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J-GLOBAL ID：201302295987158500   整理番号：13A1776891

TiO₂ナノ構造薄膜の成長速度に関する研究:分子動力学手法によるシミュレーションおよび人工ニューラルネットワークによるモデリング

Study on growth rate of TiO₂ nanostructured thin films: simulation by molecular dynamics approach and modeling by artificial neural network

著者 (1件)： BAHRAMIAN Alireza (Hamedan Univ. Technol., Hamedan, IRN)
資料名： Surface and Interface Analysis  (Surface and Interface Analysis)
巻： 45  号： 11/12  ページ： 1727-1736  発行年： 2013年11月 
JST資料番号： E0709A  ISSN： 0142-2421  CODEN： SIANDQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゾル-ゲルディップ-コーティング法を用いた実験研究,分子動力学(MD)手法を用いた計算機シミュレーションおよび人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いたモデリングの3つの観点から,TiO₂ナノ構造薄膜を研究した。MDシミュレーションの結果が,調製された膜の形態および表面構造に関して,それぞれ原子間力顕微鏡法(AFM)および走査型電子顕微鏡法(SEM)画像との良いレベルの一致を提供することがわかった。デポジションプロセスパラメターの膜厚みへの影響を調べるために,ANNおよび回帰モデルを用いることによって実験データおよびMDシミュレーションからの結果を分析した。ANNモデリング結果に基づき,この方法がプロセス条件の関数としてTiO₂ナノ構造薄膜の特性およびその成長メカニズムを説明付けることができた。

シソーラス用語： *酸化チタン ,  *ニューラルネットワーク ,  *計算機シミュレーション ,  *ナノ構造 ,  *薄膜成長 ,  成長速度 ,  表面構造 ,  原子間力顕微鏡 ,  電子顕微鏡観察 ,  膜厚 ,  回帰分析
準シソーラス用語： 走査型電子顕微鏡法 ,  *分子動力学シミュレーション

分類 (1件)： 酸化物薄膜  (BK14050P)

タイトルに関連する用語 (10件)： TiO2 ,  ナノ構造 ,  薄膜 ,  成長速度 ,  研究 ,  分子動力学 ,  手法 ,  シミュレーション ,  人工ニューラルネットワーク ,  モデリング