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多孔介质在工程领域中的应用非常广泛,其中有效导热率和孔隙率为多孔介质材料非常重要的性质,得到一个符合需要的有效导热率和孔隙率的多孔介质材料具有重要意义.本文使用四参数随机生成方法制作了训练数据集,搭建了一个条件生成对抗网络(CGAN),使用预定的有效导热率和孔隙率作为输入,生成一个满足输入条件的多孔介质结构.特别地,由于多孔介质的孔隙结构分布对材料的有效导热率影响巨大,提出局部结构损失函数参与网络训练,使得网络更好地学习到孔隙分布与导热率之前的关系.通过使用格子Boltzmann方法验证神经网络生成的多孔介质结构的有效导热率,结果表明该方法能够快速且准确地生成预定参数的多孔介质结构. 相似文献
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In_2Se_3是一种常见的A_2~ⅢB_3~Ⅵ型半导体,在不同温度下可表现出不同的物相,对应的晶格参数与物理性质也会有所不同.在过去几十年间,In_2Se_3的多相性引起了人们的关注,各物相的晶体结构被广泛地研究.近年来,研究发现α-In_2Se_3具有优异的光电、压电性能以及独特的铁电性能,可以预见它将在未来的半导体电子器件中发挥出重要的作用.本文综述了一系列In_2Se_3化合物的晶体结构与电子特性,我们首先简要介绍了这些In_2Se_3化合物的基本知识,接着详细讨论了它们的晶体结构与电子特性,最后对In_2Se_3化合物的研究前景进行了展望. 相似文献
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