29、氧沉淀模拟的研究与应用

氧沉淀模拟及其应用进展

氧沉淀模拟的研究与应用

1. 模型概述与适用性

在氧沉淀模拟中,界面能中的值 $\delta = 0.22$ 在所有计算中保持不变。另一个重要参数是晶体生长过程中温度随时间指数下降的时间,这是晶圆热历史的重要组成部分。由于实验研究中大多未提供晶圆热历史数据,该值需通过计算值与实验值匹配来确定。

从物理和实际角度看,使用化学动力学方程(CKE)和福克 - 普朗克方程(FPE)的模型(II.S.b.ii)相比仅基于 FPE 的模型(II.S.b.i)有所改进。它能更准确描述最小沉淀尺寸,且在未来对小尺寸沉淀建模时更具灵活性。通过使用速率方程,还能纳入量子力学团簇计算得到的最小氧沉淀能量离散值。此外,通过比较热施主(TD)动力学和较大氧沉淀形成的计算与实验结果,可验证 TD 是氧沉淀核的假设。

使用粒子表示的 Fokker - Planck 方程(11.5.b.ii)比半径表示(11.5.b.i)更有利,因其不依赖沉淀形状,还能关联生长和溶解速率,揭示沉淀过程的原子性质。不过,所有建模方法的一个重要局限是忽略了沉淀应力以及氧沉淀与其他缺陷的相互作用,后续会进一步探讨将这些现象纳入模型。

2. 模型与实验结果对比
2.1 可计算与验证的量
符号 实验方法
尺寸分布函数 $f(n, t)$ TEM
间隙
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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