Cottrell方程推导

平板电极电势阶跃扩散电流的严格推导

1. 控制方程建立

1.1 基本假设

  • 一维半无限扩散体系(x≥0x \geq 0x0
  • 氧化还原电对:O+ne−⇌RO + ne^- \rightleftharpoons RO+neR
  • 初始条件:
    cO(x,0)=c∗,cR(x,0)=0 c_O(x,0) = c^*,\quad c_R(x,0) = 0 cO(x,0)=c,cR(x,0)=0
  • 边界条件:
    cO(∞,t)=c∗,cR(∞,t)=0 c_O(\infty,t) = c^*,\quad c_R(\infty,t) = 0 cO(,t)=c,cR(,t)=0

1.2 Fick第二定律

∂cO∂t=DO∂2cO∂x2(1)∂cR∂t=DR∂2cR∂x2(2) \frac{\partial c_O}{\partial t} = D_O \frac{\partial^2 c_O}{\partial x^2} \quad (1) \\ \frac{\partial c_R}{\partial t} = D_R \frac{\partial^2 c_R}{\partial x^2} \quad (2) tcO=DOx22cO(1)tcR=DRx22cR(2)

2. Laplace变换求解

2.1 变换后方程

定义变换:
L{c(x,t)}=c^(x,s) \mathcal{L}\{c(x,t)\} = \hat{c}(x,s) L{c(x,t)}=c^(x,s)

得到:
sc^O−c∗=DOd2c^Odx2(3)sc^R=DRd2c^Rdx2(4) s\hat{c}_O - c^* = D_O \frac{d^2\hat{c}_O}{dx^2} \quad (3) \\ s\hat{c}_R = D_R \frac{d^2\hat{c}_R}{dx^2} \quad (4) sc^Oc=DOdx2d2c^O(3)sc^R=DRdx2d2c^R(4)

2.2 通解形式

c^O(x,s)=c∗s+A(s)e−xs/DO(5)c^R(x,s)=B(s)e−xs/DR(6) \hat{c}_O(x,s) = \frac{c^*}{s} + A(s)e^{-x\sqrt{s/D_O}} \quad (5) \\ \hat{c}_R(x,s) = B(s)e^{-x\sqrt{s/D_R}} \quad (6) c^O(x,s)=sc+A(s)exs/DO(5)c^R(x,s)=B(s)exs/DR(6)

2.3 边界条件处理

(1) 流量平衡:

DOdc^Odx∣x=0+DRdc^Rdx∣x=0=0 D_O \left.\frac{d\hat{c}_O}{dx}\right|_{x=0} + D_R \left.\frac{d\hat{c}_R}{dx}\right|_{x=0} = 0 DOdxdc^Ox=0+DRdxdc^Rx=0=0

(2) Nernst条件:

c^O(0,s)c^R(0,s)=θ=exp⁡[nFRT(Ef−E∘)] \frac{\hat{c}_O(0,s)}{\hat{c}_R(0,s)} = \theta = \exp\left[\frac{nF}{RT}(E_f - E^\circ)\right] c^R(0,s)c^O(0,s)=θ=exp[RTnF(EfE)]

3. 电流密度推导

3.1 表面流量计算

i^(s)=nFDOdc^Odx∣x=0=−nFDOA(s)sDO \hat{i}(s) = nFD_O \left.\frac{d\hat{c}_O}{dx}\right|_{x=0} = -nFD_O A(s)\sqrt{\frac{s}{D_O}} i^(s)=nFDOdxdc^Ox=0=nFDOA(s)DOs

3.2 系数求解

联立方程解得:
A(s)=−c∗s(1+1θDODR)−1 A(s) = -\frac{c^*}{s}\left(1 + \frac{1}{\theta}\sqrt{\frac{D_O}{D_R}}\right)^{-1} A(s)=sc(1+θ1DRDO)1

3.3 Laplace逆变换

利用变换对:
L−1{1s}=1πt \mathcal{L}^{-1}\left\{\frac{1}{\sqrt{s}}\right\} = \frac{1}{\sqrt{\pi t}} L1{s1}=πt1

得到Cottrell方程:
i(t)=nFc∗DOπt(1+1θDODR)−1 i(t) = \frac{nFc^*\sqrt{D_O}}{\sqrt{\pi t}} \left(1 + \frac{1}{\theta}\sqrt{\frac{D_O}{D_R}}\right)^{-1} i(t)=πtnFcDO(1+θ1DRDO)1

4. 特例分析

4.1 完全还原(θ→∞\theta \to \inftyθ

i(t)=nFc∗DOπt i(t) = nFc^*\sqrt{\frac{D_O}{\pi t}} i(t)=nFcπtDO

4.2 等扩散系数(DO=DRD_O = D_RDO=DR

i(t)=nFc∗DOπt⋅θ1+θ i(t) = \frac{nFc^*\sqrt{D_O}}{\sqrt{\pi t}} \cdot \frac{\theta}{1+\theta} i(t)=πtnFcDO1+θθ

5. 数学验证

5.1 量纲分析

[i]=C⋅mol−1⋅mol⋅cm−3⋅cm2⋅s−1/2s1/2=A⋅cm−2 [i] = \frac{C\cdot mol^{-1} \cdot mol\cdot cm^{-3} \cdot cm^2\cdot s^{-1/2}}{s^{1/2}} = A\cdot cm^{-2} [i]=s1/2Cmol1molcm3cm2s1/2=Acm2

5.2 极限行为

  • t→0+t\to 0^+t0+i(t)→∞i(t) \to \inftyi(t)
  • t→∞t\to \inftyti(t)→0i(t) \to 0i(t)0

6.参数影响分析

参数变化对电流的影响对浓度分布的影响物理机制说明
c*线性增大
i ∝ c*
各位置浓度幅值同比增加本体浓度增加直接提升电流
D_O ↑平方根增大
i ∝ √D_O
浓度梯度区域扩展加快传质速率提升
θ ↑
(电势负移)
渐近趋近极限值电极表面[O]降低,[R]升高Nernst平衡移动导致

附录:关键公式

公式说明
erfc(x)=1−erf(x)\text{erfc}(x) = 1-\text{erf}(x)erfc(x)=1erf(x)互补误差函数
L{t−1/2}=π/s\mathcal{L}\{t^{-1/2}\} = \sqrt{\pi/s}L{t1/2}=π/sLaplace变换对
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开,重点研究其动力学建模与控制系统设计。通过Matlab代码与Simulink仿真实现,详细阐述了该类无人机的运动学与动力学模型构建过程,分析了螺旋桨倾斜机构如何提升无人机的全向机动能力与姿态控制性能,并设计相应的控制策略以实现稳定飞行与精确轨迹跟踪。文中涵盖了从系统建模、控制器设计到仿真验证的完整流程,突出了全驱动结构相较于传统四旋翼在欠驱动问题上的优势。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的自动化、航空航天及相关专业的研究生、科研人员或无人机开发工程师。; 使用场景及目标:①学习全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真技术;③深入理解螺旋桨倾斜机构对飞行性能的影响及其控制实现;④为相关课题研究或工程开发提供可复现的技术参考与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步跟进文档中的建模与控制设计步骤,动手实践仿真过程,以加深对全驱动无人机控制原理的理解,并可根据实际需求对模型与控制器进行修改与优化。
### 广东工业大学电子电工实验报告中的伏安特性曲线数据分析 #### 1. 伏安特性的基本概念 伏安特性描述的是电气元件或器件两端电压与其流过电流之间的关系。这种特性可以通过绘制伏安特性曲线来直观表示[^1]。例如,在电化学领域,当电极电压发生突变时,电流随时间的变化遵循特定规律,这被称为Cottrell方程所描述的现象。 #### 2. Cottrell 方程及其意义 在电化学研究中,如果突然改变电位,则产生的瞬态响应可以用Cottrell方程解释。该方程表明电流密度 \(i\) 随着 \(\sqrt{t}\) 减少而减少,其中\(t\) 是施加新电势后的时间间隔。因此,通过对不同时间段内的电流采样可以推断出扩散系数等相关物理量的信息。 #### 3. 数据拟合与误差估计 针对实际测量所得的数据点进行回归分析是非常重要的一步。假设已知某直线模型形式为 y=ax+b ,则可通过最小二乘法求得最佳拟合参数a 和b 。同时还需要考虑不确定性因素的影响,如上述提到的应用计算机测量电阻伏安特性案例里给出了斜率的标准偏差值\[U_a=9.203508E-03\][^3]。 #### 4. 结果解读及应用价值 从实验获得的结果能够反映材料内部结构特征以及外部条件对其行为模式的作用机制。例如,对于半导体器件而言,其正向偏置下的伏安特性反映了PN结的工作状态;而在反向偏压条件下观察到的小幅漏泄现象即所谓的“反向饱和电流”,此数值越低说明器件质量越高[^2]。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def cottrell(t, A): return A / np.sqrt(t) # Example data points (time vs current density) times = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) currents = np.array([0.01, 0.007, 0.005]) popt, pcov = curve_fit(cottrell, times, currents) print(f"Fitted parameter A: {popt[0]}") ``` 以上代码片段展示了如何利用Python库`scipy`实现基于Cottrell公式的非线性最小二乘拟合过程。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值