平均温度（共4篇）
平均温度 篇1
1 人体热舒适与室内平均辐射温度
室内热环境状况包括物理上和心理上两个方面, 与人的热舒适密切相关的环境物理因素包括空气温度、空气湿度、空气流动 (风速) 和平均辐射温度。以上四因素的合理组合即可形成恰当的室内热环境, 实现人体的热舒适。
现代建筑是由建筑师和设备工程师共同完成的。建筑室内空气温度、空气湿度、空气流动 (风速) 的组织和调节与建筑师和设备工程师密不可分, 而室内平均辐射温度的设计和调节与设备工程师无关, 完全由建筑师进行控制。所以, 建筑师在建筑节能问题中占主导地位, 如何通过建筑设计手段调节室内平均辐射温度对于实现人体的热舒适, 降低建筑能耗都有至关重要的意义。
2 平均辐射温度 (TMRT) 与围护结构内表面温度 (tnb)
对于一般建筑来说, 室内热辐射主要指房间内各表面和设备对人体的热辐射作用。室内热辐射的强弱通常用“平均辐射温度” (Mean Radiant Temperature) 代表。平均辐射温度的意义是一个假想的等温围合面的表面温度, 它与人体间的辐射热交换量等于人体周围实际的非等温围合面与人体间的辐射热交换量。其数学表达式为:
其中, TMRT为平均辐射温度, K;Fj为周围环境第j个表面的角系数;Tj为周围环境第j个表面的温度, K;εj为周围环境第j个表面的黑度;ε0为假想围合面的黑度。
平均辐射温度对室内热环境有很大影响。在炎热地区, 夏季室内过热的原因除了夏季气温高外, 主要是由于外围护结构高温内表面的长波热辐射, 以及通过窗口进入的太阳辐射造成的。而在寒冷地区, 如外围护结构内表面的温度过低, 将对人产生冷辐射, 也严重影响室内热环境及人体舒适性。
外围护结构内表面温度 (周围环境第j个表面的温度) 可用下式表示:
其中, tnb为外围护结构内表面温度, ℃;tn为室内温度, ℃;k为外围护结构传热系数, W/ (m2·K) ;tw为室外计算温度, ℃;α为外围护结构内表面换热系数, W/m2。
由以上两式可以看出, TMRT很大程度上取决于围护结构的内表面温度tnb, 由热舒适评价指标 (PMV—PPD) 可知对人体的舒适感有较大影响 (PMV值随TMRT及tnb的降低而减小, 且变化较显著) 。而tnb随外围护结构传热系数k的增大而减小, 随外围护结构内表面换热系数α的增大而增大。
影响表面间辐射换热的因素除表面温度和表面的辐射性质外, 还与表面几何特性 (面积、形状) 、表面间的相对位置有关。
3 设计调节措施
3.1 整体环境规划的设计策略
整体规划设计充分体现“建筑设计结合气候”的设计思想, 分析构成气候决定因素 (如太阳辐射、大气环流、地理条件等) 的有利或不利影响, 通过建筑的规划布局, 从建筑选址、建筑和道路、建筑朝向、建筑体型、建筑间距、冬季主导风向、太阳辐射、建筑外部空间环境构成等方面进行深入研究, 因地制宜, 以适应宏观区域性气候特征, 创造适宜的微气候环境。从采光遮阳、保温隔热、蓄热集热、采暖制冷、通风防风、防潮防结露等方面采用相应的技术手段, 形成良好的室内热环境。其设计方法依靠建筑技术手段实现建筑与气候的和谐统一。
3.2 单体建筑设计
3.2.1 建筑体型与朝向
建筑体型和朝向与围护结构散热和太阳辐射得热直接相关, 体型系数越大, 单位体积对应的外表面面积越大, 外围护结构的传热损失也越大, 从外界通过辐射得热的面积也大。因此对于需要进行防寒设计的地区:1) 尽量节省外围护结构面积;2) 使建筑物能充分争取冬季太阳辐射得热, 以期减少热损失, 提高室内平均辐射温度。这也与节能设计思想一致。但另一方面, 体型系数过小又会影响建筑造型、平面布局、采光通风等因素, 因此, 对于需要进行防热设计的地区, 体型系数需要结合多方面因素综合考虑。
3.2.2 建筑的平面布置
除南方少数地区外, 我国绝大部分地区冬季寒冷, 夏季炎热。因此, 住宅建筑设计中, 主要空间朝向南, 或向南偏东, 或向南偏西。比如“厅”在现代住宅中, 已成为居住者各种起居活动的主要空间。客厅南向布置, 卫生节能, 室内自然热环境较好。对于北方城市, 生活用房设置在南向, 辅助用房设置在北向, 充分利用天然能源, 是最基本的改善住宅室内热环境的设计。
3.2.3 建筑物的门窗
建筑物的外门和外窗是冬季冷风侵入、夏季阳光入射的主要通道, 是建筑保温隔热的薄弱环节。为了获得良好的室内平均辐射温度, 首先要采取措施减少门窗传热损失, 其次要加强气密性, 应从下面几方面入手:
1) 控制窗墙比:需兼顾保温和太阳辐射得热两个方面, 对某些地区还要考虑自然通风的需要。
2) 增加门窗层数:通过增加窗扇层数和玻璃层数, 增设窗用薄膜、镀膜窗帘、窗板等来改善窗的热阻。
3) 提高材料保温性能:窗用材料包括窗用玻璃、窗用薄膜、绝热窗框等的选择和使用。目前常用的热反射玻璃和吸热玻璃可大大减小室内热量向外辐射的透光率, 还有复合玻璃, 致变色玻璃等。
4) 提高门窗气密性:门窗框应选用形变小的材料, 框扇之间缝隙应严密, 在不开启部分使用密封胶, 开启部分加设密封条。
5) 遮阳设计:遮阳可阻挡直射阳光进入室内, 防止室内局部过热, 对于改善室内热环境效果显著。
3.2.4 建筑物的墙体
墙体是外围护结构的主体, 可以采用传热系数小、保温性能好、蓄热能力强的墙体, 还要注意热、冷桥的处理。可以采用由不同材料组合成的复合墙体形式, 复合墙体能满足围护结构各种功能的要求, 有着更多的优越性。玻璃幕墙和双层玻璃幕墙、透明绝热墙等新式墙体, 能透过可见光而不透过长波热射线, 将墙体保温隔热和采光结合起来。喷洒降温玻璃幕墙利用水幕形成的流动屏障来隔辐射热, 由于水对热线的吸收比较高而且在流动, 吸收辐射热后再把热量带走, 隔热作用良好。太阳能电力墙和太阳能集热蓄热墙 (如水墙、充水墙和相变储热墙等) , 积极利用太阳能, 绿色、环保、节能, 还有绿化墙体, 经济、美观、生态。
3.2.5 建筑物的屋顶
屋顶的作用是保温、隔热和防水, 对室内热舒适性影响较大。
种植屋面和蓄水屋面在减少屋顶得热、减少屋顶传热和散热方面有一定优势;通风屋顶利用流动的空气带走热量;架空屋顶除遮阳导风外, 屋顶遮阳隔栅的角度还具有可变性, 有利于控制屋面太阳辐射得热;自控光热屋顶利用轻型、高热阻透明复合构件, 可针对太阳辐射和季节变化, 根据室内对光、热的需要调节太阳辐射入射量。太阳能在建筑中的应用主要表现在太阳能屋顶的开发, 屋顶安装光热集热和光电转换设置采集、转换、储存、分配太阳能, 使屋顶的形式和构造出现了许多新的内容。
3.2.6 楼地面
围护结构中与人直接接触的部分是楼地面, 它对人的热舒适性影响最大。地面舒适条件取决于地面的吸热指数B值, B值愈大, 地面从人体吸热愈快, 所以室内地面最好选用B值小的材料进行铺装, 比如实木地板等。对于接触室外空气的地板及不采暖地下室上部地板应采取保温措施, 冬季地面散热最大的部分是靠近外墙的部分, 宽度0.5 m～2 m左右应采取保温措施。
楼地面不仅具有支撑作用, 还具有蓄热作用, 用于调节室内温度变化, 可以在地板中填充相变材料, 增强其蓄热作用, 以获得理想的室内平均辐射温度。
低温辐射采暖地板通过辐射换热加热各围护结构内表面及室内各物体表面, 从而提高室内平均辐射温度, 增加人体热舒适度, 人体实感温度比传统对流采暖高2 ℃～3 ℃。
4 结语
总之, 室内平均辐射温度和外围护结构内表面温度对人体的舒适性有极大影响, 室内平均辐射温度调节的关键是通过各种构造设计手段获取理想的外围护结构内表面温度。而获取理想的外围护结构内表面温度的主要措施是围护结构的保温隔热, 这也正是建筑节能热工方面的主导思想。在通过建筑设计手段调节室内平均辐射温度的同时也证明了围护结构的节能与人体热舒适的改善是一致的。
摘要：通过对人体热舒适和室内平均辐射温度及围护结构内表面温度的分析, 从整体环境规划、单体建筑设计方面探讨了对室内平均辐射温度的设计调节措施, 并提出了围护结构的节能与人体热舒适改善的一致性。
关键词：热舒适,室内平均辐射温度,围护结构内表面温度,调节措施
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平均温度 篇2
1 气温的日变化
气温的变化主要是由于日照引起的, 一个地方的日气温变化是有规律可循的。一般来说, 日最高气温出现在下午两点左右, 而日最低气温则出现在凌晨六点左右, 日气温变化曲线就像一条反正弦曲线。但如果有强冷空气入侵, 日气温变化曲线则近似可以看成一条一直持续下降的直线。但也有特殊情况, 如该地突然生成了大量的云, 将天空中的太阳光挡住, 日最高气温将会受到影响, 暂时停止因被太阳直接照射而迅速上升的趋势;或者夜晚的时候, 天空中的云突然开始消散, 当地的地面辐射没有云层阻挡直接向外太空外逸, 日最低气温迅速下降;当然, 还有空气中雾的生成、水的结冰等等天气现象也会影响日气温极值。
2 气温的地区差异
气温的日变化大部分是由于日照造成的, 那么从理论上来说, 根据太阳入射角度不同, 单位面积入射太阳能大小不同的关系, 气温的地区分布应该是一个从北到南, 从低温到高温的分布特点 (北半球) 。但如果仔细分辨, 气温的日极值分布即使在同一纬度上还是有很大差异的。造成这种差异现象的原因从大尺度上看, 主要是因为天气现象, 其中, 影响最大的因子是天空中云量的变化和冷暖空气的流动。但如果排除天气现象的因子, 即从中小尺度上看, 相近地区的天气现象应该相似, 冷暖空气流动影响也可以忽略。我们发现即使排除了天气现象这个主要因子, 气温的日极值分布仍然不均匀, 差异很大。造成这种现象的原因有很多, 例如某些地方海拔较高;某些地方植被较多;某些地方是城市或者工业区, 有热岛效应;某些地方土质和其他地方不同, 热辐射效果差异较大;某些地方靠近水系等等。这些地区特征差异随着季节的变动也会发生改变。但是如果仔细总结这些差异, 大体上可以发现这么一种规律, 即日温差越大, 地区差异越明显;日温差越小, 地区差异越小。即地区气温极值差异与日温差成正比。
3 气温的日温差与天气现象的关系
地区气温的日温差即日最高气温与日最低气温的差值。这个差值与当地的天气现象有很大关系。一个地方气温的日温差主要与当日该地天空中云量的变化有关, 其次与冷暖空气的流动有关, 再其次与起雾、结冰等水汽状态变化有关。但天空中云量的变化对日气温变化的影响占了主导地位。
4 通过假设排除干扰因子
实际上, 天空中云量的变化主导了一个地方日气温差的变化, 那么我们可以做这样一个假设。假设一个地点的日温差可以近似地代表当地的云量变化, 即近似地代表了天气现象的变化。然后我们再假定这样一种情况, 先确定一个基准站点, 然后选定以这个基准站点为中心, 大概方圆50公里左右的地区内所有的区域站为子站。由于地区面积较小, 基本上可以近似地认为这个区域范围内, 所有地方的天气现象———包括云量变化、冷暖空气流动一致, 即基准站点的天气现象代表整个区域的天气现象。在这种假定下, 即在天气现象一致的情况下 (排除了不同地区天气现象不同对气温造成的干扰) , 我们做这样一种猜想:地区内各站点与基准站点的日极值气温差与地区内天气现象的比值就代表这地区特征差异。根据预报员对基准站点的气温预报, 通过地区特征差异因子和预报温差与过去实况的极值气温差来计算地区内不同地点的气温预报。为了一定程度上尽可能排除个别现象和季节不同导致的误差, 过去实况资料取最近n天的资料求平均。具体表现形式如下面的公式:
Ai是最近第i天的地区特征差异因子, Tsq是区域站子站的实况气温极值 (最高或最低) , Tsk是基准站点的实况气温极值, Tsw是基准站点的实况日温差。Tyq是区域站子站的预报气温极值, Tyk是预报员对基准站点的极值气温预报, Tyw是预报员对基准站点的预报日温差。
5 预报方法的实际检验
为了对这种预报方法的实际效果进行检验, 我们任意抽取了一天以基准站点的实况温度代替预报温度, 然后再把某市所有区域站点的实况温度和预报温度放在一起进行比较, 如下表:
从数值对比上看, 基本上误差都非常小, 只有个别站点误差较大, 但仍在2℃以内, 满足预报要求。
一次预报的准确性并不能代表全部, 不同的季节各地的温度差异也不同, 为了准确地验证方法的准确性, 我们针对不同季节进行了一次连续统计, 统计时间段为一、四、七、十月四个月中每个月的21号到30号。实况气温与预报气温对比如上表。
通过统计, 我们发现如果连续一段时间天气现象稳定无明显变化, 预报准确率会有明显上升。从上面统计表格中的数据可以看出春季的气温预报误差比较大, 夏季的比较准确。这是因为春季天气现象变化较大, 冷暖空气频繁, 气温变动幅度较大。其中一月份的预报准确率较高是因为整个一月份的中下旬气温变动较小。日预报准确率最差的日是4月25日, 全市7个有温度要素的区域站, 包括最高最低气温共14个极值气温, 实况预报差>2℃的预报值有3个, <=1℃的预报值只有2个, 预报准确率只有54%, 实况预报值相差较大的站多为距离基准站点偏远的站点。
6 结论和讨论
平均差值法是统计方法的一种, 应用到天气预报方面, 其优点是: (1) 将地区特征差异通过数值因子表现出来; (2) 计算简便, 与预报员平时对乡镇气温预报的思路非常接近, 容易理解; (3) 预报结果基本上可以满足预报需求; (4) 大量减少了预报员的工作量, 预报员只需要考虑基准站点的气温预报即可。
而其缺点与进一步完善的方向为: (1) 该方法是一个由点到面的扩展预报方法, 对于预报员基准站点的气温预报准确性要求非常高。 (2) 本方法没有加入高空的冷暖空气流动因子进行预报计算。 (3) 预报面积较小。由于本方法的假设前提是相同的天气现象影响整个区域, 所以预报面不能太大, 大面积的预报就需要按照一定的距离设定多个基准站点进行预报。 (4) 本方法假设区域有相同天气现象, 但实际上不可能完全一样, 这个实际上的天气现象误差影响了区域气温预报结果。 (5) 在实际预报中, 区域站数据的正确性对预报结果有很大影响 (例如某站点从上午8点开始故障, 那么数据库中该站点今天最高气温就会非常低, 与实际值误差非常大) 。预报员必须每天对昨天的实况资料进行检查, 删除问题站点数据, 以保证未来数天的预报结果不受影响。因此该方法尚需要在实际业务应用中不断检验并不断完善。
摘要：本文介绍一种利用区域天气观测站资料制作乡镇精细化气温预报的方法。通过与一个基准站点的极值温度差值的日温差比来计算如何得到其他站点的精细化气温预报。从效果上看, 基本上能客观反映出地区气温的分布差异, 与客观事实较为符合。
关键词：区域天气观测站,温度,精细化,预报
参考文献
平均温度 篇3
温度采集系统在温室自动控制系统中具有非常重要的作用。但是,由于温室的温度分布不均匀,且受较多因素的影响,所以,在温度值的测量方面需要进行多点测量,并将数据融合起来以确定其最终的温度。过去的方法基本上采用均值法融合出最终的温度值来,当由于某种原因使某一传感器出错或受到干扰时,将导致系统采集数据的误差变得很大[1]。
为了改善数据采集系统的性能,本文提出了基于信息融合技术的温室温度测量方法,该方法建立在多传感器数据测量基础之上,从而达到正确测量温度的目的。
1 数据采集系统
考虑到温室面积大且温度分布不均匀,因此在温室中放置了8个温度传感器,温度采集系统原理图如图1所示。由于8路信号调理电路完全一样,所以此处只给出了其中一路信号调理电路原理图,如图2所示。
系统以Atmel公司的单片机ATmega16为核心,它是具有增强型RISC内核的Flash存储器单片机,具有高速处理能力,低功耗,每MHz可实现1 MIPS的处理能力。它本身自带有512 B的EEPROM,擦写寿命为100 000次,能够不使用外部的EEPROM来存储一些需要掉电保护的数据(比如报警的上、下限值);同时该单片机还有一个10位的逐次比较型ADC,它与一个8通道的模拟复用器连接,能对来自端口A的8路单端输入电压进行采样,降低了成本。
本系统采用8个Cu50(阻值54 Ω)热电阻温度传感器同时采集8路温度参数,信号调理电路使用不平衡电桥来测量来自传感器的微弱信号,并且使用精密的带隙电压源作为基准电压,还使用了精密仪表放大器AD623将信号变为合适的单端模拟电平输入到单片机的8个ADC端口[2]。
另外,使用单片机内置的看门狗组成复位电路,并使用模拟电压比较器进行电源电压的监控,以提高系统的可靠性。本数据采集系统采用MAX232芯片与PC机进行通信,同时设计了4个按键和1个1602液晶显示器来对系统参数进行设定。
2 疏失数据的消除
假设本系统采用具有相同精度的8个温度传感器,且具有正态分布特性的测量结果。在进行疏失误差处理时,依据实际情况和本采集系统的特点,决定采用莱以特准则法消除粗大误差[3,4]。在莱以特准则中能够反映数据分布结构的参数主要有:残差和标准偏差估计,其用法和定义如下:
(1) 假设对某一被测对象进行多次独立测量,得到一列测量值:X1、X2、…、Xn。
(2) 定义残差为:
undefined。 (1)
其中:undefined为测量值的均值。
(3) 标准偏差估计为:
undefined。 (2)
设测量误差是服从正态分布的,若数据Vi满足下式,则认为Xi含有粗大误差应去除:
undefined。 (3)
3 归一化加权平均算法
如果某一系统使用有限的测量次数时,我们常规的测量平均值法对数据的处理只是将数据进行平均,对误差的处理也只是将误差平均化,因此得到的测量数据精度不高。归一化的加权平均值算法是利用计算数据的加权值进行数据处理,与经典的数据融合方法相比,该算法具有计算量低、精度高的特点。由于该方法具有计算量小、电脑编程简单等优点,非常适合于缓慢变化的变量检测,而温室中的温度采集系统就具有这种特点,所以本系统中采用了归一化的加权平均算法。下面具体介绍这种方法的实施过程。
采集被测环境中8个温度传感器的测量数据,得到它们的测量列,首先得到具有一致性的测量数据,其次依据本算法得出数据融合值,进而算出温度的准确测量结果,去除测量过程中的不确定性[5,6]。具体步骤如下:
(1) 由一致性数组Xi(i∈[1,N])能够得出被测数据的平均值:
undefined。 (4)
(2) 计算每一测量值Xi相对于均值undefined的偏差量ΔXi:
undefined。 (5)
(3) 将偏差量ΔXi代入权值函数f(X),作归一化处理得到undefined:
undefined。 (6)
(4) 由归一化偏差量得到加权值undefined:
undefined。 (7)
(5) 由加权值得到最终的平均值X+:
undefined。 (8)
其中的权值函数f(ΔXi)可以根据不同的应用来选择。
4 融合结果分析
温室控制系统中采集的两组数据见表1。本系统中,根据经验选择权值函数为:
第一次测量后,得出8个温度传感器的平均值为20.05 ℃。使用归一化的加权平均值算法进行处理:首先,去除疏失误差值,经过计算可以知道8个测量数据都是具有一致性数据,采用前文所述方法,可得加权平均值X+=20.01 ℃。
在第二组测量数据中,由于4号所在位置的传感器发生故障,因此它的测量数据与其他数据偏离很大,使用算术平均值进行计算,其结果为:undefined。使用莱以特准则可知4号传感器测得数据的误差是疏失误差,去除这个疏失误差值后,对剩下的7个测量值进行数据融合,得X+=18.66 ℃。
通过仿真结果可以知道,使用归一化的加权平均值算法能够提高温度采集的精度,并且有效消除了由于传感器失效引起的误差。
5 结论
本文在进行温室温度测量时,使用了莱以特准则和归一化的加权平均值算法对数据进行处理。使用本文提出的多传感器数据采集方法和数据融合方案,可以在系统硬件与其他条件不变的情况下,使系统的检测精度得到提高,尤其是当系统中的某些传感器出现故障时,系统能够根据其他非失效传感器所提供的信息,通过信息融合得到所测温室的准确温度,进而增强系统的检测精度,为温室控制系统提供准确的判据。
摘要：根据大棚温室环境空间大以及其温度分布受多种因素影响等特点,设计了一种基于多传感器信息融合技术的温度采集系统。该温度采集系统采用AVR单片机、Cu50热电阻搭建硬件平台,用嵌入式C语言编写程序。在此基础上,运用莱以特准则法消除疏失误差,并采用归一化的加权平均值融合算法对8个通道检测到的温度信号进行数据处理,得到了采集温度的准确估计值。仿真结果表明,这种方法实时性好,可以提高系统的鲁棒性与精度,适合平稳过程的测量估计。
关键词：温度采集,多传感器,莱以特准则法,归一化的加权平均
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平均温度 篇4
关键词：蒙特卡洛方法,纳米线阵列,静磁相互作用,截止温度
1 引言
由于在硬盘磁记录、传感器等领域存在巨大的潜在应用价值,铁磁纳米线阵列近年收到了广泛的研究[1]。采用阳极氧化铝模板法生长的纳米线阵列,磁单元被非磁材料有效隔离,因而磁单元间交换相互作用很小,极大地减少了噪声。此即所谓的量子磁盘。纳米线的磁矩只能向上或向下,如果我们忽略纳米线内部结构而将其视为单畴粒子,则可采用相对简单的伊辛模型研究。
作为海量数据存储器件的重要候选对象,纳米线阵列的热稳定性是人们关注的焦点之一。对于信息存储来说,热稳定性的主要考虑是如何避免热涨落造成的磁单元磁矩的随机翻转。研究和模拟磁矩翻转动力学的方法有很多,比如微磁学方法、损伤扩散方法[1,2,3]和蒙特卡洛方法[4,5]等。其中蒙特卡洛方法具有灵活、适应性强等优点。损伤扩散方法是一种特殊的蒙特卡洛方法。
磁性材料热稳定性理论的基本模型是奈尔(Neel)的超顺磁性(superparamagnetism)理论[6]。根据这一理论,热作用能kBT超过热势垒Eb时磁矩发生翻转。记录位得以保持的最高温度叫截止温度(blocking temperature)Tb。Tb是粒子热稳定性的重要测度。对于点阵系统,由于粒子体积等参数不同,Tb各不相同。一般地,我们需要计算Tb的平均值。
实验上常通过测试ZFC-FC(zero field cooling零场冷-field cooling场冷)磁化曲线[5,7]来测量Tb。一般都是在低外场(10Oe或20Oe)下测量其FC和ZFC曲线,曲线分岔点以下表现为磁的不可逆行为。Tb可以由ZFC磁化曲线的极大值得到,也可以由磁导率的峰值温度得到。一般地,磁导率的峰值温度并不是严格的截止温度,而是与平均截止温度成正比[8]。
Tb也可以通过MC方法计算ZFC-FC磁化曲线得到[9]。为了准确地计算ZFC-FC磁化曲线,MC算法中采取与实验相同的步骤。显然这样算得的磁化曲线依赖于温度每升高△T温度的时间即Nc[10]。采用不同的Nc将得到不同的Tb,使得Tb具有不确定性。本文我们发展了另一种计算平均截止温度的方法,结果显示这种方法简单实用,平均截止温度随参数的变化趋势合理。
2 纳米线间的静磁相互作用能
由于量子磁盘系统中,交换相互作用很小,纳米线间的静磁相互作用变得非常重要。过去,人们常用偶极相互作用近似纳米线间的静磁相互作用。但进一步研究发现,偶极相互作用低估了磁单元间的静磁相互作用。磁单元间不仅具有偶极相互作用,多极相互作用都起作用[11]。因此我们需要推导纳米线间静磁相互作用能的精确表达式。事实上,对于磁矩为任意空间分布磁单元阵列的静磁相互作用,已经有许多作者给予了关注,特别是对于均匀纳米线阵列的情形,许多作者给出了静磁相互作用的解析表达式[11,12,13,14]。这里,我们首先将他们的结果推广到非均匀纳米线的情形,然后利用这一结果得到各量子线的势垒分布。
我们可以使用伊辛模型来描述纳米线阵列系统。实际的纳米线体系都是圆柱形的纳米线,它们的半径一般是很均匀的(由模板决定),但长度存在涨落[15]。假设纳米线的几何形状为长圆柱形。第i个纳米线的长度、半径、饱和磁化强度分别Li、Ri 、M0i,其中Li满足高斯分布undefined为长度平均值;σ为标准偏差)。典型长度分布图见图1。这些纳米线形成M×M的三角点阵,点阵常数为S (见图2(a) 和(b))
图2(a)—模型示意图; (b)—纳米线组成M×M三角形点阵
任意两个纳米线间的作用能为
undefined
其中
undefined
(2)式中,第一项体积分为零,第二项面积分仅由柱体的上下表面决定。这两个表面分别位于z=Lj 和z=0。经过繁复的演算,可得标势Uj的积分表达式为:
undefined
其中Jp是第一类p阶的贝塞尔函数。这样,由(1), 纳米线i和j之间的相互作用能为:
undefined
J0(qSij/L0)
(1-e-qLj/L0-e-qLi/L0
+e-q|Lj-Li|/L0) (4)
式中Sij是单元i和j之间的距离,undefined。
一般情况下,纳米线的平均长度远大于纳米线的半径,即L0□Rk(k-i,j),这时undefined,利用这一近似关系,方程(4)可以写成更简单的形式:
undefined
undefined
第i个畴的反转势垒为
undefined
这里我们主要关注静磁相互作用的影响,故而没有考虑外场。
3 平均截止温度
对于第i个纳米线,设其弛豫时间为τi,若观察时间为tm,则截止温度为:
undefined
平均截止温度定义为:
undefined
则显然此截止温度由函数
undefined
的零点给出。注意Eundefined除与温度有关外,还依赖自旋组态。这里我们取温度T时的平衡组态计算Eundefined(T),计算中参数L0=1000nm,S=50nm。
图3是σ=25nm时F(T)函数曲线(只考虑最近邻相互作用,图4同)。根据其节点位置可确定undefined。这里约化温度undefined,当温度足够高时,(9)式右边第一项的贡献很小,F(T)≈-T,这是图3中F(T)曲线近似线性的原因。
图4是undefined随σ变化趋势图。图4清楚地显示大的涨落会导致小的截止温度,也即会造成系统的不稳定。这是符合常识的。文[10]采用ZFC-FC方法计算截止温度并指出截止温度对体积涨落不敏感。这说明采用ZFC-FC方法计算截止温度很难反映截止温度随长度涨落的变化。而本文的方法可以清楚显示这一变化。说明本文的方法具有一定优越性。
纳米线体积涨落对磁矩反转动力学具有很大影响,因为体积涨落直接造成磁各向异性能的改变。S.B.Choe直接考虑磁各向异性能的涨落并研究了其对铁磁纳米线阵列的磁矩反转动力学的影响,发现这一影响是非常显著的[16]。
纳米线间的静磁相互作用是长程作用,计算时需要根据具体情况作截断近似。图5是截断距离与undefined关系曲线,d是截断距离。d=S代表只计及最近邻相互作用,undefined分别是计入次近邻和次次近邻的结果。结果显示,静磁相互作用对截止温度有重要影响。随着作用长度增大,截止温度明显增大,说明长程相互作用使系统更加稳定。这一结果与我们前面的工作是一致的[2]。
在前面的计算中,我们取M=20并采用周期性边界条件。当M增大时计算量迅速增大。当截止温度的数值变化不大。另外数值计算指出M变化后截止温度的上述变化趋势不变。
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