दुर्दम्य टंगस्टन धातु के एक प्रतिनिधि डाउनस्ट्रीम उत्पाद के रूप में, उच्च विशिष्ट गुरुत्व टंगस्टन मिश्र धातु में गैर-रेडियोधर्मिता, उच्च घनत्व, उच्च शक्ति, उच्च कठोरता और अच्छी रासायनिक स्थिरता की विशेषताओं के अलावा उत्कृष्ट परिरक्षण प्रदर्शन होता है, और व्यापक रूप से कोलिमीटर, सीरिंज में उपयोग किया जाता है। , परिरक्षण ढाल, परिरक्षण फ़नल, परिरक्षण डिब्बे, परिरक्षण कंबल, दोष डिटेक्टर, बहु-पत्ती झंझरी और अन्य परिरक्षण उत्पाद।
टंगस्टन मिश्र धातु की परिरक्षण संपत्ति का मतलब है कि सामग्री γ एक्स-रे, एक्स-रे और β जैसे विकिरण को रोकती है। किरण प्रवेश की क्षमता रासायनिक संरचना, संगठनात्मक संरचना, सामग्री की मोटाई, कार्य वातावरण और अन्य कारकों से निकटता से संबंधित है। सामग्री।
आम तौर पर, टंगस्टन तांबा मिश्र धातु और टंगस्टन निकल मिश्र धातु की परिरक्षण क्षमता समान कच्चे माल अनुपात, सूक्ष्म संरचना और अन्य कारकों के तहत थोड़ी भिन्न होती है। जब रासायनिक संरचना समान होती है, तो टंगस्टन सामग्री में वृद्धि या बंधी हुई धातु (जैसे निकल, लोहा, तांबा, आदि) की मात्रा में कमी के साथ, मिश्र धातु का परिरक्षण प्रदर्शन बेहतर होता है; इसके विपरीत, मिश्र धातु का परिरक्षण प्रदर्शन बदतर है। समान अन्य परिस्थितियों में, मिश्र धातु की मोटाई जितनी अधिक होगी, परिरक्षण प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा। इसके अलावा, विरूपण, दरारें, सैंडविच और अन्य दोष टंगस्टन मिश्र धातुओं के परिरक्षण प्रदर्शन को गंभीर रूप से प्रभावित करेंगे।
टंगस्टन मिश्र धातु के परिरक्षण प्रदर्शन को मिश्र धातु के एक्स-रे परिरक्षण प्रदर्शन की गणना करने के लिए मोंटे कार्लो विधि द्वारा या मिश्र धातु सामग्री के परिरक्षण प्रभाव को मापने के लिए प्रयोगात्मक विधि द्वारा मापा जाता है।
मोंटे कार्लो विधि, जिसे सांख्यिकीय सिमुलेशन विधि और सांख्यिकीय परीक्षण विधि के रूप में भी जाना जाता है, एक संख्यात्मक सिमुलेशन विधि है जो संभाव्यता घटना को अनुसंधान वस्तु के रूप में लेती है। यह एक गणना पद्धति है जो अज्ञात विशेषता मात्रा का अनुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय मूल्य प्राप्त करने के लिए नमूना सर्वेक्षण पद्धति का उपयोग करती है। इस पद्धति के मूल चरण इस प्रकार हैं: युद्ध प्रक्रिया की विशेषताओं के अनुसार एक सिमुलेशन मॉडल का निर्माण करना; आवश्यक बुनियादी डेटा निर्धारित करें; उन तरीकों का उपयोग करें जो सिमुलेशन सटीकता और अभिसरण गति में सुधार कर सकते हैं; सिमुलेशन की संख्या का अनुमान लगाएं; प्रोग्राम संकलित करें और उसे कंप्यूटर पर चलाएँ; डेटा को सांख्यिकीय रूप से संसाधित करें, और समस्या के सिमुलेशन परिणाम और उसकी सटीकता का अनुमान दें।
पोस्ट समय: जनवरी-29-2023