16、碳纳米管与Wigner - von Neumann型势的研究进展

碳纳米管与Wigner - von Neumann型势的研究进展

碳纳米管的研究

碳纳米管概述

碳纳米管是呈中空圆柱形纤维状的碳分子,其直径为纳米级别,长度与直径之比可达10⁷ : 1。它具有非凡的强度、独特的电学性能以及高效的热传导能力,因此在电子学、光学和材料科学等众多领域有着广泛的实际应用。根据管壁的层数,碳纳米管可分为单壁碳纳米管(SWNT)和多壁碳纳米管(MWNT)。虽然普遍认为碳纳米管是在1991年由Sumio Iijima发现的,但实际上在1952年,Radushkevich和Lukyanovich就在论文中展示了直径为50纳米的碳管图像,1976年Oberlin、Endo和Koyama报道了对纳米级直径的中空碳纤维(SWNT)的观察,1987年Howard G. Tennent还获得了关于特定直径和长度的圆柱形离散碳原纤维生产的美国专利。

碳纳米管的力学性能与研究方法

在多壁和单壁碳纳米管被实验发现并在大规模合成方面取得进展后,人们观察到了这些碳同素异形体卓越的力学性能。高分辨率透射电子显微镜的研究表明,这些纳米结构在承受较大变形时,不会出现不可逆的原子晶格缺陷,并且在去除弯曲力后能恢复到初始的直线几何形状。

目前,确定碳纳米管力学响应的常用方法主要有两种:
- 分子动力学模拟 :将碳纳米管视为多体系统,考虑原子间的相互作用,并通过经验原子间势来模拟这种相互作用的能量。例如,1988年Tersoff提出了推导此类势的通用方法并应用于硅,1990年Brenner对Tersoff的结果进行了调整和修改,提出了用于碳 - 碳键的原子间势,1992年Lenosky等人也引入了一

【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,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的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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