تېخىمۇ ئەتراپلىق چۈشىنىش ۋە باھالاشقا ئېرىشىشكۆپۈك ئاليۇمىنئىقتىدار. تەتقىقاتچىلار ھەرخىل خاراكتېر كۆرسەتكۈچلىرىنى ئوتتۇرىغا قويدى. قانداقلا بولمىسۇن ، بۇ كۆرسەتكۈچلەرنىڭ كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ ئىقتىدارىنى ئانالىز قىلىشتىكى ھازىرقى ئەھمىيىتى چەكلىك. بۇ ستۇدېنت ئومۇملاشتۇرۇلغان رېئاكسىيە نېرۋا تورى (GRNN) ئۇسۇلىنى ئىشلىتىپ ، ئاليۇمىننىڭ مىكرو قۇرۇلما ئالاھىدىلىكى سانلىق مەلۇماتلىرىنى مېخانىكىلىق خۇسۇسىيىتى بىلەن باغلايدىغان مودېل بەرپا قىلدى. CRNNmodel ئارقىلىق ، تەتقىقاتچىلار كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ 13 تۆشۈك ئالاھىدىلىكىدىن تۆت ھالقىلىق ئىقتىدار ۋە ئۇلارنىڭ مۇناسىپ ئېغىرلىق قىممىتىنى چىقاردى. ئۇنىڭدىن كېيىن ، «ۋاڭغا تەڭ قورساقلىق» (WEP) دەپ ئاتىلىدىغان يېڭى خاراكتېر فورمۇلا ئىقتىدار ئېغىرلىقىغا تەقسىم قىلىنغان قالدۇق ئېغىرلىقنى ئىشلىتىش ئارقىلىق بارلىققا كېلىپ ، تۆت پارامېتىر كوئېففىتسېنتى قولغا كەلتۈرۈلدى. بۇ فورمۇلا كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ مىكرو قۇرۇلما ئالاھىدىلىكى ۋە ئۇنىڭ مېخانىكىلىق ئىقتىدارى ئوتتۇرىسىدىكى مۇناسىۋەتكە ۋەكىللىك قىلىشنى مەقسەت قىلىدۇ ، بۇنىڭدىن باشقا ، تەتقىقاتچىلار 11 يۈرۈشتىن پىرىسلاش سانلىق مەلۇماتلىرى ئارقىلىق مودېل دەلىللەش ئېلىپ باردى.كۆپۈك ئاليۇمىن. ئىناۋەتسىز قىلىش نەتىجىسى شۇنى ئىسپاتلىدىكى ، بۇ 11 كۆپۈك ئاليۇمىن سانلىق مەلۇمات جەدۋىلى. Gibson-Ashby فورمۇلاسى ئىككى خىل ئەھۋالدا بىنورمال نەتىجىنى قولغا كەلتۈردى ، ھالبۇكى WEP ھېچقانداق نورمالسىزلىق بولمىدى. Gibson-Ashby فورمۇلاسىغا سېلىشتۇرغاندا ، WEP% 18.18 ياخشىلىنىش باھالاشنىڭ توغرىلىقىنى كۆرسەتتى.

كۆپۈك ئاليۇمىن قېتىشمىسىدىن ياسالغان ئاليۇمىن مېتالدىن ياسالغان بولۇپ ، ئۇنىڭ يۇمىلاق خاراكتېرى نۇرغۇن بوشلۇق ۋە ھەسەل ھەرىسىگە ئوخشايدۇ. كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ ئىشلىتىلىشىنى ئاشۇرۇش ئۈچۈن ئېنىق ۋە ئەتراپلىق ئىقتىدار باھالاش ئۇسۇلىنى تەرەققىي قىلدۇرۇش جىددىي تەلەپ قىلىنىدۇ.

گىبسون ۋە ئاشبى ئوتتۇرىغا قويغان گىبسون-ئاشبى فورمۇلاسى ۋە خەنسېن فورمۇلاسى ئەنئەنىۋى تەڭلىمە سۈپىتىدە مۇھىم ئورۇنغا ئىگە بولۇپ ، ئۇ بولسىمۇ ، مېخانىكىلىق ئالاھىدىلىك ماتېرىياللىرىنى تەسۋىرلەيدۇ.كۆپۈك ئاليۇمىنكۆپ خىل مىكرو قۇرۇلمىلارنى كۆرسىتىدۇ ھەمدە جاراھەت ، تۆشۈكچىلەرنىڭ چوڭ-كىچىكلىكى ۋە تۆشۈكچىلەرنىڭ تارقىلىشى قاتارلىق ھەر خىل قۇرۇلما ئامىللىرىنىڭ تەسىرىگە ئۇچرايدۇ. بۇ ئەنئەنىۋى قۇرۇلما مۇناسىۋەتلىرىنىڭ كۆپىنچىسى ماكروسكوپتىك ھادىسە مودېللىرى بولۇپ ، تۆشۈكچىلەر قۇرۇلمىسىنىڭ تەسىرگە ئۇچرىمايدۇ. ئۇندىن باشقا ، كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ ئوخشىمىغان قوللىنىشچان پروگراممىلاردا ئالاھىدە ئىقتىدار تەلىپى بولۇشى مۇمكىن. شۇڭلاشقا ، باھالاش ئۇسۇللىرى چوقۇم كونكرېت ئىلتىماس تەلىپىگە ماس كېلىشى كېرەك. بۇنىڭدىن باشقا ، كۆپۈك ئاليۇمىن مەيدانىدا ئۆلچەملىك سىناق ئۇسۇلى ۋە ئىقتىدار پارامېتىرلىرى كەمچىل بولۇپ ، ئوخشىمىغان سېلىشتۇرۇشلار ئارا بايقاش ۋە دەلىللەشتە رىقابەت پەيدا قىلىدۇ. خۇلاسىلەپ ئېيتقاندا ، ئەنئەنىۋى ئۇسۇللار كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ مىكرو قۇرۇلما خۇسۇسىيىتى بىلەن ئۇنىڭ مېخانىكىلىق ئالاھىدىلىكى ئوتتۇرىسىدىكى باغلىنىشنى ياكى پارامېتىر بوشلۇقى ئىچىدىكى كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ مېخانىكىلىق خۇسۇسىيىتىنى ئېنىق مودېل ۋە مۆلچەرلىيەلمەيدۇ. كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ مېخانىكىلىق خۇسۇسىيىتىنى باھالاشتا پەقەت ماكروسكوپ نۇقتىسىغا تايانغاندا ، ھازىرقى ئىقتىدار لايىھىسىگە ماس كەلمەيدۇ. ئوتتۇرىسىدا خەرىتە مۇناسىۋىتى ئورنىتىشكۆپۈك ئاليۇمىنقۇرۇلما پارامېتىرلىرى ۋە ئۇنىڭ مېخانىكىلىق ئالاھىدىلىكى جىددىي ۋە مۇھىم مەسىلە.

بۇ تەتقىقاتتا ، تەڭپۇڭلۇق دەپ ئاتىلىدىغان رومان خاراكتېرلىق پارامېتىر مىكرو قۇرۇلما ئالاھىدىلىكى بىلەن كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ ئىقتىدارى ئوتتۇرىسىدىكى مۇناسىۋەتنى نامايان قىلىش ئوتتۇرىغا قويۇلدى. بۇ پارامېتىر كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ قورۇق ، ئوتتۇرىچە تۆشۈكچىلەرنىڭ چوڭ-كىچىكلىكى ۋە ئايلىنىشچانلىقى قاتارلىق ئىقتىدارلارنىڭ ئېغىرلىقتا تارقىلىشىدىن ھاسىل قىلىنغان. كۆپۈك ئاليۇمىن ئەۋرىشكىسىنى تەجرىبە ئارقىلىق تەكشۈرۈش ئارقىلىق ، ئوخشاش ئالاھىدىلىكنىڭ يېڭى خاراكتېر پارامېتىرى سۈپىتىدە تېخىمۇ توغرا تەمىنلەيدىغانلىقى ئىسپاتلاندى. كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ ئىپادىسى.

بۇ تەتقىقاتتا ، ماتېرىيال ئىلمى بىلەن ماشىنا ئۆگىنىشى بىرلەشتۈرۈلۈپ ، پەنلەر ئارا ئۇسۇل قوللىنىمىز. ماشىنا ئۆگىنىش تېخنىكىسى ، سافا ئىقتىدار تاللاش ، ئىقتىدار ئېغىرلىقىنى ئانالىز قىلىش ۋە قالدۇق ئېغىرلىق تەقسىملەش بىر گەۋدىلەشتۈرۈلۈپ ، ئوخشاش دەرىجىدىكى جاراڭلىق شەكىل ھاسىل قىلىدۇ. بىز بەش ئەۋرىشكە يۈرۈشلۈكىنى دەلىللەش ئارقىلىق ئوخشاش خاراكتېرنىڭ توغرىلىقىنى يېڭى خاراكتېر پارامېتىرى سۈپىتىدە كۆرسىتىپ ، كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ ئىقتىدارىنى ئېنىق ئەكىس ئەتتۈردۇق. بىز ماتېرىيالنىڭ مېخانىكىلىق خۇسۇسىيىتىنى باھالاش ۋە تەھلىل قىلىش ئۈچۈن تېخىمۇ ئېنىق ئۇسۇل بىلەن تەمىنلەيمىز ، تەدبىر بەلگىلەش ۋە تەھلىل قىلىشقا قىممەتلىك پايدىلانما بىلەن تەمىنلەيمىز. بۇ تەتقىقات چوڭ سانلىق مەلۇمات ۋە سۈنئىي ئىدراك تېخنىكىسىنىڭ تېز ئىلگىرىلىشى بىلەن سانلىق مەلۇمات قوزغىتىش ماتېرىياللىرى تەتقىقاتىنى كۆپۈك ئاليۇمىن تەتقىقاتى بىلەن بىرلەشتۈرۈش بىلەن زىچ ماسلاشتى. بىز رومان ئەندىزىسى ۋە ئۇسۇللىرىنى تونۇشتۇرىمىز ، كۆپۈك ئاليۇمىننىڭ ئىقتىدارىنى خاراكتېرلەندۈرۈش ۋە تەھلىل قىلىشقا يېڭى كۆز قاراش بىلەن تەمىنلەيمىز.