5、材料工程中的离子束技术概述

离子束技术在材料工程中的应用

材料工程中的离子束技术概述

1. 脉冲离子束

脉冲离子束在材料表面工程领域展现出了强大的应用潜力。高强度脉冲离子束(HIPIB)能够对金属、陶瓷和玻璃表面的前几微米进行快速热处理。这一处理过程基于束流与材料的相互作用,具体表现为被辐照表面顶层的重熔和/或烧蚀,即极端表面加热效应。在离子束脉冲终止后,熔融状态会以超快的再凝固速率冻结。

短脉冲长度可以实现部分熔化,随后进行淬火。通过改变离子能量和种类,可以控制处理深度。这种离子束表面处理(IBEST)工艺能够通过快速熔化和再凝固来提高表面的硬度、耐腐蚀性、耐磨性和抗疲劳性能。能量在薄表面层中的高效沉积使得只需相对较小的能量(通常为 1 - 10 J/cm²)就能熔化该层,并通过热扩散到下层基底实现快速冷却和再凝固。典型的冷却速率(约 1 × 10¹⁴ K/sec)足以导致非晶化和细晶粒层的形成,以及产生包括纳米晶和亚稳相在内的新微观结构,如镁合金的情况。

在高强度脉冲离子束辐照下,钛合金和 ZrO₂ - Y₂O₃ 涂层的表面平滑和重构是典型的结果之一。表面形态的变化对材料整体性能的提升有显著贡献。

2. 团簇束

团簇束为纳米制造带来了独特的能力,其独特性不仅源于离子的原子尺寸,还在于离子在物质中的能量损失细节。高能团簇束有望大幅拓宽纳米制造的能力。然而,团簇离子在物质中的能量损失在实验上尚未详细研究,理论上也未完全理解。例如,考虑到团簇中原子间距离远大于原子尺寸,尚不清楚团簇离子的微分能量损失是否等于其组成离子的微分能量损失之和。实验上需要回答的问题是,在相同离子速度下,碳二聚体的微分能量损失是碳离子的两倍,还是与镁离子相同。

当一个包含两个原子的高能离子(二聚体)进入

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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