[发明专利]一种不同入射粒子能量效应智能预测方法及系统

说明书

本发明提供了一种不同入射粒子能量效应智能预测方法及系统，所述预测方法包括：步骤一，采用机器学习方法预测不同能量的入射粒子辐照器件所产生的初级离位原子的信息；步骤二，根据所述初级离位原子的信息，采用区域增长算法，进行所述初级离位原子在所述器件中的移位级联动态演化仿真。本发明对拥有不同能量信息的入射粒子对空间半导体器件辐照损伤所造成的移位级联进行智能动态地预测和仿真，为快速准确地计算入射粒子与移位级联的相互作用提供基础，从而有助于揭示不同能量粒子对材料产生的物理作用现象。

技术领域

本发明涉及空间辐照的模拟仿真技术领域，具体而言，涉及一种不同入射粒子能量效应智能预测方法及系统。

背景技术

航天器在太空航行期间，外壳及内部器件受到强粒子流辐射，会在器件内部产生初级碰撞粒子(PKA)以及由PKA引发的级联碰撞，从而使材料内部产生辐照缺陷，进而导致材料宏观物理性能和力学性能等退化，造成材料失效进而引发重大安全事故。

移位级联得到的初级损伤态对材料的微观结构演化有显著的影响，是后续损伤累积和演化的模型基础，因此，移位级联产生的缺陷对于材料福照损伤的研究是非常重要的，并且其在模拟数据中的识别对于材料性质的理解是必要的。然而，移位级联过程发生在纳米和皮秒的长度和时间尺度上，因此很难通过实验方式直接研究，现有技术中虽然有一些研究探讨了多种因素对移位级联的影响，但是对移位级联的结果即如何识别移位级联得到的缺陷却缺乏相关研究。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种对不同能量的入射粒子辐照航空航天器件所造成的移位级联进行预测。

为解决上述问题，本发明提供一种不同入射粒子能量效应智能预测方法，包括：

步骤一，采用机器学习方法预测不同能量的入射粒子辐照器件所产生的初级离位原子的信息；

步骤二，根据所述初级离位原子的信息，采用区域增长算法，进行所述初级离位原子在所述器件中的移位级联动态演化仿真。

较佳地，所述采用机器学习方法预测不同能量的入射粒子辐照器件所产生的初级离位原子的信息包括：

获取数据库中的样本数据，并将所述样本数据划分为训练集和测试集；

分别定义所述训练集和所述测试集中的自变量和因变量，其中，所述自变量为所述入射粒子的能量信息，所述因变量为所述入射粒子辐照所述器件所产生的所述初级离位原子的信息；

采用非线性回归算法，根据所述自变量和所述因变量建立非线性回归方程，并通过所述非线性回归方程预测不同能量的所述入射粒子辐照所述器件所产生的所述初级离位原子的信息。

较佳地，所述初级离位原子的信息包括所述初级离位原子的能量、位置、加速度以及所述初级离位原子对其周围粒子碰撞所需的条件。

较佳地，所述根据所述初级离位原子的信息，采用区域增长算法，进行所述初级离位原子在所述器件中的移位级联动态演化仿真包括：

根据所述初级离位原子的位置信息，将所述器件划分为不同的区域块；

在t时刻，判断每个所述区域块中所述初级离位原子与其周围离子是否满足第一碰撞条件，当满足所述第一碰撞条件时，则所述初级离位原子与其周围粒子发生碰撞，改变所述初级离位原子周围粒子的状态，产生次级离位原子；

在t+1时刻，判断所述次级离位原子与其周围粒子是否满足第二碰撞条件，当满足所述第二碰撞条件时，则所述次级离位原子与其周围粒子发生碰撞，改变所述次级离位原子周围粒子的状态，产生新的离位原子；

随着时间的增长，反复进行迭代使碰撞在所述器件内进行扩散和增长，直至达到指定时间节点，完成所述初级离位原子在所述器件中的移位级联动态演化仿真过程。