运用动力学蒙特卡洛(KMC)方法从原子尺度对CVD金刚石膜{100}取向在3种不同化学反应模型下的生长进行了仿真.结果表明:(1)以CH3为主要生长组元的生长机制比较适合于{100}取向金刚石膜的生长;(2)对金刚石{100}取向而言,含有双碳基团的模型沉积速度并不比含有单碳基团的模型沉积速度大;(3)在高的生长速率下仍有可能获得表面粗糙度较小的金刚石膜;(4)对Harris模型的仿真结果与其本人的预测结果一致,并与实验结果符合良好

建立了以纯金属原子半径、熔点、沸点和原子化焓预测表面张力的人工神经网络模型．训练后的神经网络能较好的拟会实验数据.对40种金属的表面张力进行回想和预测结果与实验值的偏差在可接受范围内，表明人工神经网络在纯金属表面张力预测方面有一定的前景．

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