Ту хабаршысы


● Химико-металлургические науки



жүктеу 15.98 Mb.
Pdf просмотр
бет61/82
Дата15.03.2017
өлшемі15.98 Mb.
1   ...   57   58   59   60   61   62   63   64   ...   82

 Химико-металлургические науки  

 

     



                                               

№5 2014 Вестник КазНТУ  

          

348 


Position [°2Theta] (Copper (Cu))

10

20



30

40

50



60

70

80



90

100


110

0

200



400

600


800

5

,03



599

 [Е


]

3

,09



17

6 [


Е

]

2,



7

670


9 [

Е

]



2

,52


339

 [Е


]

2

,41



73

6 [


Е

]

2



,26

056


 [Е

]

2,



00

59

5 [



Е

]

1



,78

661


 [Е

]

1,



7

152


2 [

Е

]



1,

65

31



8 [

Е

]



1,

5

459



5 [

Е

]



1,

4

535



7 [

Е

]



1,

3

85



02 [

Е

]



1

,35


067

 [Е


]

1

,32



05

7 [


Е

]

1,



2

701


1 [

Е

]



1,

2

483



2 [

Е

]



1,

2

229



9 [

Е

]



1,

1

915



8 [

Е

]



1,

1

787



7 [

Е

]



1,

1

545



4 [

Е

]



1,

129


10

 [Е


]

1,

1



153

4 [


Е

]

1,



1

023


0 [

Е

]



1

,09


34

7 [


Е

]

 Program 2 (04.06.09)_3955



 

б) 


Рис. 1. Рентгеновская дифрактограмма образцов Y

3

Fe



5

O

12,



: а) до отжига, b) после отжига. 

 

Из рисунка 1.б видно, что в результате отжига материал принимает кристаллическую структуру  



в виде граната Y

3

Fe



5

O

12.



  

На рисунке 2 представлены кривые намагниченности М (Т) для ZFC и FC режимов измерения 

до и после отжига.  В соответствии с работами [13,14] зависимости М (Т), измеренные в режимах FC 

и ZFC, характеризуются  двумя  значениями  температур, называемых  температурой  блокировки T

b

  и 


температурой  расхождения  T

i. 


Температура  T

b

  соответствует  максимуму  зависимости  М  (Т), 



измеренной  в  режиме  ZFC.  Температура  T

i. 


соответствует  температуре,  при  которой  происходит 

расхождение зависимостей М (Т), измеренных в режимах FC и ZFC.  

 

 

а) 



 

b) 


Рис. 2. Графики зависимости магнитной восприимчивости образцов Y

3

Fe



5

O

122 



от температуры в режимах FC и 

ZFC: а) до отжига, b) после отжига 

 


 Химия-металлургия єылымдары 

 

ЌазЎТУ хабаршысы №5 2014  



 

349


Согласно  работе  [14]  разность  между  температурами  T

b

  и  T



i

  связана  с  дисперсией  частиц  по 

объему.  Из  этого  следует,  что  после  отжига  в  нанопорошках  Y

3

Fe



5

O

12



  наблюдается  увеличение 

дисперсии частиц по размерам.  

Наибольший  практический  интерес  вызывают  изменения  магнитных  свойств,  на  рисунке  3 

представлены кривые зависимостей M (H) при температурах 5 и 300К,  до и после отжига. 

 

 

а) 



 

б) 


Рис. 3. Графики зависимости М от Н при температурах 5 и 300К для образцов Y

3

Fe



5

O

12



: а) до отжига,  

b) после отжига 

 

Кривые  намагничивания  М  (Н),  измеренные  до  отжига,  показывают  переход  из 



ферромагнитного (Т =5 К) состояния в парамагнитное (Т=300К). Такое изменение магнитных свойств 

связано  с  ближним  порядком  расположения  атомов  аморфного  порошка  [15,16],  который 

разрушается с увеличением температуры в результате их теплового  движения. 

После  отжига  кривые  намагничивания  М  (Н)  при  температурах  5  и  300К  проявляют  только 

ферромагнитные  свойства.  Петля  гистерезиса  приняла  прямоугольную  форму.    Величина 

коэрцитивной  силы  H

c

  уменьшилась  в  50  раз,  магнитное  насыщение  М



s

  увеличилось  в  6  раз, 

остаточная намагниченность М

r

 увеличилась в 7 раз. Резкое изменение магнитных свойств связано с 



кристаллизацией  изучаемого  материала.  В  результате  чего  происходит  магнитное  упорядочение  с 

выгодным  расположением  магнитных  моментов  атомов,  которое  приводит  к  образованию 

устойчивых доменных структур.     

 

Заключение.  Таким  образом,  в  настоящей  работе  установлено,  что  порошок  полученный 

методом  solution  combustion  synthesis  находится  в  аморфном  состоянии,  образование 

наноструктурированного кристалла Y

3

Fe

5



O

12

, происходит послее его отжига. В результате  перехода 



из  аморфного  состояния  в  кристалическое  происходит  увеличение 

дисперсии  частиц  по  размерам. 

Устойчивые  м

агнитомягкие  свойства  с  высокой  магнитной  проницаемостью  µ  наблюдаются  после 

кристаллизации  изучаемых  порошков.  Представленные  результаты  могут  быть  полезны  при 

конструировании высокочастотных радиоустройств.   



 Химико-металлургические науки  

 

     



                                               

№5 2014 Вестник КазНТУ  

          

350 


ЛИТЕРАТУРА 

1.

 



 С.Е Кумеков, К.С. Мартиросян, А.А. Саухимов Получение наночастиц Y

3

Fe



5

O

12 



методом

 

solution 



combustion synthesis и изучение их магнитных свойств// Известия Академии Наук РК 2014 год, № 2 стр 168-172; 

2.

 



M.I. Yanovskaya, T.V. Rogova, S.A. Ivanov, N.V. Kolganova, N.Ya. Turova, J. Mater. Sci. Lett. 6, 274, 1987; 

3.

 



A. Sztaniszlav, E. Sterk, L. Fetter, M. Farkas-Jahnke, J. Laba´r, J. Magn. Magn. Mater. 41, 75, 1984; 

4.

 



S. Nakayama, J. Mater. Sci. 36, 5643, 2001; 

5.

 



N. Pandya, P.G. Kulkanrni, P.H. Parsania, Mater. Res. Bull. 25 (1990) 1073; 

6.

 



D.S. Todorovsky, R.V. Todorovska, St. Groudeva-Zotova, Mater. Lett. 55 (2002) 41; 

7.

 



Y.Horibe,  K.  Kishimoto,  S.  Mori.  Structural  Phase  Transitions  and  dielectric  Anomaly  in  YFe2O4-δ 

//Journal of the Korean Physical Society Vol.46, No.1 January 2005 pp192-194; 

8.

 

С.П. Губин, Ю.А. Кокшаров , Г.Б. Хомутов, Г.Ю. Юрков. Магнитные наночастицы: методы 



получения, строения вещества// Успехи Химии 74 (6) 2005 г; 

9.

 



K.  Suresh,  N.  R.  S.  Kumar,  K.  C.  Patil,  A  novel  combustion  synthesis  of  spinel  ferrites,  orthoferrites  and 

garnets, Advanced Materials, 3, 3, 148–150, 1991;  

10.

 

K.S.  Martirosyan  and  D.  Luss,  Fabrication  of  metal  oxides  nanoparticles  by  highly  exothermic  reactions, 



Chem. Eng. Technology, 32, 9, 1376-1383, 2009; 

11.


 

K.S.  Martirosyan,  L  Wang,  A.  Vicent  and  D.  Luss,  Synthesis  and  performance  of  bismuth  trioxide 

nanoparticles for high energy gas generator use, Nanotechnology, 20, 405609, 2009; 

12.


 

K.S. Martirosyan, and A.S. Mukasyan, Combustion Synthesis of Nanomaterials, In Dekker Encyclopedia of 

Nanoscience and Nanotechnology, Third Edition. CRC Press: New York, 983–1001, 2014; 

13.


 

Y.  Ichiyanagi,  M.Kubota,  S.  Moritake,  Y.  Kanazawa,  T.Yamada,  T  .Uehashi.  Magnetic  properties  of  Mg-

ferrite nanoparticles // Journal of Magnetism and Magnetic Materials. — 2007. — V.310. — P. 2378–2380; 

14.


 

A.  A.  Комлев,  A.  С.  Семеновa    Магнитные  характеристики  MGFe

2

O

4



-  содержащих  нанопорошков, 

полученных гидротермальным методом // Наносистемы: физика, химия, математика, 2012, 3 (6), С. 105–111; 

15.

 

С.  Крупичка  Физика  ферритов  и  родственных  им  магнитных  окислов  Том-2  //  Издательство  Мир 



Москва 1976 г. 

16.


 

А.А.  Преображенский,  Е.Г.  Бишард  «Магнитные  материалы  и  элементы»  //  Москва  Издательство 

«Высшая школа» 1986 г. 

 

REFERENCES 



1.

 

 S.Е Кumekov, К.S. Martirosyan, А.А. Saukhimov Fabricate nanoparticle of  Y3Fe5O12 by solution 



combustion synthesis and study it magnetic properties // News Academy of Science  Republic of Kazakhstan 2014 год, 

№  2 стр 168-172; 

2.

 

M.I. Yanovskaya, T.V. Rogova, S.A. Ivanov, N.V. Kolganova, N.Ya. Turova, J. Mater. Sci. Lett. 6, 274, 1987; 



3.

 

A. Sztaniszlav, E. Sterk, L. Fetter, M. Farkas-Jahnke, J. Laba´r, J. Magn. Magn. Mater. 41, 75, 1984; 



4.

 

S. Nakayama, J. Mater. Sci. 36, 5643, 2001; 



5.

 

N. Pandya, P.G. Kulkanrni, P.H. Parsania, Mater. Res. Bull. 25 (1990) 1073; 



6.

 

D.S. Todorovsky, R.V. Todorovska, St. Groudeva-Zotova, Mater. Lett. 55 (2002) 41; 



7.

 

Y.Horibe,  K.  Kishimoto,  S.  Mori.  Structural  Phase  Transitions  and  dielectric  Anomaly  in  YFe2O4-δ 



//Journal of the Korean Physical Society Vol.46, No.1 January 2005 pp192-194; 

8.

 



С.P. Gubin, Y.А.Koksharov, G.B Chomutov., G.Y. Yrkov, M

agnetic


 nanoparticals: obtained methods, 

structure and properties // Chemistry progress. — 2005. — Т.74. — С. 539–574; 

9.

 

K.  Suresh,  N.  R.  S.  Kumar,  K.  C.  Patil,  A  novel  combustion  synthesis  of  spinel  ferrites,  orthoferrites  and 



garnets, Advanced Materials, 3, 3, 148–150, 1991;  

10.


 

K.S.  Martirosyan  and  D.  Luss,  Fabrication  of  metal  oxides  nanoparticles  by  highly  exothermic  reactions, 

Chem. Eng. Technology, 32, 9, 1376-1383, 2009; 

11.


 

K.S.  Martirosyan,  L  Wang,  A.  Vicent  and  D.  Luss,  Synthesis  and  performance  of  bismuth  trioxide 

nanoparticles for high energy gas generator use, Nanotechnology, 20, 405609, 2009; 

12.


 

K.S. Martirosyan, and A.S. Mukasyan, Combustion Synthesis of Nanomaterials, In Dekker Encyclopedia of 

Nanoscience and Nanotechnology, Third Edition. CRC Press: New York, 983–1001, 2014; 

13.


 

Y.  Ichiyanagi,  M.Kubota,  S.  Moritake,  Y.  Kanazawa,  T.Yamada,  T  .Uehashi.  Magnetic  properties  of  Mg-

ferrite nanoparticles // Journal of Magnetism and Magnetic Materials. — 2007. — V.310. — P. 2378–2380; 

14.


 

A.  A.  Komelev,  A.  S.  Semenova    M

agnetic  characteristics

  of  MGFe2O4  contained  nanoparticals  obtained 

hydrothermal method // Nanosystems: physic, chemistry, mathematic, 2012, 3 (6), С. 105–111; 

15.


 

S. Krupichka Physic of ferrite and related its magnetic oxide Part-2 // P

ublishing house,

 World, Moscow 1976. 

16.

 

А.А. Preobrazhensky, Е.G. Bishard «Magnetic materials and elements» // Moscow «High school» Publisher 1986. 



 

Көмеков С.Е, Саухимов А.А., Жумабекова Н.Н., Даннагота Ч.Г.,

 

Мартиросян К.С.



 

 

Solution combustion synthesis (SCS) əдісімен алынған Y



3

Fe

5

O

12 

құрылымдық жəне магниттік қасиеттеріне 

күйдірудің əсері 

Түйіндеме:  Осы  жұмыста 

solution  combustion  synthesis  (SCS)  əдісімен

  алынған  нанокөлем  ферритің 

Y

3



Fe

5

O



12

  құрылымдық  жəне 

магниттік

  қасиеттеріне  күйдіру  əсері  зертелген.  Күйдіргеннен  кейін  зерттелген 



 Химия-металлургия єылымдары 

 

ЌазЎТУ хабаршысы №5 2014  



 

351


нано 

ұнтақтар кристал гранатқа Y

3

Fe

5



O

12 


болып айналады. Нəтижесінде нанобөлшектің дисперсия мөлшері өсуі 

байқалды жəне тұрақты ферромагниттік қасиеттер көрінеді.   

 

Түйін  сөздер:  иттрий  ферриті,  solution  combustion  synthesis  (SCS),  температураның  бұғаттағышы,  

магниттік қанығу. 

 

Кумеков С.Е, Саухимов А.А., Жумабекова Н.Н., Даннагота Ч.Г.,



 

Мартиросян К.С.ъ 



 

Влияние  отжига  на  структурные  и  магнитные  свойства  y

3

fe

5

o

12

  полученного  методом solution 

combustion synthesis 

Резюме:  В  работе  приводятся  исследование  влияния  отжига  на  структурные  и  магнитные  свойства 

наноразмерного  феррита  Y

3

Fe

5



O

12

,  полученного  методом  solution  combustion  synthesis  (SCS).  После  отжига 



происходит  кристаллизация    изучаемых  порошков  в  гранат  Y

3

Fe



5

O

12. 



В  результате  чего  увеличивается 

дисперсия наночастиц по размерам и появляются устойчивые ферромагнитные свойства. 



Ключевые  слова:  феррит  иттрия,  solution  combustion  synthesis  (SCS),  температура  блокировки,  

намагниченность. 

 

Кumekov S.Е, Saukhimov А.А., Zhumabekova N.N., Dannangoda C.G. Маrtirosyan К.S. 



Influence of 

annealing 

on the structural and 

magnetic properties 

of Y

3

Fe

5

O

12

, obtained by solution 

combustion synthesis (SCS) 

Summary:  The  paper  presents  a  study  of  influence  of  annealing  on  the  structural  and  magnetic  properties  of 

nano-sized  ferrite  of  Y

3

Fe

5



O

12

,  obtained  by  Solution  Combustion  Synthesis  (SCS).  After  annealing,  the  size  of 



nanoparticles is increased with stabilizing the ferromagnetic properties of the ferrites.     

Key words: yttrium ferrite, solution combustion synthesis (SCS), blocking temperature, magnetization.  

 

 Физико–математические науки

  

 

№5 2014 Вестник КазНТУ  



          

352


 

 

  

 



 

 

 



 

 

 

УДК  004.891 



А.А. Куатбаева

1

,  А.П. Рыжов

2

, Т.А. Шмыгалева

2

 

 

(

1



Казахский национальный университет имени аль-Фараби)  

ahamala@gmail.com 

(

2

Московский государственнный университет имени М.В. Ломоносова) 



 

ВОЗМОЖНОСТНАЯ МОДЕЛЬ ПОСТАНОВКИ ДИАГНОЗА  

НА ОСНОВЕ ФОРМАЛЬНЫХ МЕТОДОВ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ 

 

Аннотация.  Показано,  что  для  решения  многих  задач  медицинской  диагностики  естественно 

применение  не  вероятностной,  а  возможностной  модели  анализа  и  интерпретации  данных,  полученных  как  с 

использованием  современных  медицинских  технологий,  так  и  отражающих  самочувствие  и  состояние 

больного, профессиональный опыт и интуицию врача. 



Ключевые слова: мягкие вычисления, возможностная модель, нечеткая логика. 

 

Символическая  нечёткая  логика  основывается  на  понятии  t-нормы.  После  выбора  некоторой  t-



нормы  (а  её  можно  ввести  несколькими  разными  способами)  появляется  возможность  определить 

основные  операции  над  пропозициональными  переменными:  конъюнкцию,  дизъюнкцию,  импликацию, 

отрицание  и  другие.  Нетрудно  доказать  теорему  о  том,  что  дистрибутивность,  присутствующая  в 

классической логике, выполняется только в случае, когда в качестве t-нормы выбирается t-норма Гёделя. 

Кроме  того,  в  силу  определенных  причин,  в  качестве  импликации  чаще  всего  выбирают  операцию, 

называемую residium (она, вообще говоря, также зависит от выбора t-нормы). 

Определение  основных  операций,  перечисленных  выше,  приводит  к  формальному  определению 

базисной  нечёткой  логики,  которая  имеет  много  общего  с  классической  булевозначной  логикой 

(точнее, с исчислением высказываний). 

Существуют  три  основных  базисных  нечётких  логики:  логика  Лукасевича,  логика  Гёделя  и 

вероятностная  логика.  Объединение  любых  двух  из  трёх  перечисленных  выше  логик  приводит  к 

классической булевозначной логике. 

При  моделировании  медицинских  объектов  приходится  на  практике  сталкиваться  с 

нечёткостью и неопределённостью их описания, связанной с неполнотой и недостоверностью знаний, 

случайностью  и  неточностью  данных,  субъективным  подходом  к  их  описанию.  Недостаточная 

эффективность  вероятностных  методов  моделирования  подобных  объектов  связана  прежде  всего  с 

невозможностью  эмпирического  построения  их  стохастических  моделей,  обусловленной 

изменчивостью  во  времени  характеристик  самочувствия  больного  и  симптомов  заболевания,  так  и 

неформализованным и во многих случаях субъективным характером признаков заболевания 

Необходимо  уточнить  диагностические  критерии,  формализовать  и  проанализировать 

симптоматику заболевания. 

Как было отмечено, при неформализованном характере признаков заболевания и ограниченном 

размере обучающих выборок вполне естественны возможностные методы обучения и распознавания

Качество  стохастических  методов  медицинской  диагностики  [1-2]  определяется  вероятностью 

потерь, сопутствующих ошибочному диагнозу. 

Группы  симптомов  болезни,  соответствующие  разным  диагнозам  представляют  собой  

определенные  области  в  пространстве,  которые  образуют  некоторые  размытые  кластеры.  Каждую 

 

●  

Ф И З И К О - М А Т Е М А Т И Ч Е С К И Е   Н А У К И  

 


 Физика–математика єылымдары 

 

ЌазЎТУ хабаршысы №5 2014  



 

353


историю  болезни  можно  представить  в  виде  точки    пространства,  координаты  которой    есть 

симптомы описания заболевания [3]. Стоит отметить, что информация, необходимая для построения  

системы  может быть получена как из историй болезни, так и непосредственно от врачей-экспертов в 

данной области. Если положение разделяющей поверхности вычислено, то при появлении новой истории 

болезни  можно  легко  определить,  по  какую  сторону  разделяющей  поверхности  она  находится,  т.е. 

корректно поставить диагноз.  

Нечеткая  логика  позволяет  улучшить  классификационные  модели    для  определения 

перекрывающихся  (пересекающихся)  классов.  Нечеткое  моделирование  позволяет  представить 

знания  в  виде  набора    нечетких  логических  правил,  что  делает    этот  метод  привлекательным    для 

решения дифференциально-диагностических задач в медицине. 

Число симптомов и синдромов заболеваний очень велико. По самым скромным подсчетам  число 

двоичных признаков для закрытой травмы черепа и головного мозга  превышает две тысячи [4].  

В  возможностной  модели  медицинской  диагностики  оптимальным  является  такое  правило 

постановки  диагноза,  которое  минимизирует  возможность  сопутствующих  ему  потерь.  В  работах  [3-4] 

показано,  что  для  восстановления  возможностной  модели  классификации,  в  данном  случае  -

диагностики,  достаточно  восстановить  только  переходные  возможности  постановки  того  или  иного 

диагноза при зарегистрированном у больного наборе симптомов, в то время как для восстановления 

вероятностной  модели  классификации  достаточно  восстановить  соответствующие  переходные 

вероятности.  Алгоритм,  осуществляющий  постановку  диагноза,  носит  при  возможностном 

моделировании  «советующий»  характер,  оценивая  последствия  разных  вариантов  ошибочной 

диагностики.  Эти  ошибки  могут  иметь  различные  последствия  для  больного:  одни  при  зачислении 

здорового  человека  в  класс  патологии  и  совсем  иные  при  отнесении  субъекта  с  серьёзным 

заболеванием в класс здоровых. 

При  решении  задачи  медицинской  диагностики  недостаточно  руководствоваться  лишь 

построенной  моделью  медицинского  объекта,  в  данной  задаче  -  моделью  состояния  больного, 

характеризующейся  распределением  возможностей  пары  нечётких  элементов  -(«наблюдение,  как 

набор зарегистрированных признаков (симптомов)», «реальное состояние больного»). Главная задача 

компьютерной  системы  предварительной  диагностики  -  вынесение  решения  о  состоянии  больного. 

Потери характеризуются индикаторной функцией l

k,d


 

∈ [0, 1], определяющей возможность покрытия 

точки  (k,  d)  нечётким  множеством  Λ.  Здесь  l

k,d 


интерпретируется  как  возможность  потерь, 

обусловленных постановкой диагноза d, в то время как на самом деле больной страдает заболеванием 

k.  Выносимое  компьютерной  системой  решение  о  состоянии  больного  определяется  как  значение 

нечёткого  элемента  δ.  Нечёткое  правило  решения  о  состоянии  больного  по  набору  зарегистрированных 

симптомов определяется распределением переходной возможности решения δ при наблюдающемся у 

больного  наборе  признаков  (симптомов).  Оптимальным  является  решающее  правило,  минимизирующее 

возможность потерь при постановке диагноза.  

Правило  постановки  диагноза,  минимизирующее  риск  потерь.  Сопоставим  каждому  субъекту 

(пациенту) n-мерный нечеткий вектор признаков χ = (χ

1

 , χ



2

 , . . . , χ

n

), принимающий значение x 



∈ X, где 

   


x = (x

1

, x



2

 , . . . , x

)  


 

 

 



                  (1) 

 

xj 



∈ Xj -ответ пациента на j-й вопрос анкеты, рассматриваемый 

как значение j-го признака (симптома) его заболевания, j = 1 . . . n, 

X = X

1

 ×X



2

 ×. . .×Xn, Xj = {x

j1

, x


j2

 , . . . , x

nj

 } -множество значений j-го признака, n



j

 -количество 

значений j-го признака, j = 1 . . . n, n -число признаков. 

Пусть æ -нечёткий элемент, значениями которого являются номера классов (заболеваний) k 

∈ 

{1,  .  .  .  ,  M}.  Распределение 



ϕ

χ,æ


(·, ·)   характеризует  нечёткую  связь  между  симптоматийным 

описанием  состояния  больного  и  реальным  его  состоянием  и  определяет  возможностную  модель 

состояния больного. Φ

χ,æ


(x, k) –возможность равенств χ = x, æ = k, x 

∈ X, k ∈ {1, . . . , M}. l

k,d 

∈ [0, 1] - 



возможность потерь при отнесении субъекта класса k к классу q,q = 1, . . . , M. Далее не будем делать 

различий  между  субъектом  и  присущим  ему  вектором  значений признаков  x  =  (x

1

, x2,  .  .  .  , xn).  В 


1   ...   57   58   59   60   61   62   63   64   ...   82


©emirsaba.org 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет