CN117554185A - 一种薄膜材料力学性能监测方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及力学性能技术领域，提出了一种薄膜材料力学性能监测方法及***，包括：获取铝制金属薄膜受力过程中的性能相关数据；根据干涉谱强度、光源入射角、折射率确定铝制金属薄膜的平均厚度；根据性能相关数据的变化规律获取铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数；基于薄膜材料蠕变指数确定每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数以及蠕变匹配指数；根据所述性能相关数据、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数以及蠕变匹配指数构建性能监测矩阵，基于性能监测矩阵得到校正厚度；基于所有监测时刻的校正厚度以及受力数据获取铝制金属薄膜的力学性能监测曲线。本发明通过对受力过程中薄膜厚度的校正消除力学性能测试过程中的光学误差。

Description

一种薄膜材料力学性能监测方法及***

技术领域

本发明涉及薄膜材料力学性能技术领域，具体涉及一种薄膜材料力学性能监测方法及***。

背景技术

薄膜材料是指厚度相对较薄的材料层，通常在纳米到微米尺度范围内，在半导体、光学器件制造、太阳能电池、集成电路等多个领域均有应用，在现代科学和工程中发挥着关键作用，不同的应用领域对薄膜材料的力学性能要求不同，故为了确保薄膜材料在特定领域内发挥最佳性能，需要对薄膜材料的力学性能进行监测。

传统的对薄膜材料力学性能进行监测的方法主要有拉伸法、纳米压痕法等，其中拉伸法通常需要大量材料进行实验才能得到监测数据，且对于非常薄的薄膜，在摆放过程中可能会导致样品损伤或破坏；纳米压痕法在监测过程中难以克服基底对薄膜力学性能的影响，较难得到准确的监测结果。拉伸法与纳米压痕法均会对薄膜材料造成一定损坏，而光测力学方法克服了以上两种方法的缺点，是一种非接触的无损测量方法，即在对薄膜材料力学性能进行监测时，不会造成额外的损伤或磨损，且光测力学通常具有较高的监测精度，能够监测亚微米级别的表面位移和应变，适用于薄膜材料力学性能的精密测量，但光测力学的测量范围通常受到光学***的波长和分辨率的限制，对于不同厚度薄膜材料的力学性能进行监测时可能会出现一定的误差，而薄膜材料在受到压力发生形变的过程中，可能会由于蠕变现象导致薄膜材料的厚度发生变化，致使通过光测力学方法对薄膜材料力学性能进行监测时出现一定的误差。

发明内容

本发明提供一种薄膜材料力学性能监测方法及***，以解决利用光测力学方法对于铝制金属薄膜受力过程中力学性能监测时存在误差的问题，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例一种薄膜材料力学性能监测方法，该方法包括以下步骤：

获取铝制金属薄膜受力过程中每个监测时刻的性能相关数据，所述性能相关数据包括干涉谱强度、光源入射角、相位差、折射率、温度；

根据每个监测时刻的干涉谱强度、光源入射角、相位差、折射率确定每个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度；根据铝制金属薄膜受力过程中性能相关数据的变化规律获取每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数；基于所述薄膜材料蠕变指数确定每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数；根据每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数获取每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变匹配指数；

根据所述性能相关数据、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数以及蠕变匹配指数构建性能监测矩阵，采用神经网络模型基于性能监测矩阵得到每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度；基于所有监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度以及铝制金属薄膜的受力数据获取铝制金属薄膜的力学性能监测曲线。

优选的，所述根据每个监测时刻的干涉谱强度、光源入射角、相位差、折射率确定每个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度的方法为：

将光源入射角的余弦值、每个监测时刻铝制金属薄膜的折射率以及预设参数的乘积作为分母，将入射波波长与每个监测时刻的相位差的乘积作为分子，将分子与分母的比值作为每个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度。

优选的，所述根据铝制金属薄膜受力过程中性能相关数据的变化规律获取每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数的方法为：

将以自然常数为底数，以每个监测时刻的温度与铝制金属薄膜熔点温度的比值为指数的计算结果作为第一变化因子；

获取以自然常数为底数，以每个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度与其前一监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度之间差值绝对值的相反数为指数的计算结果，将所述计算结果与预设参数的和作为第二变化因子；

每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数由第一变化因子、第二变化因子两部分组成，其中，所述薄膜材料蠕变指数与第一变化因子成正比、所述薄膜材料蠕变指数与第二变化因子成反比。

优选的，所述基于所述薄膜材料蠕变指数确定每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数的方法为：

根据相邻监测时刻铝制金属薄膜干涉谱强度的变化量获取每个监测时刻的蠕变影响因子；

将每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数与蠕变影响因子的乘积作为归一化函数的输入，将归一化函数的输出作为每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数。

优选的，所述根据相邻监测时刻铝制金属薄膜干涉谱强度的变化量获取每个监测时刻的蠕变影响因子的方法为：

将每个监测时刻作为一个目标时刻，将监测起始时刻至每个目标时刻之间的所有监测时刻按照时间升序顺序组成的序列作为每个目标时刻的历史影响集合；

将所述历史影响集合中任意两个相邻元素对应铝制金属薄膜干涉谱强度之间的差值的绝对值作为局部变化量；

将所述局部变化量在每个目标时刻的历史影响集合上累加值的均值作为每个监测时刻的蠕变影响因子。

优选的，所述根据每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数获取每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变匹配指数的方法为：

将每个监测时刻的历史影响集合中任意两个相邻元素对应的蠕变性能干扰指数之间的差值的绝对值作为第一差值；

将所述第一差值与预设参数之和的倒数在每个监测时刻的历史影响集合上累加值的均值作为每个监测时刻的铝制金属薄膜的蠕变匹配指数。

优选的，所述根据所述性能相关数据、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数以及蠕变匹配指数构建性能监测矩阵的方法为：

分别将监测过程中所有监测时刻的干涉谱强度、折射率、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数、蠕变匹配指数按照时间升序顺序组成的序列作为干涉谱强度序列、折射率序列、薄膜材料蠕变指数序列、蠕变性能干扰指数序列、蠕变匹配指数序列；

将由干涉谱强度序列、折射率序列、薄膜材料蠕变指数序列、蠕变性能干扰指数序列、蠕变匹配指数序列组成的矩阵作为性能监测矩阵。

优选的，所述采用神经网络模型基于性能监测矩阵得到每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度的方法为：

将性能监测矩阵作为神经网络模型的输入，利用神经网络模型得到校正光谱序列；基于校正光谱序列得到每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度。

优选的，所述基于所有监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度以及铝制金属薄膜的受力数据获取铝制金属薄膜的力学性能监测曲线的方法为：

将监测起始时刻铝制金属薄膜的校正厚度与每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度的比值作为每个监测时刻的比例因子；将铝制金属薄膜的初始面积与每个监测时刻的比例因子的乘积作为每个监测时刻的铝制金属薄膜面积；

将监测过程中每个监测时刻铝制金属薄膜受到的压力值作为横坐标，每个监测时刻的铝制金属薄膜面积为纵坐标，将采用曲线拟合算法基于横、纵坐标得到的曲线作为铝制金属薄膜的力学性能监测曲线。

第二方面，本发明实施例还提供了一种薄膜材料力学性能监测***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。

本发明的有益效果是：本发明通过铝质金属薄膜发生蠕变时的变化特征构建薄膜材料蠕变指数，并通过干涉谱强度、折射率与薄膜材料蠕变指数的变化特征构建蠕变性能干扰指数以及蠕变匹配指数，蠕变性能干扰指数反映了铝质金属薄膜在受力过程中干涉谱强度、折射率与蠕变现象下铝质金属薄膜厚度的变化是否具有协同性特征；并基于所有监测时刻的干涉谱强度、折射率、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数、蠕变匹配指数构建性能监测矩阵，基于性能监测矩阵得到受力过程中每个监测时刻铝质金属薄膜的校正厚度以及铝制金属薄膜面积，得到精度更高的薄膜材料压力-面积曲线图；本发明解决了通过光测力学方法对于不同厚度薄膜材料的力学性能进行监测时存在误差的问题，使得铝质金属薄膜受力过程中力学性能的监测结果更加符合铝质金属薄膜的实际受力情况。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种薄膜材料力学性能监测方法的流程示意图；

图2为本发明一个实施例所提供的一种铝质金属薄膜位置示意图；

图3为本发明一个实施例所提供的一种薄膜材料力学性能监测方法的实施流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种薄膜材料力学性能监测方法的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001，获取铝制金属薄膜受力过程中每个监测时刻的性能相关数据。

铝制金属薄膜是现阶段工业、制造业中常用的薄膜材料，因此本发明以铝制金属薄膜作为监测对象，本发明中通过步进电机推动气缸对薄膜材料施加压力，步进电机推动气缸与铝质金属薄膜的位置关系如图2所示。在铝质金属薄膜持续受力的过程中，通过压力传感器采集每个监测时刻步进电机推动气缸所施加的压力数据，即薄膜材料所受到的压力值，并通过温度传感器采集每个监测时刻铝质金属薄膜所处局部空间的环境温度。

进一步的，通过迈克尔逊激光干涉仪采集薄膜材料的光谱数据，本发明中设置铝质金属薄膜的初始面积为，/>大小取经验值/>，将入射光波的波长记为/>，记入射角为/>，本发明中取经验值0°，即迈克尔逊激光干涉仪垂直与铝质金属薄膜的上方，由于在采集光谱数据的过程中，可能会受到环境干扰等因素导致采集到的光谱数据存在噪声，据此本发明对所得光谱数据进行去噪处理，为适应不同类型的噪声，如非线性噪声与高斯噪声等，本发明使用小波去噪技术对所得光谱数据进行去噪处理，通过去噪后的光谱数据获取每个监测时刻的干涉谱强度、相位差数据以及折射率。其中小波去噪为公知技术，具体过程本发明不再赘述。本发明中相邻两个监测时刻之间的采集间隔为T，监测过程中采集数据的次数为N，本发明中T、N的大小分别取经验值1s、300，将每个监测时刻获取的干涉谱强度、光源入射角、相位差、折射率、温度作为性能相关数据。需要说明的是，实施者可根据监测薄膜材料的类型选择合适的激光干涉仪型号以及合适大小的薄膜材料。

至此，得到每个监测时刻的性能相关数据，用于后续铝制金属薄膜受力过程中的特征分析。

步骤S002，根据铝制金属薄膜受力过程中性能相关数据的变化规律获取每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数。

在对铝制金属薄膜施加压力期间对铝制金属薄膜进行多波长干涉采集光谱数据时，由于铝制金属薄膜可能发生蠕变现象，导致铝制金属薄膜厚度发生变化，从而影响铝制金属薄膜力学性能的测量结果。因此本发明通过分析不同监测时刻铝制金属薄膜受力过程中的变化特征对监测过程中铝制金属薄膜的面积变化量进行评估。

在本发明中，首先基于薄膜干涉光程差公式结合本发明中每个监测时刻获取的相位差以及折射率确定每个监测时刻铝质金属薄膜的平均厚度，第i个监测时刻铝质金属薄膜的平均厚度的计算公式如下：

式中，为第i个监测时刻铝质金属薄膜的平均厚度，/>表示第i个时间点薄膜材料的相位差，/>表示入射角大小，本发明中入射角设置为/>，/>表示第i个时间点薄膜材料的折射率，/>表示入射光波的波长，/>大小取经验值600nm。

其次由于在对铝制金属薄膜力学性能进行监测的过程中，铝制金属薄膜受到持续性的应力，容易出现蠕变现象，即铝制金属薄膜发生厚度随时间变化的现象，当铝质金属薄膜出现蠕变现象时，则监测过程中每个监测时刻所获光谱数据就会发生变化，需要对其进行补偿处理。此处构建薄膜材料蠕变指数，反映各监测时刻铝制金属薄膜发生蠕变的程度，第i个监测时刻薄膜材料蠕变指数的计算公式如下：

式中，是第i个监测时刻薄膜材料蠕变指数，/>、t分别是第i个监测时刻铝制金属薄膜的测量温度、铝制金属薄膜的熔点温度，/>、/>分别是第i个、第i-1个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度，/>是以自然常数为底的指数函数。

其中，铝制金属薄膜的蠕变现象与温度有较大关系，第i个监测时刻铝制金属薄膜所处局部空间内的测量温度越高，第i个监测时刻发生蠕变现象的可能性越大，第一变化因子的值越大；当铝质金属薄膜发生蠕变现象时，相邻两个监测时刻的平均厚度发生轻微变化，为了提高对上述轻微变化的敏感度，本发明中利用Sigmoid函数对相邻两个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度变化量/>进行处理，相邻两个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度的变化越明显，第二变化因子/>的值越大。

至此，得到每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数，便于后续确定每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数。

步骤S003，基于薄膜材料蠕变指数确定每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数，根据蠕变性能干扰指数获取每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变匹配指数。

为了进一步反映铝质金属薄膜在受力过程中相邻监测时刻的测量数据以及干涉谱强度的变化与铝质金属薄膜蠕变现象的相关程度,对于任意一个监测时刻，将每个监测时刻标记为目标时刻，将监测起始时刻至每个目标时刻之间的所有监测时刻按照时间升序顺序组成的序列作为每个目标时刻的历史影响集合，将第i个目标时刻的历史影响集合记为。根据所述历史影响集合中每个监测时刻干涉谱强度的变化反映每个目标时刻受到蠕变现象的影响程度。基于上述分析，此处构建蠕变性能干扰指数，计算第i个监测时刻的蠕变性能干扰指数/>：

式中，是第i个监测时刻的蠕变影响因子，/>是历史影响集合/>中的元素数量，j是历史影响集合/>中的第j个监测时刻，/>、/>分别是第i个、第j个监测时刻的干涉谱强度；

是第i个监测时刻的蠕变性能干扰指数，/>是第i个监测时刻的薄膜材料蠕变指数，/>是归一化函数，需要说明的是，本发明中的归一化是指计算出所有监测时刻的蠕变影响因子以及薄膜材料蠕变指数后，再利用所述归一化函数基于所述所有监测时刻的蠕变影响因子以及薄膜材料蠕变指数后得到每个监测时刻的蠕变性能干扰指数。

其中，当第i个监测时刻铝制金属薄膜发生蠕变现象时，铝制金属薄膜的平均厚度从厚变薄，即随着时间的变化，铝制金属薄膜的厚度逐渐变薄，导致干涉峰与干涉谷之间的差异逐渐减小，即干涉谱强度逐渐变弱，相邻监测时刻的干涉谱强度差异越小，局部变化量的值越小，蠕变影响因子/>的值越小；而当第i个监测时刻铝制金属薄膜发生蠕变现象时，铝制金属薄膜的平均厚度变化较小，相应的/>的值越大，即由铝制金属薄膜发生蠕变现象导致干涉谱强度发生变化时，计算出的蠕变性能干扰指数变化较为平稳，由外界其它原因导致干涉谱强度发生变化时，计算出的蠕变性能干扰指数变化较为剧烈。

根据上述步骤，分别获取每个监测时刻的蠕变性能干扰指数，并基于每个目标时刻的历史影响集合中每个监测时刻的蠕变性能干扰指数计算每个目标时刻的蠕变匹配指数。第i个监测时刻的蠕变匹配指数的计算公式如下：

式中，是第i个监测时刻的蠕变匹配指数，/>是历史影响集合/>中的元素数量，j、j+1分别是历史影响集合/>中的第j个、第j+1个监测时刻，/>、/>分别是第j个、第j+1个监测时刻的蠕变性能干扰指数。

其中，相邻监测时刻的蠕变性能干扰指数差异越大，即越大，越可能表明干涉谱的变化是由于外界其它原因导致的；相邻监测时刻的蠕变性能干扰指数差异越小，越可能表明干涉谱的变化是由于铝制金属薄膜发生蠕变导致的，相应的，/>的值越大。

至此，得到每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变匹配指数，用于后续性能监测矩阵的构建。

步骤S004，将构建的性能监测矩阵输入神经网络模型得到铝制金属薄膜面积，基于铝制金属薄膜面积以及铝制金属薄膜的受力数据获取铝制金属薄膜的力学性能监测曲线。

根据上述步骤，分别获取每个监测时刻的薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数、蠕变匹配指数。本发明中基于每个监测时刻的性能相关数据以及上述薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数、蠕变匹配指数得到力学性能监测曲线的实施流程如图3所示。其次在力学性能监测***的数据处理模块内分别将监测过程中所有监测时刻的干涉谱强度、折射率、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数、蠕变匹配指数按照时间升序顺序组成的序列作为干涉谱强度序列、折射率序列、薄膜材料蠕变指数序列、蠕变性能干扰指数序列、蠕变匹配指数序列。进一步的，将利用干涉谱强度序列、折射率序列、薄膜材料蠕变指数序列、蠕变性能干扰指数序列、蠕变匹配指数序列组成的矩阵作为性能监测矩阵，干涉谱强度序列、折射率序列、薄膜材料蠕变指数序列、蠕变性能干扰指数序列、蠕变匹配指数序列分别对应性能监测矩阵中的一行元素。

进一步的，将性能监测矩阵作为神经网络模型的输入，神经网络模型的结构为RNN循环神经网络，以交叉熵函数为损失函数，以Adam算法为优化算法，神经网络为公知技术，具体过程本发明不再赘述。将神经网络模型的输出作为校正光谱序列，所述校正光谱序列是由每个监测时刻的校正折射率组成的序列，将校正光谱序列中的每个元素代入上述每个监测时刻铝质金属薄膜的平均厚度的计算公式中得到每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度。本发明中将每个监测时刻铝制金属薄膜平均厚度与校正厚度的比值作为比例因子，比例因子的大小反映了校正前后每个监测时刻力学性能的受影响程度，比例因子的值越小，对应监测时刻铝质金属薄膜的力学性能受到的影响程度越低。基于每个监测时刻的比例因子以及铝制金属薄膜的初始面积得到每个监测时刻铝制金属薄膜面积。第i个监测时刻铝制金属薄膜面积的计算公式如下：

式中，是第i个监测时刻铝制金属薄膜面积，/>是铝制金属薄膜的初始面积，/>的大小取经验值/>，/>、/>分别是第i个监测时刻的平均厚度、校正厚度。

根据上述步骤，力学性能监测***中的校正模块分别获取每个监测时刻的铝制金属薄膜面积，其次将监测过程中每个监测时刻铝制金属薄膜受到的压力值作为横坐标，每个监测时刻的铝制金属薄膜面积为纵坐标，利用最小二乘拟合算法基于所述横、纵坐标得到压力-面积的性能曲线，将压力-面积的性能曲线作为铝制金属薄膜的力学性能监测曲线上传至力学性能监测***的性能分析模块，监测人员根据所得力学性能监测曲线中的极值点分布评估铝制金属薄膜的力学性能，并将所述力学性能的评估结果保存在力学性能监测***的数据库中。

基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种薄膜材料力学性能监测***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种薄膜材料力学性能监测方法中任意一项所述方法的步骤。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取铝制金属薄膜受力过程中每个监测时刻的性能相关数据，所述性能相关数据包括干涉谱强度、光源入射角、相位差、折射率、温度；

根据每个监测时刻的干涉谱强度、光源入射角、相位差、折射率确定每个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度；根据铝制金属薄膜受力过程中性能相关数据的变化规律获取每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数；基于所述薄膜材料蠕变指数确定每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数；根据每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数获取每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变匹配指数；

根据所述性能相关数据、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数以及蠕变匹配指数构建性能监测矩阵，采用神经网络模型基于性能监测矩阵得到每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度；基于所有监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度以及铝制金属薄膜的受力数据获取铝制金属薄膜的力学性能监测曲线。

2.根据权利要求1所述的一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，所述根据每个监测时刻的干涉谱强度、光源入射角、相位差、折射率确定每个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度的方法为：

将光源入射角的余弦值、每个监测时刻铝制金属薄膜的折射率以及预设参数的乘积作为分母，将入射波波长与每个监测时刻的相位差的乘积作为分子，将分子与分母的比值作为每个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度。

3.根据权利要求1所述的一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，所述根据铝制金属薄膜受力过程中性能相关数据的变化规律获取每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数的方法为：

将以自然常数为底数，以每个监测时刻的温度与铝制金属薄膜熔点温度的比值为指数的计算结果作为第一变化因子；

获取以自然常数为底数，以每个监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度与其前一监测时刻铝制金属薄膜的平均厚度之间差值绝对值的相反数为指数的计算结果，将所述计算结果与预设参数的和作为第二变化因子；

每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数由第一变化因子、第二变化因子两部分组成，其中，所述薄膜材料蠕变指数与第一变化因子成正比、所述薄膜材料蠕变指数与第二变化因子成反比。

4.根据权利要求1所述的一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，所述基于所述薄膜材料蠕变指数确定每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数的方法为：

根据相邻监测时刻铝制金属薄膜干涉谱强度的变化量获取每个监测时刻的蠕变影响因子；

将每个监测时刻铝制金属薄膜的薄膜材料蠕变指数与蠕变影响因子的乘积作为归一化函数的输入，将归一化函数的输出作为每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数。

5.根据权利要求4所述的一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，所述根据相邻监测时刻铝制金属薄膜干涉谱强度的变化量获取每个监测时刻的蠕变影响因子的方法为：

将每个监测时刻作为一个目标时刻，将监测起始时刻至每个目标时刻之间的所有监测时刻按照时间升序顺序组成的序列作为每个目标时刻的历史影响集合；

将所述历史影响集合中任意两个相邻元素对应铝制金属薄膜干涉谱强度之间的差值的绝对值作为局部变化量；

将所述局部变化量在每个目标时刻的历史影响集合上累加值的均值作为每个监测时刻的蠕变影响因子。

6.根据权利要求1所述的一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，所述根据每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变性能干扰指数获取每个监测时刻铝制金属薄膜的蠕变匹配指数的方法为：

将每个监测时刻的历史影响集合中任意两个相邻元素对应的蠕变性能干扰指数之间的差值的绝对值作为第一差值；

将所述第一差值与预设参数之和的倒数在每个监测时刻的历史影响集合上累加值的均值作为每个监测时刻的铝制金属薄膜的蠕变匹配指数。

7.根据权利要求1所述的一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，所述根据所述性能相关数据、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数以及蠕变匹配指数构建性能监测矩阵的方法为：

分别将监测过程中所有监测时刻的干涉谱强度、折射率、薄膜材料蠕变指数、蠕变性能干扰指数、蠕变匹配指数按照时间升序顺序组成的序列作为干涉谱强度序列、折射率序列、薄膜材料蠕变指数序列、蠕变性能干扰指数序列、蠕变匹配指数序列；

将由干涉谱强度序列、折射率序列、薄膜材料蠕变指数序列、蠕变性能干扰指数序列、蠕变匹配指数序列组成的矩阵作为性能监测矩阵。

8.根据权利要求1所述的一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，所述采用神经网络模型基于性能监测矩阵得到每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度的方法为：

将性能监测矩阵作为神经网络模型的输入，利用神经网络模型得到校正光谱序列；基于校正光谱序列得到每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度。

9.根据权利要求1所述的一种薄膜材料力学性能监测方法，其特征在于，所述基于所有监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度以及铝制金属薄膜的受力数据获取铝制金属薄膜的力学性能监测曲线的方法为：

将监测起始时刻铝制金属薄膜的校正厚度与每个监测时刻铝制金属薄膜的校正厚度的比值作为每个监测时刻的比例因子；将铝制金属薄膜的初始面积与每个监测时刻的比例因子的乘积作为每个监测时刻的铝制金属薄膜面积；

将监测过程中每个监测时刻铝制金属薄膜受到的压力值作为横坐标，每个监测时刻的铝制金属薄膜面积为纵坐标，将采用曲线拟合算法基于横、纵坐标得到的曲线作为铝制金属薄膜的力学性能监测曲线。

10.一种薄膜材料力学性能监测***，其特征在于，所述包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述方法的步骤。