述仿真模型以得到最終模型。

9、通過上述設置，找到一組最優(yōu)的結構參數(shù)，使得真空計在靈敏度和線性度之間達到最佳平衡。

10、進一步的，步驟s3包括：

11、根據(jù)各個結構參數(shù)下的多個所述電容數(shù)據(jù)和多個所述壓力數(shù)據(jù)；采用以下公式計算所述靈敏度；

12、；

13、其中，=；

14、式中，為第個結構參數(shù)對應的靈敏度；為第個結構參數(shù)下的所有所述壓力數(shù)據(jù)中最大的壓力值；為第個結構參數(shù)下的所有所述壓力數(shù)據(jù)中最小的壓力值；為歸一化常數(shù)，為第個結構參數(shù)下的所有所述電容數(shù)據(jù)中最大的電容值；為第個結構參數(shù)下的所有所述電容數(shù)據(jù)中最小的電容值，為預設結構參數(shù)下的所有壓力數(shù)據(jù)中最大的壓力值；為預設結構參數(shù)下的所有壓力數(shù)據(jù)中最小的壓力值；為預設結構參數(shù)下的所有電容數(shù)據(jù)中最大的電容值；為預設結構參數(shù)下的所有電容數(shù)據(jù)中最小的電容值。

15、通過上述設置，能夠?qū)⒎抡娴玫降碾娙輸?shù)據(jù)和壓力數(shù)據(jù)轉化為可量化的靈敏度指標，為后續(xù)步驟的優(yōu)化提供明確的數(shù)值依據(jù)，保證了優(yōu)化過程的有效性和可靠性。

16、進一步的，步驟s4包括：

17、根據(jù)各個結構參數(shù)下的多個所述電容數(shù)據(jù)和多個所述壓力數(shù)據(jù)，采用以下公式計算所述線性度；

18、；

19、其中，=；

20、式中，為第個結構參數(shù)對應的線性度；為每個結構參數(shù)對應的數(shù)據(jù)點的總數(shù)量，每個數(shù)據(jù)點的橫坐標對應一個所述壓力數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)點的縱坐標對應一個所述電容數(shù)據(jù)；為第個結構參數(shù)下的所有所述壓力數(shù)據(jù)中最大的壓力值；為第個結構參數(shù)下的第個數(shù)據(jù)點的所述壓力數(shù)據(jù)；為第個結構參數(shù)下的所有所述壓力數(shù)據(jù)中最小的壓力值；為第個結構參數(shù)下的所有所述電容數(shù)據(jù)中最大的電容值；為第個結構參數(shù)下的所有所述電容數(shù)據(jù)中最小的電容值；為第個結構參數(shù)下的第個數(shù)據(jù)點的所述電容數(shù)據(jù)；為歸一化常數(shù)；為預設結構參數(shù)下的所有壓力數(shù)據(jù)中最大的壓力值；為預設結構參數(shù)下的所有壓力數(shù)據(jù)中最小的壓力值；為與預設結構參數(shù)下的所有電容數(shù)據(jù)中最大的電容值；為預設結構參數(shù)下的所有電容數(shù)據(jù)中最小的電容值，為預設結構參數(shù)下的第個數(shù)據(jù)點的所述壓力數(shù)據(jù)，為預設結構參數(shù)下的第個數(shù)據(jù)點的所述電容數(shù)據(jù)。

21、通過上述設置，將不同結構參數(shù)下的線性度值統(tǒng)一到一個可比較的尺度上，從而更方便地進行優(yōu)化。

22、進一步的，步驟s5包括：

23、根據(jù)各個所述靈敏度和各個所述線性度進行加權計算并獲取最小綜合值；

24、根據(jù)所述最小綜合值獲取對應的最優(yōu)結構參數(shù)。

25、進一步的，所述根據(jù)各個所述靈敏度和各個所述線性度進行加權計算并獲取最小綜合值的步驟包括：

26、根據(jù)各個所述靈敏度和各個所述線性度，采用以下加權公式計算綜合值：

27、?；

28、式中，為第個結構參數(shù)對應的綜合值，為權重系數(shù)；為權重系數(shù)；為第個結構參數(shù)對應的靈敏度；為第個結構參數(shù)對應的線性度；

29、比較各個所述綜合值，以獲取最小綜合值。

30、進一步的，步驟s1包括：

31、s11.基于comsol?multiphysics，設置初始模型；

32、s12.根據(jù)所述初始模型進行參數(shù)化建模以獲取多個所述仿真模型進行仿真試驗。

33、進一步的，步驟s12的具體步驟包括：

34、s121.設置材料屬性；

35、s122.確定物理場配置；

36、s123.配置穩(wěn)態(tài)求解器并進行仿真試驗；

37、s124.添加結構參數(shù)掃描及預設待掃描結構參數(shù)和結構參數(shù)掃描變化范圍；

38、s125.進行結構參數(shù)掃描并導出每個結構參數(shù)對應的所有電容數(shù)據(jù)和所有壓力數(shù)據(jù)。

39、第二方面，本發(fā)明提供了一種薄膜真空計優(yōu)化裝置，包括：

40、建模模塊，用于基于comsol?multiphysics構建薄膜真空計的多個仿真模型，并對多個所述仿真模型進行仿真試驗，多個所述仿真模型分別對應不同的結構參數(shù)；

41、第一獲取模塊，用于獲取仿真試驗得到的各個不同結構參數(shù)下的多個電容數(shù)據(jù)和多個壓力數(shù)據(jù)；

42、第二獲取模塊，用于根據(jù)各個結構參數(shù)下的多個所述電容數(shù)據(jù)和多個所述壓力數(shù)據(jù)獲取對應的靈敏度；

43、第三獲取模塊，用于根據(jù)各個結構參數(shù)下的多個所述電容數(shù)據(jù)和多個所述壓力數(shù)據(jù)獲取對應的線性度；

44、第四獲取模塊，用于根據(jù)各個所述靈敏度和各個所述線性度獲取最優(yōu)結構參數(shù)；

45、輸出模塊，用于根據(jù)所述最優(yōu)結構參數(shù)輸出對應的所述仿真模型以得到最終模型。

46、本發(fā)明提供的薄膜真空計優(yōu)化裝置有效解決了人工操作效率低下的問題，縮短了優(yōu)化周期，提高了優(yōu)化效率和精度。

47、通過各個模塊之間的協(xié)同工作，有效解決了人工操作效率低下的問題，縮短了優(yōu)化周期，提高了優(yōu)化效率和精度。

48、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設備，包括處理器以及存儲器，所述存儲器存儲有計算機可讀取指令，當所述計算機可讀取指令由所述處理器執(zhí)行時，運行如上述第一方面提供的所述薄膜真空計優(yōu)化方法中的步驟。

49、第四方面，本發(fā)明提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時運行如上述第一方面提供的所述薄膜真空計優(yōu)化方法中的步驟。

50、由上可知，本發(fā)明提供的薄膜真空計優(yōu)化方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，通過仿真獲取不同結構參數(shù)下的多個電容數(shù)據(jù)和多個壓力數(shù)據(jù)，并計算不同結構參數(shù)對應的靈敏度和線性度，根據(jù)各個靈敏度和各個線性度進行優(yōu)化得到最優(yōu)結構參數(shù)，最后根據(jù)最優(yōu)結構參數(shù)輸出對應的仿真模型以得到最終模型，從而保證選取的最終模型在靈敏度和線性度之間達到最佳平衡。

51、本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明實施例了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書、以及附圖中所特別指出的結構來實現(xiàn)和獲得。