Идентификация изображений наноструктуры поверхности в сканирующем туннельном микроскопе

Идентификация изображений наноструктуры поверхности в сканирующем туннельном микроскопе

Автор: Суворов, Александр Сергеевич

Автор: Суворов, Александр Сергеевич

Шифр специальности: 05.11.14

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2012

Место защиты: Ижевск

Количество страниц: 153 с. ил.

Артикул: 5509288

Стоимость: 250 руб.

Идентификация изображений наноструктуры поверхности в сканирующем туннельном микроскопе  Идентификация изображений наноструктуры поверхности в сканирующем туннельном микроскопе 

1.1. Обзор основных принципов и методик сканирующей зондовой микроскопии.
1.2. Обзор методов изготовления зондирующих острий сканирующего туннельного микроскопа.
1.3. Обзор методик расчта квантовоэлектронной структуры поверхности
и моделирования СТМизображений
1.4. Обзор методов распознавания и анализа изображений объектов
1.5. Выводы, постановка цели и задач исследований
Глава 2. ФОРМИРОВАНИЕ ЗОНДИРУЮЩИХ ОСТРИЙ СКАНИРУЮЩЕГО ТУННЕЛЬНОГО МИКРОСКОПА.
2.1. Влияние геометрических характеристик на точность СТМэксперимента.
2.1.1. Необходимость создания определенной формы
2.1.2. Электрохимический метод изготовления .
2.1.3. Метод химического травления
2.1.4. Вывод о необходимости комбинированного травления
2.2. Моделирование процесса электрохимического травления ЗО СТМ
2.3. Моделирование процесса химического травления СТМ.
Выводы по главе
Глава 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ТОПОГРАФИЧЕСКИХ СТМИЗОБРАЖЕИЙ.
3.1. Обзор методов расчта электронной структуры поверхности.
3.2. Метод ХартриФока для расчта электронной структуры.
3.3. Теория туннельного эффекта БардинаТерсоффаХаманна.
3.4. Расчт туннельного тока без учта электронной структуры зонда
3.5. Расчт туннельного тока с учтом электронной структуры зонда
Выводы по главе
Глава 4. ИДЕНТИФИКАЦИЯ СТМИЗОБРАЖЕНИЙ.
4.1. Локализация частицы на СТМизображении
4.2. Обучение нейронной сети методом обратного распространения для распознавания типа наночастицы на характерных профилограммах
4.3. Обучение нейронной сети с помощью генетического алгоритма.
Выводы по главе
Глава 5. ПРОГРАММНОАППАРАТНОЕ И МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СТМ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ НАНОЧАСТИЦ.
5.1. Структура и принципы функционирования интеллектуального ЦСТМ для автоматического распознавания наночастиц
5.2. Программнометодический комплекс для идентификации наноструктуры поверхности в СТМ
5.2.1. Подсистема моделирования процесса изготовления зондирующих игл туннельного микроскопа.
5.2.2. Подсистема моделирования теоретических СТМизображений наночастиц.
5.2.3. Подсистема автоматического распознавания наночастиц.
5.3. Оценка погрешности результатов моделирования процесса изготовления и рекомендации для его формирования.
5.4. Построение теоретических СТМизображений наночастиц с учетом атомной структуры и оценка их достоверности.
5.5. Распознавание СТМизображений с применением аппарата нейронных сетей
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Теоретические СТМизображения ряда моноатомных наночастиц на поверхности высокоориентированного пиролитического графита. Метод локализации объектов наноструктуры поверхности на СТМизображениях. Программнометодический комплекс с возможностью моделирования процесса изготовления измерительных игл СТМ, теоретических СТМтопографий и автоматической локализации и идентификации изображений наноструктуры поверхности. Достоверность полученных результатов основывается на данных натурных испытаний, использовании аттестованных измерительных средств, согласованности расчетных и экспериментальных данных. Практическая ценность работы определяется ее прикладной направленностью, ориентированной на использование полученных результатов для идентификации наноструктуры поверхности сканирующим туннельным микроскопом. Создан инструмент для идентификации наночастиц, в основе которого лежит аппарат нейронных сетей, позволяющий в реальном масштабе времени осуществлять распознавание наночастиц на СТМизображениях. Для построения достоверных теоретических СТМизображений, применяемых при обучении нейронной сети, разработана система, использующая метод БардинаТерсоффаХаманна, основанный на первопринципном расчете электронной структуры твердой поверхности. Предложенная система учитывает влияние атомноэлектронной структуры на формирование СТМизображений наноструктуры поверхности. Разработаны рекомендации для технологии процесса изготовления измерительных игл оптимальной макроформы для СТМэксперимента с высокой разрешающей способностью. СТМ для идентификации наночастиц. На их основе создан интеллектуальный цифровой СТМ для автоматического обнаружения и идентификации наночастиц. Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы при разработке и совершенствовании программноаппаратных средств и методов для изучения наноструктуры поверхности сканирующим туннельным микроскопом и внедрены в ИМ УрО РАН, а также в учебном процессе ИжГТУ. Разработка прецизионных методов тестирования новых материалов и технических систем для энергетики, высокоэффективных химических процессов и нанотехнологий г. Создание новых методов и средств диагностики материалов и изделий для нанотехнологий, энергетики и обеспечения техногенной безопасности г. УрО РАН и СО РАН Теория и технология формирования атомарно острых зондирующих острий сканирующего туннельного микроскопа г. РФФИ 3рурала Исследование электрофизических процессов формирования нанозондов для электрохимического сканирующего туннельного микроскопа г. Апробация работы. Приборостроение в XXI веке Интеграция науки, образования и производства Ижевск, , международной научнотехнической конференции Ижевск, , двух научнотехнических конференциях Виртуальные и интеллектуальные системы Барнаул, , научнотехнической конференции, посвященной летию кафедры Вычислительная техника ИжГТУ Ижевск, , научнотехническом форуме с международным участием Ижевск, . Публикации. Основной материал диссертации отражен в научных публикациях, в том числе 4 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 2 патентах РФ. Структура и объем работы определяются общим замыслом и логикой проведения исследований. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 6 наименований и приложения. Работа содержит 3 стр. Во введении обоснована актуальность выбранной для исследования темы, сформулированы цель и задачи диссертационной работы, приведены основные положения, выносимые на защиту. В первой главе дан обзор современного состояния вопросов в области исследований с применением СТМ, представленный работами Дж. Терсоффа, Д. Р. Хаммана, Н. Д. Ланга, М. С. Хайкина, Эдельмана, В. О. Голубка, В . А. Быкова, В. К. Неволина, С. В. Гапонова, И. Л. Миронова, С. Р. Кизнерцева, Тюрикова и др. Определены направления исследований и задачи, выполнение которых необходимо для достижения цели. Установлено, что современные программноаппаратные средства сканирующей туннельной микроскопии не позволяют проводить автоматическую идентификацию наночастиц КМ на экспериментальных СТМизображепиях.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.346, запросов: 240