58、非弹性中子散射光谱学:原理、应用与未来展望

非弹性中子散射光谱学原理、应用与展望

非弹性中子散射光谱学:原理、应用与未来展望

1. 引言

非弹性中子散射(INS)光谱学在能量范围和应用领域上都极为广泛。本文聚焦于能量转移对应红外区域(0 - 4000 cm⁻¹)的振动光谱应用。

中子是质量为1.009 amu的不带电粒子,具有磁矩。由于不带电,它与物质的相互作用可视为与原子核的“台球式”散射,且与物质的相互作用较弱,穿透性强。同时,中子具有波粒二象性,粒子性用于描述散射过程,波动性则用于能量选择或分析。

INS光谱与红外和拉曼光谱的关键区别在于,中子有质量,非弹性散射会导致显著的能量(E,cm⁻¹)和动量(Q,Å⁻¹)转移。能量转移(ET)和动量转移的计算公式如下:
- 能量转移:$ET = E_i - E_f$
- 动量转移:$Q = k_i - k_f$
- 波矢定义:$k = \frac{2\pi}{\lambda}$

其中,$E_i$和$E_f$分别为入射和最终能量,$k_i$和$k_f$为入射和散射波矢,$\lambda$为中子波长。

拉曼光谱也是非弹性散射过程,但入射和散射辐射的波长较长,波矢很小,所以动量转移$Q$也很小。红外光谱的入射波矢更小,吸收过程中$k_f$为零,$Q = 0$。因此,红外和拉曼光谱只能观察到波矢为零的跃迁,而INS光谱允许所有波矢的跃迁,是一种二维光谱。

实验中通常测量散射函数$S(Q, E)$,散射可分为相干散射$S_{coh}(Q, E)$和非相干散射$S_{inc}(Q, E)$。相干散射涉及不同原子核位置的相关性,能提供样品集体运动的信息,是测量频率随波矢变化(色散)的唯一直接方法。非相干散射仅涉及同一原子核位置的相关性,能

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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