46、氢终端金刚石的吸附、热稳定性及学生成功预测的反事实解释

氢终端金刚石的吸附、热稳定性及学生成功预测的反事实解释

氢终端金刚石相关研究

在材料科学领域,氢终端金刚石是一种具有良好性能的 p 型金刚石实现方法。其核心在于通过表面的氢终端实现空穴的积累。

表面能与解吸活化能

表面能与解吸活化能是研究氢终端金刚石吸附特性的重要指标。表面能计算公式涉及结构和表面积等因素,由于板片存在两个界面,分母需包含 2 这个因子。氢解吸活化能的定义为 (E_{desorp} = (E_{bulk} + N_{H} · μ_{H}) - E_{slab}),其中 (E_{bulk}) 是裸金刚石表面的总能量,(E_{slab}) 是含氢原子系统的总能量,(N_{H}) 是表面 H 原子的数量,(μ_{H}) 是氢的化学势,由 (H_{2}) 分子的总能量计算得出。

不同表面的氢终端表面能和解吸活化能如下表所示:
| 表面类型 | 表面能 ((eV/A^{2})) | 解吸活化能 (eV) |
| ---- | ---- | ---- |
| (100) | -0.23 | 9.99 |
| (110) | -0.19 | 9.59 |
| (111) | -0.11 | 6.96 |

一般来说,表面能越低,解吸活化能越高,表明氢原子在表面吸附越牢固。结合计算结果,氢原子在 (100) 平面上具有最低的表面能和最高的解吸活化能,吸附最为稳定;(110) 平面次之;(111) 平面最差。因此,从表面吸附稳定性的角度来看,应选择 (100) 面的氢终端金刚石,这与当前使用 (100) 氢终端金刚石制备器件的实验结果一致。

电子结构和能带结构
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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