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A neural network and molecular dynamics approach for event probability prediction during chemical vapor deposition of a carbon atom on diamond (111) surface.

机译:一种神经网络和分子动力学方法,用于在钻石(111)表面化学气相沉积碳原子期间进行事件概率预测。

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摘要

Diamond synthesized by chemical vapor deposition (CVD) has vast applications in electronic devices, cutting tools, sensors, and micro-electro-mechanical devices (MEMS) because of its outstanding mechanical properties. A few of them being high hardness, high wear resistance, high thermal conductivity and low compressibility. Carbon atoms form one of the primary growth species in the synthesis of diamond. Molecular dynamics (MD) simulation is a tool used to study this growth mechanism at the atomic scale. However, MD simulations are time consuming and are bound to have statistical errors. In this study, molecular dynamics (MD) simulation was used to investigate the event probabilities of chemisorption, scattering, and desorption that occur when a carbon atom reacts with a hydrogenated diamond (111) surface at a radical site. (Abstract shortened by UMI.)
机译:通过化学气相沉积(CVD)合成的金刚石由于其出色的机械性能而在电子设备,切削工具,传感器和微机电设备(MEMS)中得到了广泛的应用。其中一些是高硬度,高耐磨性,高导热性和低可压缩性。碳原子是钻石合成中主要的生长物种之一。分子动力学(MD)模拟是一种用于研究原子级生长机理的工具。但是,MD模拟非常耗时,并且必然会产生统计误差。在这项研究中,使用分子动力学(MD)模拟来研究当碳原子与自由基处的氢化金刚石(111)表面反应时发生的化学吸附,散射和解吸的事件概率。 (摘要由UMI缩短。)

著录项

  • 作者

    Mathanagopalan, Sivakumar.;

  • 作者单位

    Oklahoma State University.;

  • 授予单位 Oklahoma State University.;
  • 学科 Engineering Mechanical.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2005
  • 页码 89 p.
  • 总页数 89
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 机械、仪表工业;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:41:16

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