模拟原子探针垂直于晶界方向上的深度分析

为了解决含垂直于轴向方向晶界的 FIM- AP试样的制备及 FIM- AP实验过程中操作的困难 ,获得沿垂直晶界方向上元素分布。本文应用数学模型和计算机技术 ,建立了一个以非垂直于晶界方向的原子探针 ( AP)深度分析实验结果为基础的垂直于晶界方向的元素分布的模型。并利用此模型对敏化 Fe- 1 7Cr合金晶界附近 Cr元素分布加以讨论。     

负离子原子探针中负离子的飞行轨迹

本基于双曲面形样品针尖，计算了负离子原子探针中负离子的飞行轨迹，结果表明，虽然负离子的飞行轨迹与样品针尖形状、针尖到荧光屏的距离、正偏压、负脉冲、负离子的质荷比等因素有关，但除样品针尖附近外，在外针尖到荧光屏的整个区域内，负离子的飞行轨迹近似为线性，并且比同一系统正场蒸发时正离子的飞行迹略向荧光屏边缘偏离。     

体心立方金属对称倾斜晶界的改进分析型嵌入原子法模拟

采用改进分析型嵌入原子法(modified analytical embedded atom method,MAEAM),从原子尺度对体心立方(body-centered cubic,BCC)金属Li在以[001]为旋转轴的对称倾斜晶界(symmetrical tilt grain boundary,STGB)中的结构和能量进行了计算机模拟.结果表明,刚性结合的对称倾斜晶界面附近的原子距离非常近,从而导致能量异常高.所研究的27个晶界面两晶粒间的相对平移均可降低晶界能,最小晶界能出现在特定的平移距离处,且随重合密度倒数∑增加而振荡增加,随相对面间距d/a增加而减小,3个最低能量的晶界面依次对应于(310)、(530)和(510).由能量最小化原理知这些晶界面将依次择优出现.     

溶质原子晶界偏聚动力学过程的数值模拟

建立了溶质原子在晶界的平衡偏聚、非平衡偏聚、晶界偏聚溶质向沉淀析出转化以及冷却速度等因素的晶界偏聚物理模型和数学模型.模型考虑了晶界及晶界附近扩展畸变区对溶质的吸附作用和吸附能力.对含硼0.001 0%的Fe-40%Ni-B合金体系从1 150℃连续冷却到640℃的过程中硼的晶界偏聚状态进行了模拟计算.计算表明,晶界区域硼富集因子在降温初期增加较快,随后增幅变缓,模拟数据显示过程中有晶界区域硼原子向晶内的反向扩散;当晶界上偏聚的硼转化为析出物时,晶界区域富集因子的增加再次变快.模拟计算结果与已发表的实验结果吻合较好.     

用三维原子探针研究压力容器模拟钢中富铜原子团簇的析出

用三维原子探针（3DAP）和热时效处理方法研究压力容器模拟钢中富铜原子团簇的析出过程.提高了Cu含量的压力容器模拟钢样品经过880 ℃加热淬火后,在400和500 ℃进行了不同时间的时效处理,显微硬度测试结果表明,在400和500 ℃时效的过程中硬度峰值分别出现在100和5 h.3DAP分析结果显示,样品在400 ℃分别时效100,150和300 h后,富铜原子团簇的数量密度是递增的,从1.5×10²³ m^-3增加到6.2×10²³m^-3,但富铜原子团簇的长大非常缓慢,团簇的最大等效直径只从2 nm增大到了3.5 nm,团簇中的Cu原子数分数 x 为20%,还含有Mn和Ni,并且观察到Mn和Ni在团簇和基体金属的界面处发生明显的富集.     

SiO_2/GaAs界面的AES深度分析

利用 AES 和离子溅射剥离技术,对 SiO_2/GaAs 界面进行了深度分布测量.SiO_2膜是采用 CVD 方法在400℃下淀积在 GaAs 衬底上的.结果表明,在界面区中存在 Ga的氧化物(可能是 Ga_2O_3)和自由元素 As,即这种界面实际上是 SiO_2/Ga 的氧化物十元素As/GaAs 系统.     

基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义.     

孤东油田上第三系馆陶组上段微量元素的分布特征及沉积环境分析

通过对孤东油田馆上段四日进109块岩样中的Ca,Mg,Sr,Cr.Cu,Fe,Mn,V,Ni等九种元素的分析,得出了孤东油田馆陶组上段微量元素含量及其比值与氧化还原、湖盆盐度、古气候等沉积条件的关系,从而提供了利用微量元素及其比值的变化分析沉积环境,划分微相类型及判断古盐度高低的一种新方法.     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。     

原子吸收光谱法测定钾元素分析条件的优化

采用原子吸收光谱法,研究了测定波长、工作电流、燃烧器高度、光谱通带、燃气与助燃气流量等操作条件对测定泉水中钾含量的影响,确定了最佳测试条件.结果表明:"梦泉"水中钾元素含量为5.98 mg/L,检出限为0.4 mg/L,相对标准偏差为0.8%,回收率为99.6%～99.3%.     

体心立方过渡金属低指数表面单空位的改进分析型嵌入原子法模拟

应用改进分析型嵌入原子法(modified analytical embedded-atom method,MAEAM),计算了7种体心立方(body-centered cubic,BCC)过渡金属Fe、W、Mo、Cr、Ta、Nb和V等低指数(100)、(110)和(111)表面前9层上的单空位形成能.结果表明,对每一种金属,单空位形成能在同一低指数表面层中的第1层最低,且在表面第1层和第2层(Nb除外)随表面原子密度的减小而降低,即E(11f11),1相似文献   

基坑周边建筑物不均匀沉降变形的模拟分析

为解决基坑工程对周围建筑物产生影响的问题,应用弹塑性大变形理论对桩-锚支护形式下基坑开挖引起的周边建筑物不均匀沉降问题进行了模拟分析.分别研究了建筑物距基坑8.5、17.0、25.5和34.0 m时,锚杆层数、开挖深度等因素对周边建筑物不均匀沉降变形的影响.研究表明:当建筑物与基坑的距离小于1.5H(H为基坑开挖深度)时,建筑物的不均匀沉降变形受锚杆层数的影响较大,并随锚杆层数的增加而减小,当建筑物与基坑的距离大于1.5H时,建筑物的不均匀沉降变形受锚杆层数的影响不大;一般地,建筑物的不均匀沉降变形随基坑开挖深度的增加呈现正-负-正的变化趋势,即出现了倾斜方向的变化;当基坑开挖深度大于临界开挖深度时,建筑物的不均匀沉降变形显著增大.