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?? 內(nèi)容介紹

金屬結(jié)晶是材料科學(xué)中的重要研究領(lǐng)域之一。相場方法是一種常用的模擬金屬結(jié)晶的方法。本文將介紹基于相場方法模擬均勻過冷度場下的金屬晶體結(jié)晶過程的算法步驟。

1. 建立相場模型

首先，需要建立一個(gè)相場模型。相場模型是描述材料結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的數(shù)學(xué)模型。在相場模型中，每個(gè)點(diǎn)都有一個(gè)相場變量，用來描述該點(diǎn)的相狀態(tài)。在金屬結(jié)晶中，相場變量通常表示晶體的取向和形態(tài)。

1. 設(shè)定初始條件

在模擬金屬結(jié)晶過程前，需要設(shè)定一些初始條件。例如，需要設(shè)定金屬的化學(xué)成分、溫度、過冷度等參數(shù)。這些參數(shù)會(huì)影響金屬晶體結(jié)晶的過程和結(jié)果。

1. 模擬過冷度場

在金屬結(jié)晶過程中，過冷度場是一個(gè)重要的因素。過冷度是指金屬的溫度低于其熔點(diǎn)，但還未形成晶體的狀態(tài)。在模擬金屬結(jié)晶過程中，需要先模擬過冷度場，以便后續(xù)的晶體生長模擬。

1. 模擬晶體生長

在模擬晶體生長過程中，需要考慮晶體的取向和形態(tài)。相場模型可以描述晶體的取向和形態(tài)，因此可以用來模擬晶體生長的過程。在晶體生長過程中，晶體會(huì)沿著能量最低的方向生長。因此，在模擬晶體生長時(shí)，需要考慮晶體的能量。

1. 可視化結(jié)果

最后，需要將模擬結(jié)果可視化?？梢暬Y(jié)果可以幫助研究人員更好地理解金屬結(jié)晶過程。通常，可視化結(jié)果可以用三維圖形顯示。

總之，基于相場方法模擬均勻過冷度場下的金屬晶體結(jié)晶過程需要經(jīng)過建立相場模型、設(shè)定初始條件、模擬過冷度場、模擬晶體生長和可視化結(jié)果等步驟。這些步驟需要細(xì)致地設(shè)計(jì)和實(shí)施，以獲得準(zhǔn)確的模擬結(jié)果。

?? 部分代碼

N=300;step_num=300;step_num1=1;step_num2=150;step_num3=350;step_num4=500;tt=0;%晶粒初始化(細(xì)胞生長法)for i=1:N ? ?L(randi(Ln),randi(Ln))=randi(Q); ?% 對L矩陣任意行任意列設(shè)定隨機(jī)數(shù) randi(Q)end%% LL預(yù)留一條邊界輪廓=0LL=zeros(Ln+2);LL(2:end-1,2:end-1) = L;% 設(shè)定L 后 ，得到凝固初始點(diǎn)，其他沒有形核的點(diǎn)都為0 ?%% ----*****while all(all(L))==0 ?%當(dāng)L矩陣還有 ? for i=2:(Ln+1) ? ? ? for j=2:(Ln+1) ? ? ? ? ? A=[LL(i-1,j-1),LL(i-1,j),LL(i-1,j+1),LL(i,j-1),LL(i,j+1),LL(i+1,j-1),LL(i+1,j),LL(i+1,j+1)]; % LL(i,j)的8個(gè)領(lǐng)域判別 ? ? ? ? ? a=LL(i,j); ? ? ? ? ? %% KEY**** |或； &與；

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?? 參考文獻(xiàn)

[1] 王玉玲.晶體相場方法模擬空位結(jié)構(gòu)及其演化過程[D].廣西大學(xué),2015.DOI:10.7666/d.Y2887317.

[2] 王玉玲.晶體相場方法模擬空位結(jié)構(gòu)及其演化過程[D].廣西大學(xué),2016.

[3] 朱蘭芝,楊文娟.基于晶體相場模型二元合金凝固過程的晶粒形貌模擬[J].鑄造技術(shù), 2015, 36(2):3.DOI:JournalArticle/5b3b81f4c095d70f007990eb.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合