Моделирование ион-атомных взаимодействий при корпускулярной бомбардировке поверхности стальных образцов
В работе решена проблема моделирования процесса ионной имплантации как технологии воздействия на поверхностные свойства материалов. На основе существующих физических моделей разработана компьютерная программа "RIO". Возможности данного программного продукта позволяют рассчитывать глубину п...
Збережено в:
Дата: | 2014 |
---|---|
Автори: | , , |
Формат: | Стаття |
Мова: | Russian |
Опубліковано: |
Інстиут проблем машинобудування ім. А.М. Підгорного НАН України
2014
|
Назва видання: | Проблемы машиностроения |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/81030 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Цитувати: | Моделирование ион-атомных взаимодействий при корпускулярной бомбардировке поверхности стальных образцов / А.А. Черный, С.В. Мащенко, В.В. Гончаров // Проблемы машиностроения. — 2014. — Т. 17, № 4. — С. 59-64. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineРезюме: | В работе решена проблема моделирования процесса ионной имплантации как технологии воздействия на поверхностные свойства материалов. На основе существующих физических моделей разработана компьютерная программа "RIO". Возможности данного программного продукта позволяют рассчитывать глубину проникновения целевых ионов в материал, образование осажденной пленки и распыление поверхности. Программа "RIO" учитывает микрогеометрию поверхности, что позволяет строить профили поперечного сечения и рассчитывать шероховатость, длину профиля, средний угол наклона и т.п. Сравнение результатов, полученных с помощью данной модели, с данными микроанализа подтвердило высокую точность разработанной программы. С целью моделирования характеристик по всей поверхности исследовали возможность применения метода нейронных сетей. Анализ микрофотографий продемонстрировал высокую точность прогнозирования рельефа ионно-имплантированной поверхности методом моделирования с помощью нейронных сетей. Сходство значений Ra свидетельствует, что нейросети достоверно воспроизводят соотношения высот пиков и впадин поверхности. Накопление результатов повышает точность моделирования, а значит, позволяет контролировать текстурные характеристики имплантатов. Результаты исследования открывают перспективы для применения разработанных методов при проектировании теплообменных и каталитических устройств, прецизионных и трибологических пар и т.д. |
---|