Исследование аморфных сплавов: расширенная электронная микроскопия и кластерный анализ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В данном исследовании мы исследовали атомную структуру и порядок аморфных сплавов с помощью передовой электронной микроскопии и аналитических техник. Аморфные сплавы, характеризующиеся беспорядочной атомной структурой, обладают многообещающими приложениями в технологии. Исследование адресует важный пробел в знаниях, исследуя распределение кластеров, расположение частиц и порядок в аморфной матрице. Изображения высокого разрешения электронной микроскопии (HREM) анализируются с использованием различных алгоритмов и программных инструментов. В ходе исследования устанавливается корреляция между углами, приближающимися к 180 градусам, и увеличением порядка внутри кластеров, подчеркивая надежность анализа распределения углов. Надежные показатели, включая метрики Div (SP(B/V)) и Div (Mu(B/V)), оценивают и сравнивают образцы аморфных сплавов. Дивергенция Кульбака–Лейблера (K-L) указывает на значимость порядка кластеров, подтвержденную тестом S-K. Анализ функции радиального распределения (RDF) раскрывает локальный короткодействие, углубляя понимание, несмотря на ограниченное распознавание порядка. Эти результаты не только улучшают наше понимание металлических стекол или аморфных сплавов, но и предлагают возможности для индивидуального проектирования и улучшения приложений в различных технологических областях.

Об авторах

Дилла Дагим Силеши

Дальневосточный федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: dilla.d@dvfu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9100-1257

аспирант, Институт математики и компьютерных технологий, инженер-исследователь, лаборатория электронной микроскопии и обработки изображений

Россия, Владивосток

Евгений Владиславович Пустовалов

Дальневосточный федеральный университет

Email: pustovalov.ev@dvfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1036-3975

доктор физико-математических наук, профессор, департамент информационных и компьютерных систем, Институт математики и компьютерных технологий, руководитель образовательной программы 09.03.02 «Информационные системы и технологии», профиль «Программирование робототехнических систем»

Россия, Владивосток

Александр Николаевич Федорец

Дальневосточный федеральный университет

Email: fedorec.an@dvfu.ru
ORCID iD: 0000-0001-9007-3171

старший преподаватель, департамент информационных и компьютерных систем, Институт математики и компьютерных технологий

Россия, Владивосток

Анатолий Михайлович Фролов

Дальневосточный федеральный университет

Email: frolov.am@dvfu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5368-5694

доктор физико-математических наук, доцент, департамент информационных и компьютерных систем, Институт математики и компьютерных технологий

Россия, Владивосток

Список литературы

  1. Modin E.B., Pustovalov E.V., Fedorets A.N. et al. Atomic structure and crystallization processes of amorphous (co, ni)–p metallic alloy. Journal of Alloys and Compounds. 2015. No. 641. Pp. 139–143.
  2. Turnbull D., Cohen M.H. Under what conditions can a glass be formed? Contemporary Physics. 1970. No. 11 (5). Pp. 473–488.
  3. Chen D.Z., Qi Y., Shen J. Visualization of the atomic structure of metallic glasses by high-resolution transmission electron microscopy. Nature. 2008. No. 454 (7203). Pp. 892–895.
  4. Shen J., Ma E., Chen D.Z. Atomic-level structure and structure–property relationship in metallic glasses. Progress in Materials Science. 2014. No. 60. Pp. 284–341.
  5. Pustovalov E.V., Modin E.B., Frolov A.M. et al. Effect of the process conditions for the preparation of conifesib amorphous alloys on their structure and properties. Journal of Surface Investigation: X-Ray, Synchrotron and Neutron Techniques. 2019. No. 13(4). Pp. 600–608.
  6. Dokmanic I., Parhizkar R., Ranieri J., Vetterli M. Euclidean distance matrices: Essential theory, algorithms, and applications. IEEE Signal Processing Magazine. 2015. No. 32 (6). Pp. 12–30.
  7. Kuleshov E.L. Interval estimation of the probability distribution function. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2015. No. 51 (2). Pp. 120–123.
  8. Kuleshov E.L. Goodness-of-fit test based on the interval estimation. Opto- electronics, Instrumentation and Data Processing. 2016. No. 52 (1). Pp. 24–29.
  9. Kullback S., Leibler R.A. On information and sufficiency. The Annals of Mathematical Statistics. 1951. No. 22 (1). Pp. 79–86.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Примеры изображений HRTEM и диаграммы рассеяния: а – HRTEM-изображение CoP; б – изображение HRTEM-NiW; в – Диаграмма рассеяния образца NiW

Скачать (1MB)
Метаданные
3. Рис. 2. Визуализации кластеров для кластеров размером 4, 5 и 6

Скачать (35KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Распределение точек кластеризации для нескольких выборок, иллюстрирующая взаимосвязь между размером кластера и упорядоченностью

Скачать (27KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Линеаризованная дивергенция Кульбака – Лейблера для отношения связей к вершинам CDF (Div (SP(B/V) на левой оси) и для меры Лебега для отношения связей к вершинам (Div (Mu(B/V) на правой оси) в зависимости от уровня заказа изображений

Скачать (29KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Вероятностные распределения углов для шести образцов, при этом характерен эталонный образец высокой степенью упорядоченности

Скачать (32KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Функция радиального распределения для аморфных сплавов

Скачать (39KB)
Метаданные


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».