DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 有限元模型建立及边界条件确定 2.1. 有限元模型建立 本文以某城轨列车拖车制动盘为研究对象，其结构参数见表1，用Pro/E建立制动盘的三维模型。根据制动盘循环对称的结构和工作特点，选取单侧制动盘的九分之一作为分析对象，导入到Hypermesh进行网格划分。建立的有限元模型图1所示，该模型包含个43，682节点，209，528个单元。 2.2. 热传导方程的确定 制动过程中闸片与制动盘摩擦将列车的动能转化成热能，产生的大部分热量通过摩擦面被制动盘和闸片吸收。随着制动的进行，制动盘温度不断升高，制动盘内部出现热传导，制动盘各个界面与空气进 图1. 单侧制动盘九分之一仿真模型 Table 1 Structure parameters of the dis 外径(mm) 厚度(mm) 摩擦面积(cm 2 ) 640 80 1706 表1. 制动盘结构参数 行热对流和热辐射。 根据传热学理论 [ 1 ] [ 2 ] ，对于无内热源的各向同性材料，其热传导方程为： (1) 其中：T为物体的瞬态温度，℃； 为材料密度，kg/m 3 ；c为材料比热容，J/(kg∙℃)； 为材料导热系数，W/(m∙℃)；t为过程进行时间，s。 其初始条件为： (2) 在制动盘所有的换热界面上 (3) 在参与摩擦的界面上 (4) 其中： 为物体的初始温度，℃； 为制动盘瞬时温度，℃； 为各界面的法向单位向量； 为摩擦界面的法向单位向量； 为各界面的对流换热系数，W/(m 2 ∙℃)； 为摩擦界面的对流换热系数，W/(m 2 ∙℃)； 为各界面的辐射换热系数，W/(m 2 ·℃)； 为摩擦界面的辐射换热系数，W/(m 2 ∙℃)； 为斯蒂芬–波尔兹曼常数，W/(m 2 ∙℃ 4 )。 由传热学理论可知，在不考虑热辐射时，无内热源的各向同性材料的热传导方程在marc中可转化为如下温度场仿真计算模型 [ 3 ] ： (5) 其中： 为比热矩阵； 为温度对时间的导数； 为传导矩阵； 为对流换热系数矩阵； 为节点温度向量； 为节点热流率向量。 热流密度 为： (6) 其中： [ 4 ] (7) 分别为制动盘的密度、导热系数和比热容， 分别为闸片的密度、导热系数和比热容； 为动能转化成热能的效率，参照文献 [ 5 ] 取 ； 为轴重，kg； 为制动减速度，m/s 2 ； 为制动初速度，m/s； 为制动时间，s； 为摩擦面数目； 为摩擦面积，m 2 。 计算所需的车辆及运行参数见表2。 根据式(6)和(7)，代入相应的参数值可得不同摩擦副配对情况下制动盘的热流密度，绘制制动过程中热流密度随时间的变化曲线见图2。 图2. 热流密度随时间变化曲线 Table 2 Parameters of vehicle and operatio 轴重(kg) 紧急制动减速度(m/s 2 ) 制动初速度(km/h) 启动加速度(m/s 2 ) 摩擦面数(--) 14000 1.2 100 1.2 4 表2. 车辆及运行参数 2.3. 对流换热系数的确定 [ 6 ] [ 7 ] 制动和加速过程中，制动盘处于空气的强迫对流散热状态，制动盘內缘空间比较封闭，可以认为处于对流换热状态。 气流通过制动盘摩擦面可以采用纵掠平板对流换热模型。气流纵掠平板的雷诺数 (8) 根据空气流动状态，盘面的对流换热系数为： 层流， ， (9) 湍流， ， (10) 气流通过制动盘盘缘可以采用横掠单管的模型。气流横掠单管时， (11) 在 时，其对流换热系数为： (12) 气流通过散热筋可以采用横掠管束的模型。气流横掠管束时，其对流换热系数为： (13) 其中： 为普朗特常数，通过文献 [ 8 ] 查得 ； 为空气导热系数，通过文献 [ 8 ] 查得 ； 为空气运动粘度，通过文献 [ 8 ] 查得 ； 为空气来流速度，m/s，可近似认为是车速； 为制动盘特征尺寸，m；系数 可通过文献 [ 7 ] 查得。自然对流换热系数取5 W/(m 2 ·℃)。将对流换热系数随时间变化的曲线绘制如下图3。 2.4. 热应力方程 marc求解热应力场时不必再重新建立有限元模型，可以通过软件中的热机耦合模块，将已求解的节点温度值作为载荷施加到制动盘结构分析模型上。热应力的计算方程 [ 9 ] 为： (14) 其中： 为热应力，MPa； 为热膨胀系数，℃ −1 ； 为弹性模量，MPa； 为物体的初始温度，℃； 为制动盘瞬时温度，℃。 2.5. 材料参数 制动盘因本身材料性质，其耐受温度和承受热应力的能力不一样，同时与之配对的闸片材料不一样也影响到摩擦热的分配情况。为研究摩擦材料在不同配对条件下对制动盘温度场和应力场的影响，需要选择不同制动盘和闸片材料并进行组合。针对常用摩擦制动材料，选取25Cr2MoVA、QT700-2和HT250三种材料作为制动盘分析所用材料，选取粉末冶金和合成材料作为闸片材料，各种摩擦材料的材料参数见表3。 图3. 对流换热系数随时间变化曲线 Table 3 Parameters of friction material 材料种类 密度 kg/m 3 弹性模量 GPa 泊松比 - 导热系数 W/(m∙˚C) 比热容 J/(kg∙˚C) 热膨胀系数 10 −6 /˚C 25Cr2MoVA [ 10 ] 7840 214 0.30 41.8 460 11.5 QT700-2 [ 11 ] 7090 169 0.31 38.0 531 10.8 HT250 [ 11 ] 7280 138 0.26 48.5 460 11.7 粉末冶金 [ 12 ] 5500 200 0.30 74.0 436 11.0 合成材料 [ 13 ] 2595 1.50 0.25 1.21 1465 30.0 表3. 摩擦材料参数
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果分析 经marc求解可得到制动盘任意节点任意时刻的温度值和热应力值，综合列出了不同摩擦材料组合下最大温度时刻的温度云图和最大热应力时刻的应力云图见表4。不同摩擦材料组合下制动盘最高温度节点时间历程曲线和最大热应力时间历程曲线见图4和图5。 3.1. 温度分析 (1) 各种摩擦材料组合下，制动盘最高温度均出现在摩擦表面靠近摩擦半径处，见表4中温度云图指示，且都在材料许用范围内。这是因为热量是由制动盘与闸片摩擦作用产生，经由摩擦表面向盘体内部传导以及通过空气的对流换热耗散，摩擦表面靠近摩擦半径处的位置是热源产生与散热最不充分的交接部位。 (2) 对比表4中同种材料制动盘的最高温度，采用粉末冶金闸片要比采用合成闸片低60%以上。原因在于摩擦材料会影响热流在制动盘和闸片两者之间的分配，而合成材料的导热系数和密度都比较小，致使产生的摩擦热大量的流入到制动盘。 Table 4 Temperature filed and thermal stress field nephogram of dis 摩擦副 温度场 热应力场 最高温度时刻温度云图 温度标尺/˚C 最大热应力时刻应力云图 应力标尺/MPa 25Cr2MoVA/ 粉末冶金 25Cr2MoVA/ 合成材料 QT700-2/ 粉末冶金 QT700-2/ 合成材料 HT250/ 粉末冶金 HT250/ 合成材料 表4. 制动盘温度场和热应力场温度云图 (3) 对比表4中配对同种闸片材料时三种材料制动盘的最高温度，差别不大。原因在25Cr2MoVA、QT700-2和HT250涉及到热流分配系数的材料参数值差别不大。但从三种材料本身耐受温度的能力来看，25Cr2MoVA最优、QT700-2次之，HT250稍逊。 (4) 由图4可见，各个组合下节点温度随时间的变化趋势是一致的，随着制动过程的进行制动盘最高温度先增加后减小。出现最高温度的时间点基本相近，第一次紧急制动最高温度均出现在12 s左右，第二次紧急制动最高温度均出现在65 s左右。说明温度随时间变化趋势与摩擦材料参数关系很小，主要取决于制动过程的变化。 图4. 最高温度节点温度时间历程曲线 图5. 最大热应力节点应力时间历程曲线 3.2. 热应力分析 (1) 不同摩擦材料组合下，制动盘最大热应力值均出现在盘爪根部与制动盘内表面结合处，整个盘爪与内盘面结合部位都是应力集中区，见表4中应力云图指示，但都处在材料许用范围内。各个组合均出现应力集中且分布情况相同，说明与材料参数无关。 (2) 对比表4中同种材料制动盘的最大热应力，采用粉末冶金闸片要比采用合成闸片低80%左右。原因在于闸片材料不同，制动过程中制动盘瞬时温度值不同，从而导致热应力出现较大差别。 (3) 对比表4中配对同种闸片材料时制动盘最大热应力大小，HT250最大热应力值最小、QT700-2次之、25Cr2MoVA最大。从热应力方程可知，三种制动盘材料参数不一样，在温度基本相同的情况下，热应力会出现差异。由此可见，弹性模量与热膨胀系数的乘积大小对热应力影响很大。但从材料本身的力学性能来看，考虑到热疲劳累积效应，铸钢材料要优于铸铁材料。 (4) 由图5可见，各个组合下节点热应力随时间的变化趋势是一致的，均随着制动过程的进行先增加后减小。出现最大热应力的时间点也基本相近，第一次紧急制动最大热应力均出现在15 s左右，第二次紧急制动最大热应力均出现在65 s左右，但不同组合的热应力峰值有变化。说明热应力变化趋势与摩擦材料参数关系很小，主要取决于制动过程的变化。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 (1) 25Cr2MoVA、QT700-2、HT250三种制动盘材料在同种闸片配对情况下，最高温度差别不大，最大热应力值依次降低。综合考虑制动盘温度场和应力场以及材料本身对温度的耐受能力和力学性能，25Cr2MoVA最优，QT700-2次之，HT250稍逊。 (2) 相比合成闸片，粉末冶金闸片能明显降低制动盘最高温度和最大热应力。 (3) 摩擦材料对制动盘最高温度和最大热应力随时间变化的趋势基本上不影响。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文利用十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)对辽宁黑山的Na-膨润土进行有机改性，并利用XRD、FTIR和TG等手段对有机膨润土的结构进行表征。结果表明：CTAB有效地插层进入了膨润土的层状结构中，增大了片层间距且具有良好的疏水性，从而拓宽了膨润土的应用领域。 关键词 :膨润土，有机改性，结构表征
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来，作为聚合物/层状硅酸盐纳米复合材料的有机膨润土，其制备和研究越来越受到国内外学者的关注，已经成为新型复合材料领域的研究热点之一 [ 1 ] [ 2 ] 。有机膨润土的制备方法通常有干法、预凝胶法和湿法三种，然而，由于干法和预凝胶法制备有机膨润土均存在能耗高、产品均一性差、对原土的品质和纯度要求较高等缺点 [ 3 ] [ 4 ] ，目前制备有机膨润土常采用湿法 [ 5 ] 。湿法是将膨润土与改性剂按一定比例在水中混合，在一定温度、pH下充分搅拌一定时间完成离子交换，达到有机化的目的。由于是在溶液态进行，膨润土与表面活性剂达到充分混合，改性剂与膨润土的层间阳离子可达到交换平衡。本文采用湿法置换工艺，使用十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)对辽宁黑山的Na-膨润土进行有机改性，并利用XRD、FTIR和TG等手段对有机膨润土的结构进行表征，从微观的角度来分析说明有机膨润土的改性效果和物化性能。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验部分 2.1. 实验药品及仪器设备 2.1.1. 实验药品 辽宁黑山Na-膨润土，根据现行GB/T 20973-2007《膨润土》进行性能测定，其CEC为86.4 mmol/100 g，吸蓝量为104.38 mmol/100 g，膨胀指数为11.25 ml/2 g；CTAB，分析纯，天津市科密欧化学试剂有限公司；5%的稀硫酸，2%的硝酸银，自制蒸馏水等。 2.1.2. 仪器设备 精度为0.01 g的电子称，SXJQ-1型数显直流无极调速搅拌器，DK-98-II型电热恒温水浴锅，SHZ-D(Ⅲ)型循环水式真空泵，烘箱，研钵等。 XRD：日本理学的D/Max-2400全自动X射线衍射仪，Cu靶(波长 = 0.1541 nm)，管电压40.0 kV，电流100.0 mA；FTIR：美国Nicolet 550傅里叶红外光谱分析仪，KBr压片；SEM：日本电子株式会社JSM-5600LV型扫描电镜；TG-DTA：采用瑞士Mettler-851e型热重分析仪，静态氮气保护，以10℃/min的升温速率从室温加热到1000℃。 2.2. 有机膨润土的制备工艺参数 本文制备有机膨润土的制备工艺参数为：改性剂用量为120%、固液比为5%、pH值为5、反应时间为1.5 h、反应温度为70℃。 2.3. 有机膨润土的制备过程 将Na-膨润土溶解于水后在转速500 r/min下搅拌均匀，将过量的CTAB溶于水后，加入到膨润土悬浮液中，调节混合液pH值，在一定温度下搅拌一定时间，过滤悬浮液后用蒸馏水洗涤所得沉淀物，直至用2%AgNO 3 溶液检验不出溴离子为止。之后在85℃下干燥至恒重得到有机改性膨润土。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验结果与讨论 3.1. 有机膨润土的结构表征与分析 本文利用XRD、FTIR和TG等手段对钠基膨润土和有机膨润土的结构进行表征并分析。 3.1.1. X-射线衍射分析 膨润土是由1 nm厚的硅酸盐片层与中间吸附的可交换的钙、钠、钾等离子组成，片层之间的距离一般在0.96~2.1 nm之间变化 [ 6 ] 。Na-膨润土和有机膨润土的X射线衍射图谱见图1，由图可知Na-膨润土与CTAB发生离子置换反应后，其(001)晶面衍射峰的2θ值由6.982˚变为3.985˚，由Bragg公式可知膨润土的层间距由1.2650 nm增大为2.2156 nm，这说明了体积较大的季铵盐CTAB + 分子链与层间可交换性阳离子发生离子置换反应，已插层进入到了膨润土的层间结构中。 3.1.2. 红外光谱分析 Na-膨润土和有机膨润土的红外光谱见图2。分析图2发现，经过CTAB改性后有机土的红外光谱主要发生了如下变化：在2850 cm −1 及2920 cm −1 处出现了2个尖锐的强吸收峰，这是属于改性剂CTAB中的CH 2 的不对称伸缩振动吸收峰和对称伸缩振动吸收峰；1470 cm −1 处出现的吸收峰，属于CTAB分子中的CH 2 的弯曲振动，该峰较尖锐且峰形不对称，可看出其与有机改性前钠基膨润土中的碳酸根的1420 cm −1 吸收峰发生重叠的痕迹；在732 cm −1 处出现亚甲基CH 2 的振动吸收峰。这些都表明CTAB分子链有效进入到了膨润土的层状结构中，从这些峰的大小还可看出CTAB的进入量相当大。经过改性后，膨润土晶格中的471 cm −1 处的Si-O-Fe弯曲振动峰、524 cm −1 和796 cm −1 处的Si-O-Mg弯曲振动峰、1040 cm −1 和1100 cm −1 左右的两个膨润土的Si-O-Si不对称伸缩振动吸收峰以及3620 cm −1 处的膨润土典型的OH伸缩振动峰均没发生显著变化，这说明有机改性剂主要进入膨润土层间，对晶体结构不产生显著影响，膨润土的层状结构依然保持完整。膨润土经过有机改性后，其结晶水的吸收峰(1640 cm −1 和3440 cm −1 )无明显变化，但其层间吸附水的吸收峰(3620 cm −1 )的强度显著减弱，这说明有机改性剂的进入，对膨润土的层间吸附水具有很强的疏水作用，而对晶格内的结晶水没有影响。 3.1.3. 热失重分析 Na-膨润土与有机膨润土的热失重分析曲线见图3。由图3可知，钠基膨润土的热失重分析曲线在25℃至110℃之间失重量达7.2811%，主要是脱出杂质、吸附水和层间水；从110℃至680℃温度范围内失重量达7.2767%，属于膨润土八面体晶片的脱羟基反应致使失重。有机膨润土的热失重分析曲线在25℃至110℃之间失重量很小，约为2.4%，主要是脱出吸附水与层间水。与原土相比，有机膨润土的吸附水与层间水的脱水量均显著降低，说明改性剂CTAB已经有效地进入到膨润土层间，其疏水作用使层间水减少。在25℃至470℃之间失重量达30.9980%，这主要是插入层间的有机改性剂CTAB燃烧所致，说明有相当多的改性剂分子已进入到膨润土层间。从470℃至680℃之间，失重量仅为2.5393%，说明这阶段膨润土八面体晶片的脱羟基反应基本完成；800℃以后，有机膨润土的重量基本不发生变化，这表明CTAB的改性对膨润土的晶体结构没有产生显著影响，其层状结构保持完整。 3.2. 膨胀性能测定 根据GB/T 20973-2007《膨润土》分别测定Na-膨润土和有机膨润土的膨胀指数，试验结果见表1。 试验结果表明，Na-膨润土经过有机改性后，膨胀指数从11.25 (ml/2 g)降低至0 (ml/2 g)，说明了有机改性剂CTAB有效地插层进入到了膨润土层结构中，并发挥了亲油疏水作用；进一步也说明，有机膨润土已经完全失去了吸水膨胀性，在使用中遇水时具有很好的体积稳定性。 Table 1 The swelling index of Na-bentonite and organobentonite 种类 Na-膨润土 有机膨润土 膨胀指数(ml/2g) 11.25 0 表1. Na-膨润土与有机膨润土的膨胀指数 图1. 钠基膨润土(a)和有机膨润土(b)的XRD图谱 图2. Na-膨润土(a)和有机膨润土(b)的FTIR图 图3. Na-膨润土(a)与有机膨润土(b)的TGA曲线
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 1) 利用XRD、FTIR和TG等手段对有机膨润土的结构性能进行测试，结果均表明体积较大的季铵盐CTAB + 分子链与层间可交换性阳离子发生离子置换反应，有效地插层进入到了膨润土的层间结构中，增大了片层结构的层间距(由1.2650 nm增大为2.2156 nm)。 2) 经过CTAB有机改性后的膨润土其片层结构的亲水环境改变为疏水环境以及片层间距的增大，为进一步制备高分子聚合物/膨润土复合材料提供了理论依据和制备原材料。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 主题分类在内容检索和信息筛选中应用广泛，其核心问题可分为两部分: 文本表示和分类模型。近年来，基于分布式词向量对文本进行表示，使用卷积神经网络作为分类器的文本主题分类方法取得了较好的分类效果。本文研究了不同词向量对卷积神经网络分类效果的影响，提出针对中文语料的topic2vec词向量模型。本文利用该模型，对具有代表性的互联网内容生成社区“知乎”进行了实验与分析。实验结果表明，利用topic2vec词向量的卷积神经网络，在长内容文本和短标题文本的分类问题中分别取得了98.06%，93.27%的准确率，较已知词向量模型均有显著提高。 关键词 :主题分类，深度学习，卷积神经网络，词向量
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 文本主题分类将文本按照潜在的主题进行分类，在内容检索和信息筛选中应用广泛，涉及语言学、自然语言处理、机器学习等领域。文本主题分类的核心问题包括文本表示、分类模型等。 传统的文本表示方法主要基于词袋模型，该方法认为文档是无序词项的集合。词袋模型存在数据稀疏问题，并且丢弃了词序、语法等文档结构信息，对分类效果的提升存在瓶颈。传统的文本分类模型以词袋为输入特征，并基于一定的模型假设。其基本思想是，假设数据分类服从某种概率分布，利用贝叶斯理论获得最佳的分类器。由于对于数据附加了额外的假设，因此，一旦假设不成立则会严重影响模型准确率。 近年来，对文本分类问题的改进研究主要集中于深度学习。针对深度学习的分类模型，文本表示可使用Mikolov等人提出的分布式词向量 [ 1 ] 方法。该方法针对词袋模型中语义信息丢失的问题，利用语言神经网络将字典空间映射为词向量空间。分析表明，对于空间距离相近的词项，其语义或词性也具有强关联性。在分类模型方面，以分布式词向量作为模型的输入特征，循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等深度学习模型都可应用于文本分类。其中，Kim等人于2014年提出的卷积神经网络(CNN) [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 在文本主题分类中具有较高的准确率，在MR数据集 [ 6 ] 中的分类准确率达81.5%。 本文主要研究基于卷积神经网络的文本分类方法，并通过改进词向量空间模型提高分类的准确性。针对中文语料的特点，提出了改进的词向量模型topic2vec，并通过对比实验，研究不同词向量作为卷积神经网络的输入特征，对分类准确率的影响，其中，利用 topic2vec的卷积神经网络在长短语料中分别取得98.06%，93.27%的准确率，较其他词向量如word2vec [ 1 ] 、GloVe [ 7 ] 和随机词向量都有提高。实验表明，对于中文语料而言，利用卷积神经网络进行文本主题分类是有效的，且将topic2vec作为原始特征的模型分类效果优于其他词向量。 本文的结构如下：第二章介绍文本分类的相关工作。第三章介绍topic2vec模型的原理及文本分类模型的结构。第四章介绍实验设定和实验结果，并对实验结果进行讨论。第五章为总结。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关工作 深度学习是文本分类的主流方法，取得比较好的效果。其核心是卷积神经网络作为分类器，同时使用词向量模型作为文本表示。 2.1. 卷积神经网络 基于卷积神经网络的文本分类模型是一个有监督的三层网络模型，由输入层、隐层和输出层构成，通过后向传播算法 [ 8 ] 进行参数优化。输入层为一组大小相等的文档矩阵，矩阵第n行对应文档第n个词项的向量表示；隐层通过一组不同大小的卷积核(filter)对文本进行自上而下的卷积运算，提取一组特征向量，并从每个特征向量中选取最大项(max-pooling [ 9 ] )，组成特征地图；输出层通过Softmax分类器 [ 10 ] 计算文档落在各个主题下的概率并输出最终分类结果。模型结构如图1。 模型的训练使用极大似然估计，即求出一组参数 ，使得目标函数最大化 其中 为训练集，K为主题数， 为训练文档及其对应的正确主题分类标号。模型采用随机梯度下降法(SGD)优化上述目标。令学习率为 ，在每一轮迭代中，随机选取一组样本 ，并用下式进行一轮梯度迭代 Zhang等人 [ 3 ] 分别利用word2vec、GloVe、word2vec+GloVe作为CNN模型的输入特征，并在不同英文数据集下进行实验。实验结果表明，对于不同数据集，word2vec和GloVe的分类效果各不相同，因此，词向量的选择直接影响模型的性能。 2.2. 分布式词向量 词向量是深度学习模型的输入特征，根据向量之间的相关性，可分为随机词向量和分布式词向量。随机词向量将词项随机表示为两两正交的单位向量，由1个1和W-1个0组成，其中W为字典长度，其构造方式简单，但词项之间的关联关系则被完全割裂，并可能造成维数灾难。分布式词向量则将词项表示为一个几十到几百维的稠密型实值向量，并可通过向量空间距离考察词项之间的语义相似度，其中，最具代表性的是word2vec。对于长度为N的文档，word2vec考察每个词项 的c个上下文，其目标函数为极大对数似然 图1. 基于卷积神经网络的文本分类模型 通过随机梯度下降法求解目标函数可得词向量。其中，词项上下文的条件概率 由Softmax函数给出 由于word2vec仅考察目标词 的局部上下文，因此损失了语料中全文性的关联信息，主题模型可以体现语料的全文关联性信息。 2.3. 主题模型 主题模型 [ 11 ] 是无监督的文本聚类模型。模型由文档、词项、主题三个维度构成，通过模拟文档的生成过程，对文档在各主题下的概率分布矩阵 和各个词语在各主题下的概率分布矩阵 进行参数估计。假设 服从先验分布 ，接着随机为文档分配一个主题 ，并随机生成一个单词 。假设语料库D大小为M，第d篇文档长度为 ，则语料库的目标函数为 将主题数设置为词向量的维度，得词项的稀疏主题分布向量，并可作为字典在向量空间的映射，通过向量空间距离考察词项的在全局语料范围内的主题相似度。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于深度学习的文本分类模型 现有的分布式词向量，都直接沿用了比较上下文对单词建模的方法，缺少了在全局文档中对主题特征的刻画，针对这一局限性，本章提出topic2vec词向量模型，并将其作为卷积神经网络的输入特征。 3.1. topic2vec词向量表示 word2vec等分布式词向量使用固定大小的滑动窗口对文档中每个词项的上下文进行统计，并给出词在向量空间中的映射。此类模型仅从局部文档考察词项的语义，并不统计词在全局文档中的主题信息。一般而言，词向量中保留越多的语义信息，深度学习模型对语料的特征学习效果更好。 topic2vec词向量模型主要基于这个猜想，设分词后的中文语料库为D，取语料库中所有独立词项 ，建立字典 ，其中n为不同词项的总数。为了在词向量中加入适量的主题信息，引入主题分布向量 对词项的主题属性进行预训练。 算法1通过伪代码描述了主题分布向量的生成过程。假设分词的主题分布均匀，使用Dirichlet分布 [ 12 ] 作为词项的先验主题分布，即 。遍历语料库D中每个文档 ，以及 中的每个词项 ，第一步，考察当前文档 中除去当前词 后的其他所有词项，根据它们的主题分布进行投票表决，生成文档 在词项 下的主题 ；第二步，根据当前主题 ，更新文档 的主题分布 以及当前词项 的主题分布 。Blei等人 [ 11 ] 证明，重复以上遍历，当循环次数I足够大时，模型收敛。最后对两个统计矩阵进行归一化，得到词项的主题分布概率矩阵 。 Algorithm 1. Topic model 算法1. 主题模型 由模型可知，对任意词项 ，对应主题分布向量 ，其中 ，且 ，因此，当N足够大且主题分布均匀时， ，词项的主题分布矩阵 是稀疏的。 算法2通过伪代码描述了词向量topic2vec生成的具体过程。第一步，对词项的邻近上下文进行考察，基于滑动窗口内的语义信息构造维数为d的word2vec词向量 ；其中N为字典空间的维度dim(W)；第二步，通过主题模型获取词项在全局文档范围内的d维稀疏主题分布向量 ；第三步，将两组词向量进行线性加权求和，即 ，其中 的共享权重 为词向量空间V的平均L2范数，通过对向量空间中的词项进行微小位移，同一主题下不同词性的词项经过调整后距离更近，并生成新的词向量空间 。 由上述算法可知， 是词向量在主题维度的偏移程度。对任意词项 和 ，用余弦距离表征它们的语义相似度 其中 ， ， 。为了保留词向量在局部上下文中的语法信息，同时引入全局文档范围内语义信息，取 ，即词向量空间V的平均L2范数。此时， ， ， ， 。 3.2. 文本分类模型 利用topic2vec作为卷积神经网络的输入特征，得到改进的文本分类模型，模型结构如图2。 模型首先对文本进行数据清洗、分词、构建字典并完成词项到topic2vec的映射，接着将原始文本表示为对应词向量的级联，并在文末进行空格填充，以保证每个文档的输入矩阵高度相等 图2. 基于topic2vec的文本分类模型 Algorithm 2. topic2vec 算法2. topic2vec 对于高度为N，维度为d的文档矩阵M，卷积层用宽度恒定为d，高度h可变( )的滑动窗口W对文档矩阵M进行自上而下的扫描，W每次可扫过的h个相邻的词向量，记为 ，通过自上而下对窗口进行滑动，i可取 。定义卷积核 为一个长度为hd的权值向量。将w与W中的局部文档矩阵进行卷积，得到一个特征响应 其中 为共享偏置，ReLU为修正线性单元。对文档完成一周窗口滑动可得一组特征映射向量 。通过改变滑动窗口的高度h和卷积核w，同一文档可以通过卷积层生成一组特征映射向量 。 由于滑动窗口的高度不尽相同，卷积得到的特征映射向量也有各自不同的维度，因此，为了对特征映射向量进行正则化，模型通过表决层(max pooling)从每个特征映射向量中挑选出最大项 ，并将其余项丢弃，生成最终的特征地图 。此时，特征地图的维度k由滑动窗口个数和每个窗口对应的卷积核个数共同决定，皆为用户指定的模型超参数。 模型输出层的节点个数K即为主题个数，通过Softmax分类器 [ 6 ] 对每个文档的特征地图进行归一化，并给出文档落在第i个主题下的概率 其中x为输入文档， 为模型参数，包括词向量和网络中的参数。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验分析 本文实验主要以具有代表性的中文网络文本最为研究对象。知乎作为国内知名的社会化问答社区，截至2014年8月有活跃用户数有350万，具有较为完备的标签与分类机制，是理想的文本主题分类语料来源。 4.1. 实验设置 实验数据集采集自知乎，包括8个主题45063个精华提问及高票回答，话题涉及计算机、体育、经济、美食、教育、医疗、人际传播和艺术。以分词为文本长度的最小单位，统计各个文本的长度分布，如图3所示。 在数据预处理中，本文采用Stanford Core NLP 3.5.0 [ 13 ] 进行分词，并过滤掉文本中出现的超链接、标点符号、日期及停用词等无效信息。经过预处理后的实验语料平均长度为359，字典长度为116432，取词向量维度为300。表1给出了分词后的实例。 实验使用两个语料，“短语料”为数据集中所有标题信息，“长语料”为标题、问题详情、和高票回答的组合信息。“短语料”提供了话题的精简信息，词项少但涵盖关键词的比例较高，“长语料”提供了话题的全部信息，内容丰富但干扰项多。图4给出了两个语料的长度分布。 使用完整长语料作为词向量的训练集，并分别在两组语料上进行主题分类实验，考察分类模型在短文本和长文本中的分类效果。实验在配备Intel Core i7处理器，内存8GB的OS X EI Capitan操作系统下进行，卷积神经网络的训练使用Python的深度学习框架theano [ 14 ] 。 图3. 知乎原始数据集文本长度分布 Table 1 Example of data preprocessin 原始文本 预处理后 图灵机器人(http://www.tuling123.com/)这款智能自动问答应用在 业界处于什么水平？应用前景如何 图灵机器人智能自动问答应用业界处于 什么水平应用前景如何 假如你带领一个开发、一个美工、一个产品、 一个人资去开一家老北京炸酱面，你会如何各尽其能地让生意越来越红火？ 假如带领开发美工产品资去北京炸酱面 如何各尽其能生意越来越红火 2014年10月19日，在 PM2.5值超过 400的情况下 参加北京马拉松是什么体验？ PM2.5超过情况参加北京马拉松什么体验 表1. 数据预处理示例 4.2. 实验结果 对词向量的评价主要基于两个方面的考量：词向量的语言学特征和词向量作为分类模型的初始特征对模型效率的影响。 在评价词向量的语言学特征方面，本章选取了5个词项，考察它们在向量空间中的最邻近词项及语义相关性。表2比较了word2vec和topic2vec得到的最邻近词项： 由表2可知，利用word2vec训练得到的邻近词项具有词性相同、实体种类相近的特点，例如“苹果”与“香蕉”等；而topic2vec则能够找到同一主题下的强关联词，例如“乔布斯”与“苹果”，topic2vec可以更好地体现人类对词语的理解。 在将词向量作为特征提高模型性能方面，本章对长语料和短语料分别进行分类实验，并以不同词向量作为输入特征进行对比，这些词向量包括：随机词向量(rand)、word2vec、GloVe和topic2vec。将实验数据随机分成10组进行交叉验证。实验结果如下： 由表3可知，较于主题模型算法，CNN具有准确度高、鲁棒性好等优势。此外，影响CNN分类结果的主要因素包括文本长度和词向量的选择。对于长文本，topic2vec的平均准确度为0.98，word2vec的平均准确度为0.96，随机正交词向量的准确度为0.90；对于短语料，topic2vec和word2vec的平均准确度较为接近，为93.27%和91.54%，GloVe的准确度为69.72%。正交词向量则为67.17%。对于长语料，topic2vec的平均准确率为98.06%，word2vec、GloVe和随机正交词向量则分别为95.71%、92.4%、89.95%。由此可见，通过训练词向量，将词语之间的词性和语义关系表达为词向量之间的空间距离，这在CNN的分类过程中具有一定的积极影响。 图4. 知乎预处理后数据集文本长度分布 Table 2 Nearest terms of 2 types of word embeddin 词项 Word2vec Topic2vec 苹果 Apple， 黑莓，香蕉，橘子，橙子 Apple，黑莓，乔布斯，小米，库克 锅包肉 锅包，咸口，包肉，茄盒，米豆腐 正宗，好吃，地道，吃到，小吃 足球 篮球，排球，五人制，橄榄球，曲棍球 篮球，打球，运动员，踢球，踢足球 大学 入读，早稻田，宾夕法尼亚，学校，CCER 入读，早稻田，学校，就读，匹兹堡 禽流感 H7N9，H1N1，流感，高致病性，H10N8 流感，高致病性，甲型，病毒，感染 表2. 两种词向量得到的最邻近词项 Table 3 Classification accuracy of CNN under different word embedding 词向量 短语料(%) 长语料(%) Rand 67.17 89.95 GloVe 69.72 92.40 word2vec 91.54 95.71 topic2vec 93.27 98.06 表3. 不同词向量下的CNN文本分类准确率
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 本文研究了基于深度学习的文本分类，以及不同词向量输入对神经网络性能的影响，提出了一种改进的词向量表示方法Top2vec。通过实验数据表明，该方法对长短语料分类准确率均有提高。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文应用修正的Darken模型，结合考虑薄膜尺寸效应的约束条件，对PdSi、Pd 2 Si、Pd 3 Si、Pd 9 Si 2 、Pd 5 Si合金薄膜的平衡态及动态表面偏析进行了模拟计算，其中，偏析参数，即偏析能ΔG和相互作用系数Ω，分别由Miedema模型和相图计算方法获得。结果表明：尺寸效应对Pd-Si合金薄膜体系偏析的影响不是很明显。 关键词 :表面偏析，修正的Darken模型，尺寸效应，Pd-Si薄膜，Pd-Si二元合金
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来，金属硅薄膜因其在半导体器件领域的广泛应用备受关注，如：欧姆接触、肖特基接触、互连线等 [ 1 ] [ 2 ] 。其中，Pd-Si薄膜凭借自身在加工工艺中具有兼容性和制造简易性等优势更具有潜在的吸引力 [ 3 ] 。因此，许多研究小组对Pd-Si薄膜系统进行了大量的研究，但研究工作大都集中在Pd-Si界面的化学键和反应、Pd-Si系统的相变等方向。其中，在利用界面热力学分析研究Pd-Si薄膜体系中化合物形成机制时，需要确定由固溶体转变为相应化合物的热力学条件，确定固溶体处于平衡状态下的表面浓度 [ 4 ] ，而这是由Pd-Si薄膜体系平衡态表面偏析理论所决定，但对于Pd-Si薄膜表面偏析的研究报道很少 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。在纳米薄膜材料中，表面偏析通过改变薄膜表面成分和结构直接影响薄膜材料的性能 [ 8 ] ，所以，研究Pd-Si薄膜的表面偏析对于更好的应用Pd-Si薄膜材料有着非常重要的意义。本文应用修正的Darken模型的平衡态偏析方程和动态的耦合速率方程组，结合考虑薄膜尺寸效应的约束条件，定量分析钯–硅(Pd-Si)薄膜的平衡态和动态表面偏析过程中，薄膜厚度、初始浓度和温度等对表面浓度的影响。本文假定Pd-Si薄膜系统的偏析参数与体块的偏析参数相同，是通过Miedema模型和相图计算两种方法获取。结果表明：尺寸效应对Pd-Si合金薄膜体系偏析的影响不是很明显。
system: [SYSTEM]

user: 2. 修正的Darken模型 Darken模型的基础是认为扩散的驱动力源于化学势的梯度，而非通常所认为的浓度梯度。1988年，Du Plessis [ 9 ] 等人在Darken假说的基础上提出了修正的Darken模型(“层层模型”)，将晶体分成厚度为d的N+1层，其中第一层为表面层，其余N层为体层，并成功应用于偏析现象的解释。如图1所示。 该模型建立在如下的三个假设之上： 1) 系统为表面和体相组成的封闭体系； 2) 表面区域有限而体相无限； 3) 原子可以在表相与体相之间互相交换，以达到体系能量最小。 在以上三个假设基础上，Du Plessis证明了二元合金系统动态偏析过程可以由下面一组偶合的所谓速率方程描述 [ 9 ] ： …… (1) …… 其中， 是表面浓度； 是体层中第j层的体浓度；T是绝对温度；R是气体常数；D是扩散系数 图1. 封闭体系(晶体)被分成N + 1个子系统/层 ( ，D 0 和Q 分别是频率因子和扩散激活能，对于Pd-Si合金系统， [ 10 ] ；d是相邻两层间隔厚度d = 0.2 nm (密堆积金属晶格间距)； 是相邻两层间的化学势差， 。 根据规则固溶体模型，对二元系统，组元i在相v的化学势 与表面浓度 和体浓度 的关系为： (2) (3) 其中υ有表面相S体相B， 为标准化学势， 为系统组元的相互作用系数。 如果系统达到平衡状态，偏析浓度不再随时间的变化而变化，系统每层的体浓度都是一样的且等于初始体浓度 。即： (4) 同时，耦合速率方程组的每个偏微分方程的值都等于零。将式(2)、(3)和(4)代入(1)中的第一个偏微分方程可得： (5) 其中， 是偏析能， ， 和 分别是纯元素 的体相和表相的标准化学势。若 ，表示元素1发生表面偏析，反之元素2发生偏析。因此， 的正负可以判断合金中往表面偏析的元素。一般来说，偏析能 与表面浓度、体浓度以及温度变化无关。式(5)就是著名的描述平衡态表面偏析方程Bragg-William表达式。因此，修正的Darken模型既能描述动态偏析过程又能描述平衡态表面偏析。
system: [SYSTEM]

user: 3. 修正的Darken模型在薄膜中的应用 薄膜材料中的表面偏析不同于体块材料。对于体块材料，体层数 ，当系统的偏析达到平衡时，各体层浓度的变化可以忽略，因此，偏析后每层的体浓度可以用式(4)表示。而对于纳米级的薄膜材料，当体层的原子偏析到表层后，体层原子浓度会发生显著变化。所以，在研究薄膜材料的表面偏析时，要考虑尺寸效应对其的影响。在修正的Darken模型的基础上，结合一个考虑尺寸效应的约束条件，用于修正系统表面偏析达到平衡后的体浓度 的变化 [ 11 ] [ 12 ] ： (6) 其中， 是初始体浓度， ， 和 分别表示表层的偏析原子数和总偏析原子数，同时K值与原子层数l成反比，即K = 2/l。对于体块材料， ， ， 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 偏析参数的获取 4.1. Miedema模型计算偏析参数 Miedema模型 [ 13 ] 是一个建立在基本热力学参量和大量热力学实验参数基础上的半经验理论模型，能较好地计算表面能、二元合金的生成焓等热力学参量。 根据Miedema模型，单位面积的表面能 (J/m 2 )为 [ 13 ] [ 14 ] ： (7) 其中， ，是每个表面原子(Wigner-Seitz)与真空接触的平均分数； 和 分别是 的摩尔体积和Gibbs表面能； ，是一个依赖于原子形状的常数。 由式(7)，Gibbs表面能为： (8) 根据修正的Darken模型的平衡态方程式(5)的偏析能： (9) 其中， 是纯元素 的Gibbs自由能，可由SGTE获取 [ 15 ] ； 是Gibbs表面能，可由式(8)获得。计算Pd-Si合金系统偏析能的热力学参数列在表一中。 由表1的热力学数据和式(9)得Pd-Si合金系统的偏析能为： 根据Miedema模型，合金形成焓表示为： (10) 其中， 是金属A溶于金属Ｂ的形成焓， 是A原子和B原子相接触的比例， 、 分别为A原子和B原子的原子分数( )；对于高度有序原子： (11) 一种过渡金属和一种非过渡金属如Pd-Si二元系统的形成焓为： (12) 其中，Pd-Si系统中P、Q、R是经验常数， ； ； 根据规则溶液近似，相互作用系数表示为： (13) 计算Pd 2 Si合金相互作用系数的热力学参数列在表2中。 由表3热力学参数和Miedema模型的式(10)、(11)、(12)和(13) Pd-Si系统各合金成分的相互作用系数Ω为。 4.2. 相图方法计算偏析参数 CALPHAD [ 19 ] (Calculation of Phase Diagrams)是相图和热力学计算的结合，目标体系中平衡共存各相的Gibbs自由能计算是CALPHAD的核心。恒压下，任一多组元固溶体的Gibbs自由能可表示为 [ 20 ] ： (14) 其中， 表示构成固溶体纯组元对Gibbs自由能的贡献； 表示理想混合熵对Gibbs自由能的贡献； 表示过量Gibbs自由能，其最常用的表达式是Redlich-Kister多项式 [ 21 ] ： (15) 其中， 是温度的函数；Redlich-Kister多项式的第一项对应规则溶液近似；第二项对应亚规则溶液近似引入的非对称效应；第三项是对随机混合假定的非随机修正；更高次是这三种效果的综合。 利用相图计算方法计算Pd-Si体系相互作用系数的热力学参数及计算结果分别列在表4与表5中。 4.3. 计算结果的比较 表6给出了利用Miedema模型和相图计算方法获得的Pd-Si系统各合金成分相互作用系数的比较。 由表6知，分别由Miedema模型半经验公式和相图计算得到的Pd-Si系统各成分的Ω值相差较大，一定程度上表现出半经验Miedema模型的局限性，但其符号一致，且其各成分间Ω值得变化趋势相同，所以，可以用于对Pd-Si体系表面偏析进行定性分析。 Table 1 Thermodynamic parameters for the calculation of segregation energy in Pd-Si alloy system [16 Pd 2.05-0.000214T 4.29 138.51 −1.29 Si 1.25-0.00015T 4.20 82.69 36.13 表1. 计算Pd-Si合金系统偏析能的热力学参数 [ 16 ] Table 2 Thermodynamic parameters for the calculation of interaction parameter in Pd-Si alloy system [17 Pd-Si system (kJ/mol) (kJ/mol) −206 −190 表2. 计算Pd 2 Si合金相互作用系数的热力学参数 [ 17 ] Table 3 The interaction parameter for each alloy in Pd-Si system using the Miedema model [18 Pd-Si system PdSi Pd 2 Si Pd 3 Si Pd 5 Si Pd 9 Si 2 Ω (kJ/mol) −297 −276 −254 −229 −233 表3. 利用Miedema模型计算Pd-Si系统中各组分合金相互作用系数 [ 18 ] Table 4 Thermodynamic parameters for the calculation of interaction parameter in Pd-Si system by the phase diagram calculation method [ 22 ] [ 23 ] [24 at C Pd =0 ： at C Si =0 ： 表4. 利用相图计算方法计算Pd-Si体系相互作用系数的热力学参数 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] Table 5 The interaction parameter for each alloy in Pd-Si system using the phase diagram calculation metho Pd-Si system PdSi Pd 2 Si Pd 3 Si Pd 5 Si Pd 9 Si 2 Ω (kJ/mol) −478 −445 −409 −369 −375 表5. 利用相图计算方法计算Pd-Si系统中各组分合金相互作用系数 Table 6 Comparison of the interaction parameter calculated by the Miedema model and the phase diagram calculation method for each alloy in Pd-Si syste PdSi Pd 2 Si Pd 3 Si Pd 5 Si Pd 9 Si 2 Miedema −297 −276 −254 −229 −233 CALPHAD −478 −445 −409 −369 −375 表6. 利用Miedema模型和相图计算方法获得的Pd-Si系统各合金成分相互作用系数的比较
system: [SYSTEM]

user: 5. Pd-Si薄膜合金偏析的模拟结果 5.1. 相互作用系数对平衡态表面偏析的影响 图2讨论了体块Pd 2 Si合金分别在无相互作用和负强相互作用情况下，Si平衡态的表面浓度与温度的关系。图中垂直线表示T = 600 K时，Ω = −276 kJ/mol对应的X Si = 49.6 at%和Ω = −445 kJ/mol对应的X Si = 43.5 at%。很明显，在无相互作用或有较大负相互作用下，Si表面偏析的平衡态浓度有着很大的差别，但在利用Miedema模型和相图计算方法得到的两个不同的负相互作用系数下，Si表面偏析的平衡态浓度相差并不是很大，在600 K时仅为6.1 at%。 图3给出了Pd 2 Si合金薄膜T = 600 K时，分别在无相互作用和有强相互作用情况下，Si表面偏析平衡态的表面浓度与薄膜厚度的关系。很明显，与Pd 2 Si体块合金一样，在无相互作用或有较大负相互作用下，Si表面偏析的平衡态浓度有着很大的差别，在两个不同负相互作用系数下，Si表面偏析的平衡态浓度相差不是很大，但表面偏析平衡态浓度随着Pd 2 Si合金薄膜的厚度减小而降低。 从图2和图3可以得出结论： 1) Pd 2 Si合金系统中Si发生表面偏析，与实验结果一致 [ 25 ] ； 2) Pd 2 Si体块材料在同一温度下或者Pd 2 Si薄膜材料在同一薄膜厚度下，相互作用系数绝对值Ω越大，Si表面偏析平衡态的表面浓度就越小，即不管在体块还是薄膜材料中，较大的负相互作用系数抑制了Si原子的偏析； 3) 在体块材料中，对于同一相互作用系数，Si平衡态的表面浓度几乎不随温度变化； 4) 在负强相互作用系数的条件下，Pd 2 Si合金体系的偏析程度较小。 此外，对PdSi，Pd 3 Si，Pd 5 Si和Pd 9 Si 2 体块或薄膜合金系统偏析模拟计算表明，相互作用系数对表面偏析平衡态浓度的影响与Pd 2 Si合金系统完全一致(见下)。 图2. Pd 2 Si合金体块系统分别在无相互作用和有负强相互作用情况下，Si表面偏析平衡态表面浓度与温度的关系 5.2. 温度对平衡态表面偏析的影响 对于合金薄膜系统，除考虑相互作用系数及薄膜厚度对表面偏析平衡态浓度的影响外，还需要考虑温度对平衡态表面偏析的影响。图4和图5模拟了相互作用系数分别为Ω = −276 KJ/mol和Ω = −445 KJ/mol时，Pd 2 Si薄膜合金系统在不同温度下，Si平衡态偏析表面浓度与薄膜厚度的关系。图中标志垂直线为极限厚度，定义为薄膜系统平衡态表面浓度为体块系统平衡态表面浓度的90%时所对应的薄膜厚度。当薄膜厚度大于极限厚度时，薄膜系统平衡态的表面浓度随薄膜厚度的变化较小，尺寸效应对薄膜合金偏析影响较小；当薄膜厚度小于极限厚度时，系统中平衡态的表面浓度随薄膜厚度的变化明显，尺寸效应对薄膜合金偏析影响较大 [ 26 ] 。 图6给出了PdSi，Pd 2 Si，Pd 3 Si，Pd 5 Si和Pd 9 Si 2 薄膜合金系统在温度1200 K下，Si表面偏析平衡浓度和膜厚的关系。 图4、图5和图6结果显示为： 1) 负相互作用系数数值越大，其偏析程度越小； 2) 在温度范围500 K~2000 K内，Pd 2 Si合金薄膜系统的极限厚度随着温度的增大而减小，但相差甚小； 3) 对于同一相互作用系数，Si平衡态的表面浓度随温度变化很小；且当薄膜厚度小于一定值时，Si的表面浓度不随温度变化(模拟结果图形表示为完全重叠)； 4) 对于Pd 2 Si合金薄膜，若Ω = −276 kJ/mol时，其极限厚度约为1.3 nm；若Ω = −445 kJ/mol时，约为0.9 nm；对于Pd-Si薄膜系统，各成分的极限厚度都小于2 nm，这意味着对于Pd 2 Si合金薄膜系统，尺寸效应对其表面偏析的影响甚小。 图3. Pd 2 Si合金薄膜系统分别在无相互作用和有强相互作用情况下Si平衡态的表面浓度与薄膜厚度的关系 图4. 相互作用系数Ω = −276 KJ/mol时，Pd 2 Si薄膜合金系统在不同温度下，Si平衡态的表面浓度与薄膜厚度的关系。标志垂直线为极限厚度(见文中定义) 图5. 相互作用系数Ω = −445 KJ/mol时，Pd 2 Si薄膜合金系统，在不同温度下，Si平衡态表面浓度与薄膜厚度的关系。标志垂直线为极限厚度(见文中定义) 5.3. 薄膜合金动态的模拟结果 为了研究Pd 2 Si薄膜合金系统动态表面偏析，利用方程(1)及(6)模拟了Pd 2 Si合金薄膜系统在特定厚 度条件下，Si平衡态的表面浓度与时间的变化关系。由于Pd 2 Si合金薄膜的偏析能及负相互作用参数较大，动态偏析的计算表明，平衡态偏析达到的时间非常短。在T = 700 K，膜厚为3 nm的条件下，其动态表面偏析如图7所示，结果显示：Pd 2 Si薄膜合金达到平衡态所需时间仅为10 −4 s，且动态计算的Si表面偏析浓度最终结果与平衡态结果相符。由此得知，在Pd-Si薄膜合金体系中，合金平衡态表面浓度会在极短的时间内达到；描述动态偏析的速率方程(1)亦可以用于描述平衡态的表面偏析现象。 图6. 在温度T = 1200 K，Pd-Si合金在Si不同初始体浓度下，Si平衡态表面浓度与薄膜厚度的关系。标志垂直线为极限厚度(见文中定义) 图7. 在700 K下，Pd 2 Si合金在膜厚为3 nm时Si的表面浓度和时间的函数
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 1) Pd-Si合金系统的偏析参数计算值如表6所示； 2) 对于Pd-Si合金系统，Si发生表面偏析； 3) Pd-Si合金系统中，负强相互作用系数抑制了Si原子的偏析，Si的偏析程度较小，表面偏析现象不明显； 4) 不管在体块还是薄膜材料，Pd-Si合金系统对于同一相互作用系数，Si平衡态的表面度随温度变化很小；在薄膜材料中，当薄膜厚度小于一定值时，Si的表面浓度不随温度的变化而变化； 5) 尺寸效应对Pd-Si薄膜合金系统表面偏析影响较小，可忽略不计； 6) 在动态偏析过程中，Pd-Si合金薄膜达到平衡态所需时间极其短，且动态计算的Si表面偏析浓度与平衡态的结果相符。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 边界提取是图像处理中的基本问题之一。在分类总结相关工作的基础上，介绍了张量投票方法在边界提取中的应用，并通过实验展示了该方法的边界修复特性。 关键词 :边界提取，边界修复，张量投票
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在图像中，相邻的两个类型区域的分界线称为边界，边界表明一个类型区域的终结和另一个类型区域的开始，即是说，边界所分的区域其内部特征或属性是一致的或相近的，而相邻的两个区域内部的特征或属性彼此是不同的，图像中相邻两个区域的特征差异正是发生在边界处。经验指出，图像区域边界往往对应景物对象的边缘。图像上的边界点或边界线是因不同的反射或透射引起的，它们可能对应下述物理原因： 1) 物体的棱线、物体间的界限、物体边缘线； 2) 物体表面不同的颜色或不同的材料； 3) 空间曲线或曲面的不连续点； 4) 物体的阴影会产生边界。 边界在图像中所占比例较小，是图像的重要特征之一。由于模糊和噪声的存在，某些算法所检测到的边界可能展宽或间断，因此，边界检测(Boundary Detection)包括两个基本内容：提取边界点集，剔除某些边界点或填补边界间断点。边界检测技术可广泛应用于工业设计、医学图像三维重建、虚拟视景生成、图像识别等方面，多年以来，一直吸引着许多不同领域的研究人员 [ 1 ] 。 张量投票 [ 2 ] 可以应用于边界检测是很自然的，既然张量投票方法最初的设计是为了提取曲线，那么，如果能把形成目标边界的曲线完整地检测出来，就完成了边界提取的任务。同时，由于张量投票域能扩展图像中目标象素点的作用范围，这一方法还能在一定程度上修复缺失的边界。