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.
многомасштабное моделирование, интеграционный подход, слоистые структуры, предсказательное моделирование, кинетическое уравнение больцмана, коэффициент теплопроводности, методы анализа данных