26、氧沉淀机制的定量分析

氧沉淀机制的定量分析

1. 氧扩散限制的沉淀生长行为

SiO₂沉淀呈现出氧扩散限制的生长行为。在实验精度范围内,若在沉淀生长过程中C₀未显著耗尽,对于生长时间t,沉淀尺寸可由以下公式描述:
[r_{eff} = [8\pi D_{i}(C_{i} - C_{i}^{eq})t]^{\frac{1}{2}}]
这表明应变得到了相当有效的释放,很可能是通过I发射实现的,但这会在硅基体中产生I过饱和。要使SiO₂沉淀生长过程表现为受氧扩散限制,就要求这种I过饱和不会对沉淀生长产生较大的阻碍作用。

在生长过程中,存在动态平衡反应:
[P_{j} + 2Si + 2O_{i} \rightleftharpoons P_{j + 1} + y_{i}I + (1 - y_{i})Si_{strain}]
其中,Pₓ是包含j个SiO₂分子的沉淀。yᵢ的值可用于定量判断I发射过程缓解应变的有效性。例如,yᵢ值接近1表明该过程非常有效,因为几乎所有的体积短缺都由I发射过程容纳;而yᵢ值为0.1则表明该过程非常无效,因为90%的体积短缺必须由应变来容纳。

同时,氧和I之间遵循质量作用定律,该定律通过C₁(rₚ)/C₁ᵉⁱ项的yᵢ/2次幂反映应变的影响。为使上述反应成立,还要求在沉淀 - 硅界面处,流入沉淀的氧原子的积分通量与流入基体的I的积分通量保持平衡。

通过一系列方程,如(13)、(16)、(22)和(23),可以确定yᵢ和C₁(∞)/C₁ᵉⁱ的值,进而确定沉淀生长速率与氧扩散限制情况的对比。计算得到的yᵢ值和C₁(∞)/C₁ᵉⁱ = S₁的值分别如图2和图3所示。从图2可以看出,yᵢ值通常在1左右,但在非常低的温度下相对较小,例如在4

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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