Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM116825
035-os BibID:
(cikkazonosító)1024 (WoS)001103834200003 (Scpopus)85177478338
Első szerző:
Shenouda, S. S. (fizikus)
Cím:
Prediction and tuning of the optical energy gap and refractive index of amorphous titania-alumina thin films prepared by atomic layer deposition using adaptive neuro-fuzzy inference-system model / S. S. Shenouda, R. A. Mohamed, E. Baradács, Z. Erdélyi
Dátum:
2023
ISSN:
2190-5444
Megjegyzések:
Titania was mixed with different percentages of alumina during the preparation of an 8 nm film by atomic layer deposition. The effect of mixing on the transmittance and absorption spectra was investigated. Increasing the alumina percentage increased the transmittance and decreased the absorption of light. The films showed an indirect allowed transition with an energy gap that slightly increased with increasing alumina percentage. The refractive index was calculated using four different methods. The average value of the refractive index decreases from 2.350 for pure titania to 2.314 for titania (70%) and alumina (30%). The optical properties were estimated by using ANFIS model. To achieve the best fit, different configurations were trained using MATLAB-R2021a, and the ANFIS optimal network of training the transmittance of titania-alumina thin films was determined. Experimental measurements were compared with the ANFIS simulated outputs and it is clear that the experimental data and the ANFIS simulated results almost coincide. The major goal is to employ the ANFIS model to predict the optical properties of the underlying titania thin film at alumina concentrations, which are experimentally unmeasured. Thus, the net is reduced in the number of samples, which is important in saving effort, time, and costs, which is an urgent requirement today. The method based on machine learning presented here also works when few measurement data are available and the relationship between the parameters is nonlinear, making the use of other numerical methods, e.g., inter/extrapolation, questionable. Compatibility between practical and theoretical results provides availability for more applications in the field of material science.
Tárgyszavak:
Természettudományok
Fizikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
European Physical Journal Plus. - 138 : 11 (2023), p. 1-10. -
További szerzők:
Mohamed, R. A.
Baradács Eszter (1974-) (fizikus)
Erdélyi Zoltán (1974-) (fizikus)
Pályázati támogatás:
TKP2021-NKTA-34
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.