2025-02-22T10:48:23-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22oai%3Aojs.journals.uran.ua%3Aarticle-35909%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T10:48:23-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22oai%3Aojs.journals.uran.ua%3Aarticle-35909%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T10:48:23-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T10:48:23-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples
In the paper the problem of modeling of ionic implantation as the technology of influence on the surface properties of materials is solved. On the basis of existing physical models computer program "RIO" is developed. Capabilities of the software allow us to calculate the penetration depth...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут енергетичних машин і систем ім. А. М. Підгорного Національної академії наук України
2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journals.uran.ua/jme/article/view/35909 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| id |
oai:ojs.journals.uran.ua:article-35909 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Energy Technologies & Resource Saving |
| collection |
OJS |
| language |
Russian |
| topic |
ionic implantation a computer model implants neural networks ионная имплантация компьютерная модель имплантаты нейронные сети УДК 004.942 621.384.6 іонна імплантація комп’ютерна модель імплантати нейронні мережі УДК 004.942 621.384.6 |
| spellingShingle |
ionic implantation a computer model implants neural networks ионная имплантация компьютерная модель имплантаты нейронные сети УДК 004.942 621.384.6 іонна імплантація комп’ютерна модель імплантати нейронні мережі УДК 004.942 621.384.6 Гончаров, Виталий Викторович Мащенко, С. В. Черный, А. А. Simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples |
| topic_facet |
ionic implantation a computer model implants neural networks ионная имплантация компьютерная модель имплантаты нейронные сети УДК 004.942 621.384.6 іонна імплантація комп’ютерна модель імплантати нейронні мережі УДК 004.942 621.384.6 |
| format |
Article |
| author |
Гончаров, Виталий Викторович Мащенко, С. В. Черный, А. А. |
| author_facet |
Гончаров, Виталий Викторович Мащенко, С. В. Черный, А. А. |
| author_sort |
Гончаров, Виталий Викторович |
| title |
Simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples |
| title_short |
Simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples |
| title_full |
Simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples |
| title_fullStr |
Simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples |
| title_full_unstemmed |
Simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples |
| title_sort |
simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples |
| title_alt |
Моделирование ион-атомных взаимо-действий при корпускулярной бомбар-дировке поверхности стальных образ-цов |
| description |
In the paper the problem of modeling of ionic implantation as the technology of influence on the surface properties of materials is solved. On the basis of existing physical models computer program "RIO" is developed. Capabilities of the software allow us to calculate the penetration depth of the ions in the target material, the formation of the deposited film and the sputtering surface. Program "RIO" takes into account the surface microgeometry, that allows to build profiles and to calculate the cross-sectional surface roughness, length of the profile, the average tilt angle, etc. Comparison of the results obtained using this model with the microanalytical data confirmed the accuracy of the developed program. For the purpose of modeling the behavior of the entire surface was investigated possibility of using neural networks. Analysis of micrographs showed high prediction accuracy relief ion-implanted surface modeling method using neural networks. The similarity values of Ra shows that the neural networks reliably reproduce the ratio of the height of the peaks and valleys of the surface. Accumulation of the results increases the accuracy of the simulation, and thus allows to control the textural characteristics of the implants. The results of research shows perspectivities for application of the developed methods for the design of heat exchangers and catalytic devices, precision and tribological pairs, etc. |
| publisher |
Інститут енергетичних машин і систем ім. А. М. Підгорного Національної академії наук України |
| publishDate |
2014 |
| url |
https://journals.uran.ua/jme/article/view/35909 |
| work_keys_str_mv |
AT gončarovvitalijviktorovič simulationofionatominteractionsatthecorpuscularbombardmentofthesurfaceofsteelsamples AT maŝenkosv simulationofionatominteractionsatthecorpuscularbombardmentofthesurfaceofsteelsamples AT černyjaa simulationofionatominteractionsatthecorpuscularbombardmentofthesurfaceofsteelsamples AT gončarovvitalijviktorovič modelirovanieionatomnyhvzaimodejstvijprikorpuskulârnojbombardirovkepoverhnostistalʹnyhobrazcov AT maŝenkosv modelirovanieionatomnyhvzaimodejstvijprikorpuskulârnojbombardirovkepoverhnostistalʹnyhobrazcov AT černyjaa modelirovanieionatomnyhvzaimodejstvijprikorpuskulârnojbombardirovkepoverhnostistalʹnyhobrazcov |
| first_indexed |
2024-09-01T17:35:26Z |
| last_indexed |
2024-09-01T17:35:26Z |
| _version_ |
1809016031253889024 |
| spelling |
oai:ojs.journals.uran.ua:article-359092015-04-01T15:46:05Z Simulation of ion-atom interactions at the corpuscular bombardment of the surface of steel samples Моделирование ион-атомных взаимо-действий при корпускулярной бомбар-дировке поверхности стальных образ-цов Гончаров, Виталий Викторович Мащенко, С. В. Черный, А. А. ionic implantation a computer model implants neural networks ионная имплантация компьютерная модель имплантаты нейронные сети УДК 004.942 621.384.6 іонна імплантація комп’ютерна модель імплантати нейронні мережі УДК 004.942 621.384.6 In the paper the problem of modeling of ionic implantation as the technology of influence on the surface properties of materials is solved. On the basis of existing physical models computer program "RIO" is developed. Capabilities of the software allow us to calculate the penetration depth of the ions in the target material, the formation of the deposited film and the sputtering surface. Program "RIO" takes into account the surface microgeometry, that allows to build profiles and to calculate the cross-sectional surface roughness, length of the profile, the average tilt angle, etc. Comparison of the results obtained using this model with the microanalytical data confirmed the accuracy of the developed program. For the purpose of modeling the behavior of the entire surface was investigated possibility of using neural networks. Analysis of micrographs showed high prediction accuracy relief ion-implanted surface modeling method using neural networks. The similarity values of Ra shows that the neural networks reliably reproduce the ratio of the height of the peaks and valleys of the surface. Accumulation of the results increases the accuracy of the simulation, and thus allows to control the textural characteristics of the implants. The results of research shows perspectivities for application of the developed methods for the design of heat exchangers and catalytic devices, precision and tribological pairs, etc. 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. Наведено результати моделювання іонної імплантації за допомогою створеної авторами програми "RIO" і нейронних мереж. Порівняння отриманих даних з реальними зразками показало високу точність зазначених методів при розрахунку параметрів геометрії поверхні, що свідчить про перспективність їх використання для прогнозування і контролю результатів іонної обробки з метою отримання необхідних характеристик імплантатів Інститут енергетичних машин і систем ім. А. М. Підгорного Національної академії наук України 2014-12-30 Article Article application/pdf https://journals.uran.ua/jme/article/view/35909 Journal of Mechanical Engineering; Vol. 17 No. 4 (2014); 59-64 Проблемы машиностроения; Том 17 № 4 (2014); 59-64 Проблеми машинобудування; Том 17 № 4 (2014); 59-64 2709-2992 2709-2984 ru https://journals.uran.ua/jme/article/view/35909/36446 Copyright (c) 2015 Виталий Викторович Гончаров, С. В. Мащенко, А. А. Черный https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 |