Разработки СО РАН - каталоги программ и БД

Поиск по каталогам:

2013-03-26
Программа, реализующая метод конфлюентного анализа в катодолюминесцентной микроскопии для идентификации параметров двумерной диффузии экситонов в прямозонных полупроводниках

Назначение. Программа предназначена для получения точечных и интервальных оценок коэффициента латеральной диффузии экситонов в прямозонных полупроводниковых материалах (как однородных, так и содержащих квантовые ямы) по результатам автоматизированного анализа зависимости интенсивности спада катодолюминесцентного излучения от времени с использованием метода конфлюентного анализа. 

Область применения. Идентификация электрофизических параметров полупроводниковых материалов  при обработке результатов физического эксперимента в растровой электронной микроскопии, а также при бесконтактной диагностике качества полупроводниковых материалов в промышленном производстве.

Используемый алгоритм.

Алгоритм метода конфлюентного анализа подробно описан в [1]. Это итеративный метод оценки параметров функциональных зависимостей, заключающийся в поочередной минимизации функционалов метода наименьших квадратов (МНК) и метода ортогональной регрессии. Такой подход приводит к минимизации суммы квадратов наикратчайших расстояний от экспериментальных точек до кривой регрессии, что позволяет учитывать погрешности измерений аргумента функции, тогда как в МНК минимизируется сумма квадратов отклонений при фиксированных значениях абсцисс экспериментальных точек, что позволяет учитывать погрешности лишь в измерении значений самой функции.

Функция распредления экситонов, генерированных зондом растрового электронного микроскопа в образце, получена авторами в результате аналитического решения уравнений диффузии экситонов (стационарного и нестационарного) [2]. В качестве функции генерации использовалось функция плотности нормального распределения. Окончательное расчётное выражение для зависимости интенсивности катодолюминесценции от времени (для случая гашения люминесценции) получено авторами в результате аналитического интегрирования функции распределения экситонов [2]. 

1. Грешилов А. А. Анализ и синтез стохастических систем. Параметрические модели и конфлюентный анализ. М.: Радио и связь, 1990. 320 с.

2. Поляков А.Н., Noltemeyer M., Christen J. и др. Двумерная диффузия и катодолюминесценция экситонов, генерированных электронным пучком в полупроводниковом материале: результаты математического моделирования// По­верх­ность. Рент­геновские, син­хро­тронные и нейтронные исследования. 2011. № 11. С. 35-40.

В качестве входных данных программа использует текстовые файлы, описывающие зависимость интенсивности спада катодолюминесценции от времени.  Данные о  материале образца (время жизни экситонов и др.) и о начальном приближении, используемом в алгоритме конфлюентного анализа, вводятся через командный пользовательский интерфейс.

Функциональные возможности. Программа позволяет получать точечные и интервальные оценки коэффициента латеральной диффузии экситонов. 

Инструментальные средства создания:  MATLAB R2010a.
2013-03-25
Elast2d - программа для расчета нелинейных упруго-пластических деформаций

Настоящее программное обеспечение позволяет моделировать упруго-пластические деформации с помощью уравнений теории упругости и максвелловских релаксаций. Было проведено сравнению результатов расчетов с данными экспериментов по сварке взрывом металлических пластин. Выбирая модельные задачи, авторы стремились, на основе наблюдения за рассчитываемыми процессами, выработать представление о том, какие обстоятельства приводят к волнообразованию при сварке взрывом металлических пластин. Эта проблема была поставлена М.А. Лаврентьевым ещё в 60-х годах прошлого века. Академик РАН Годунов С.К. был участником одного из первых расчетов этой задачи, выполненных по гидродинамической модели. Анализ этих расчетов и основанных на них экспериментов привели к открытию явления затопленной струи и к измерению эффективной вязкости, действующей в зоне соударения. Данная численная модель и реализующая её программа для ЭВМ являются продолжением этих исследований, в ней получены новые результаты, касающиеся эффекта волнообразования при сварке взрывом.

К описанию программы прилагается параграф будущей книги, посвященной моделированию упруго-пластических деформаций с помощью настоящей модели и модели молекулярной динамики. Параграф содержит полное описание подхода, модели, численного метода, результаты вычислительных экспериментов, а также проверку их корректности.

Формальное описание программы:

Назначение - численное моделирование образования волн при сварке взрывом на основе упруго-пластического подхода в двумерной постановке

Область применения - изучение упруго-пластических деформаций металлов 

Используемый алгоритм - метод Годунова

Функциональные возможности - расчет нелинейных упруго-пластических деформаций с возможностью проверки корректности решения

Инструментальные средства создания - фортран 90, OpenMP

 

[1] Годунов С.К., Пешков И.М. Термодинамически согласованная нелинейная модель упругопластической среды Максвелла // ЖВММФ. 2010. Т.50. № 8. С. 1481-1498

[2] Годунов С.К., Киселев С.П., Куликов И.М., Мали В.И., Пешков И.М. Численное и экспериментальное моделирование образования волн при сварке взрывом // Труды Математического института им. В. А. Стеклова, 2013, (в печати)
2013-03-21
«СЛОН» - программа для идентификации колебательно-вращательных спектров молекул

Назначение: Программа "СЛОН" предназначина для идентификации линий в спектрах молекул типа асимметичного волчка.

Название  расшифровывается как "Спектральный Логический Обработчик для Научных исследований". Программа является автоматизированным средством, предполагающим частичное участие человека, и классифицируется как "система поддержки принятия решений". Пользователь обрабатывает поочерёдно интересующие его колебательно-вращательные состояния молекул. При этом для каждого обрабатываемого верхнего состояния  система находит в спектре возможные предполагаемые группы линий - переходов на данное состояние с различных подуровней нижнего колебательного состояния. Встроенная автоматика подсказывает наиболее подходящие наборы линий, но окончательные решения и запись результатов в банки данных, осуществляются пользователем.

Входные данные: 

  1. Файл список спектральных линий.
  2. Файл параметров верхних состояний молекулы.
  3. Файл параметров нижнего состояния.
  4. Файл параметров дипольного момента.

Выходные данные:

  1. Банк данных идентификации линий.
  2. Банк данных извлекаемых верхних уровней энергии.
  3. Файлы отчётов в виде стандартных таблиц уровней энергии, и спектральных линий с идентификацией.

Область применения - Изучение внутреннего строения молекул и внутримолекулярных процессов. Анализ состава газовых смесей. Экологический мониторинг атмосферы, химическое производство. Анализ пламени и выхлопов двигателей.

Используемый алгоритм - Для идентификации линий используется вычислительная процедура, предсказывающая частоты и интенсивности искомых линий. Далее используется Комбинационное правило Ридберга-Ритца [2], благодаря которому задача сводится к поиску группы линий, определённым образом отстоящих друг от друга. Это оказывается возможным благодаря тому, что нижние состояния молекул хорошо изучены, и поэтому блок расчёта воспроизводит соответствующие им уровни энергии с точностью, близкой к экспериментальной. Линиии переходов с разных нижних на одно и то же верхнее состояние будут отстоять друг от друга на частоты, равные разностям энергий нижних состояний этих переходов.

Как правило, в спектре наблюдается до нескольких десятков групп линий, похожих на искомые. Для автоматического нахождения нужной группы используется Метод Потенциальных Функций из теории распознавания образов [2-4], позволяющий создавать автоматические распознающие системы, обучаемые на примерах. Программа "СЛОН" выбирает группы линий по наличию линий, наилучших по основным семи признакам, используемым спектроскопистами.

  1. Отклонение по частоте.
  2. Отклонение по интенсивности.
  3. Точность выполненея комбинационного правила для текущей линии.

  4. Отклонение наблюдаемой интенсивности линии от средней по расчётным интенсивностям в группе.

  5. Пропорциональность наблюдаемых и расчётных интенсивностей.
  6. Отношение суммарной интенсивности найденных линий в группе-претенденте к суммарной предсказанной интенсивности.
  7. Точность выполнение комбинационного правила для всей группы.

Система "СЛОН" следит за решениями спектроскописта и строит в своей памяти плотность распределения "правильных линий" в указанном семимерном пространстве признаков, и уже на следующих шагах начинает "подсказывать" пользователю наилучшие группы-претенденты. Если решение пользователя не совпадает с предложенным, то система, используя это решение как элемент обучающей последовательности, поправляет указанную плотность распределения. Такое решение позволяет системе быстро адаптироваться к свойствам задач с разной точностью измерений параметров линий в спектрах и с разной точностью параметров математической модели молекулы. В данной версии программы плотность распределения вероятностей строится в виде разложения в ряд по ортонормированному набору базисных функций.

 

Автоматизированная программа описана авторами в работах [5-7]. Авторы готовы, по желанию пользователей, предоставить исходные текты программы. По возможности, последние версии и исходные тексты программы будут также выложены на официальном сайте Института Оптики Атмосферы им.В.Е. Зуева СО РАН.

Функциональные возможности - Программа использует математическую модель на основе гамильтониана Уотсона [8]. Дополнительно имеется возможность задействовать математические методы суммирования расходящихся рядов, на основе производящих функций [9-10] или аппроксимации Паде-Бореля [11]. Предусмотрена возможность использования заранее подготовленного файла предсказаний, содержащего расчётные частоты линий, их интенсивности и квантовую идентификацию.

Файл спектра может содержать интенсивности линий, или коэффициенты поглощения, или пропускание.

Литература

  1. Г.Герцберг, Колебательно-вращательные спектры многоатомных молекул. M., Издательство иностранной литературы.- 1949, 403 с.
  2. М.А.Айзерман, Э.И.Браверман,Л.И.Розоноэр, Метод потенциальных функций в задачах обучения машин. М.Наука 1970.
  3. Л.Л.Левин, Введение в теорию распознавания образов./Томск, 1982/.
  4. М.Б.Невельсон,Р.З.Хасьминский, Стохастическая аппроксимация и рекурентное оценивание. /Москва 1972/.
  5. А.П.Щербаков.Применение методов теории распознавания образов для идентификации линий в колебательно-вращательных спектрах.Оптика атмосферы и океана, т.10, 1997.- N. 8. стр. 947-958.
  6. Pshenichnicov A.M., Shcherbakov A.P. Computer-aided system for automatic peak searching and contour fitting in molecular spectra. SPIE, 2000, No 4341, P.60-63.
  7. Щербаков А.П., Быков А.Д., Науменко О.В., Пшеничников А.М., Синица Л.Н. Экспертная система для идентификации линий в колебательно-вращательных спектрах. //Оптика и спектроскопия 2003, том 94, №4, с. 580-589
  8. Watson J.K.G., Determination of centrifugal distortion coefficients of asymmetric top molecules. //J.Chem.Phis.- 46, 1935-1948 (1967)
  9. V.I.Starikov, S.A.Tashkun, and Vl.G.Tyuterev, Description of Vibration-Rotation Energies of Nonrigid Triatomic Mjlecules Using Generating Function Method. //J.Mol.Spectrosc. 151,130-147 (1992).
  10. Vl.G.Tyuterev,V.I.Starikov, S.A.Tashkun and S.N.Mikhailenko, Calcuations of Rotation Energies of Water Molecule Using the Generating Functions Model. //J.Mol.Spectrosc. 170, 38-58 (1995).
  11. O.L.Polyanskii, One-Dimensional Approximation of Effective Rotational Hamiltonian of the Ground state of the Water Molecule. //J.Mol.Spectrosc. 112, 79 (1985)

 

Инструментальные средства создания - Свободно распространяемый компилятор  языка С++, под названием QTCreator.
2013-03-21
Программа регистрации черенковского излучения на Якутской установке CH36INT3

Черенковское излучение - свечение, вызываемое в прозрачной среде заряженной частицей, которая движется со скоростью, превышающей фазовую скорость распространения света в этой среде.

Информация, получаемая в результате регистрации черенковского света широких атмосферных ливней (ШАЛ) дает дополнительную возможность изучать само явление ШАЛ, например, продольное и поперечное развитие ливневого каскада, а также корректно определять такую важную характеристику первичного космического излучения, какой является его энергия.

Назначение - сбор данных наблюдений с черенковских детекторов и отбор событий ШАЛ космических лучей
Область применения - Исследование черенковского излучения ШАЛ. Черенковское излучение широко используется в физике высоких энергий для регистрации релятивистских частиц и определения их скоростей.
Используемый алгоритм - алгоритм описан в [1].

[1]  С. П. Кнуренко, В. А. Колосов, З. Е. Петров, А. Г. Пудов, Р. Г. Сидоров, И. Е. Слепцов. Автономная черенковская установка для исследования первичного космического излучения в области энергий 10^15 - 10^17 эВ // Наука и образование. - 1998. - №4. - С. 46-50

Функциональные возможности - Программа регистрации считывает отсчеты сигналов черенковских детекторов и детекторов заряженных частиц, временных каналов с соответствующих КАМАК-модулей, формирует 3 отдельных файла: файл ливневых событий (расширение .EAS), файл фоновых срабатываний (.FON) и файл амплитудных спектров всех детекторов (.SPE). При обнаружении ливневых событий на экран выводится таблица амплитудных и временных значений всех детекторов, а в альтернативном режиме – на плане установки отмечаются участвовавшие в событии детекторы.

Описание работы программы - в приложенном файле

Инструментальные средства создания - Turbo Pascal
2013-03-21
Программа, реализующая метод конфлюентного анализа в катодолюминесцентной микроскопии для идентификации параметров прямозонных полупроводниковых материалов

Назначение. Программа предназначена для получения точечных и интервальных оценок электрофизических параметров прямозонных полупроводниковых материалов  по результатам автоматизированного анализа зависимости интенсивности катодолюминесцентного излучения от энергии электронов пучка растрового электронного микроскопа с использованием метода конфлюентного анализа.
Область применения. Идентификация электрофизических параметров полупроводниковых материалов с субмикронным разрешением при обработке результатов физического эксперимента в растровой электронной микроскопии, а также при бесконтактной диагностике качества полупроводниковых материалов в промышленном производстве.
Используемый алгоритм. Алгоритм метода конфлюентного анализа подробно описан в [1].  Это итеративный метод оценки параметров функциональных зависимостей, заключающийся в поочередной минимизации функционалов метода наименьших квадратов (МНК) и метода ортогональной регрессии. Такой подход приводит к минимизации суммы квадратов наикратчайших расстояний от экспериментальных точек до кривой регрессии, что позволяет учитывать погрешности измерений аргумента функции, тогда как в МНК минимизируется сумма квадратов отклонений при фиксированных значениях абсцисс экспериментальных точек, что позволяет учитывать погрешности лишь в измерении значений самой функции.

Расчёт интенсивности катодолюминесценции в зависимости от энергии электронов пучка и некоторых параметров мишени для случая генерации неосновных носителей заряда широким электронным пучком и их последующей линейной излучательной рекомбинации основывается на подходе, характерном для модели независимых источников, предложенном ван Роесбруком в работе [2]. Математическая модель была описана и исследована в работе [3]. Согласно этому подходу интенсивность может быть получена как сумма вкладов от рекомбинации неосновных носителей заряда, генерированных бесконечно тонкими источниками, находящимися на различной глубине. В качестве функции распределения неосновных носителей заряда, после из диффузии от планарного источника  используется аналитическое решение соответствующего уравнения диффузии, приведенное, например, в работах [4, 5]. Сюда входит функция плотности потерь энергии электронами пучка, для вычисления значений которой авторы использовали выражение, предложенное в работе [6] и основанное на возможности раздельного количественного описания вклада в процесс рассеяния энергии поглощенных в мишени и обратно рассеянных электронов.

Окончательное расчётное выражение, содержащее интегралы Пуассона, получено  в результате аналитического интегрирования функции распределения неосновных носителей заряда. Так как программная среда разработки ориентирована на матричные вычисления, то для их реализации используется аппроксимация интеграла Пуассона числовыми рядами [7]. 

1. Грешилов А. А. Анализ и синтез стохастических систем. Параметрические модели и конфлюентный анализ. М.: Радио и связь, 1990. 320 с.

2. van Roosbroeck W. Injected current carrier transport in a semi-infinite semiconductor and the determination of lifetimes and surface recombination velocities // J. Appl. Phys. 1955. Vol. 26, № 4.P. 380-391

3. Михеев Н.Н., Петров В.И., Степович М.А. Об использовании модели независимых источников неравновесных носителей заряда при расчёте интенсивности катодолюминесценции, возбуждаемой в полупроводниковом материале // Изв. РАН. Сер. физ. 1992. Т. 56. №3. C.176-182

4. Everhart T.E., Hoff P.H. Determination of kilovolt electron energy dissipation vs penetration distance in solid materials // J. Appl. Phys. 1971. Vol. 42. №13. P. 5837-5846

5. Белов А. А., Петров В. И., Степович М. А. Использование модели независимых источников для расчёта распределения неосновных
носителей заряда, генерированных в полупроводниковом материале электронным пучком // Изв. РАН. Сер. физ. 2002. Т. 66, № 9. С. 1317–
1322.

6. Михеев Н. Н., Петров В. И., Степович М. А. Количественный анализ материалов полупроводниковой оптоэлектроники методами растровой электронной микроскопии // Изв. АН СССР. Сер. физ. 1991. Т. 55. № 8. С. 1474–1482.

7. Поляков А.Н., Ковтунова Т.И., Михеев Н.Н.,Степович М.А.Об одной возможности математического моделирования зависимости интенсивности катодолюминесценции от энергии электронов пучка при идентификации параметров полупроводниковых материалов с использованием аппроксимации степенными рядами // Поверхность. Рентгеновские, синхротронные и нейтронные исследования. 2010. №9. С. 95–100.

В качестве входных данных программа использует текстовые файлы, описывающие зависимость интенсивности катодолюминесценции от энергии электронов пучка растрового электронного микроскопа.  Данные о  материале образца (средний атомный номер, средний заряд ядра, плотность, время жизни неосновных носителей заряда, коэффициент поглощения на данной волне излучения и др.) и о начальном приближении, используемом в алгоритме конфлюентного анализа, вводятся через командный пользовательский интерфейс.

Функциональные возможности. Программа позволяет получать точечные и интервальные оценки:

  • диффузионной длины неосновных носителей заряда; 
  • глубины приповерхностной области, обеднённой основными носителями заряда;
  • совместно диффузионной длины неосновных носителей заряда и глубины приповерхностной области, обеднённой основными носителями заряда. 

Инструментальные средства создания:  MATLAB R2010a.