Синтез, микроструктура и магнитные свойства магнитомягких пленок СоР

Soft magnetic thin CoP films were obtained by means of chemical metallization from aqueous cobalt salt solution in the presence of sodium hydroxide, citric acid and sodium hypophosphite as the reducing agent. The optimal values of the magnetic film parameters (saturation magnetization and width of ferromagnetic resonance line) were obtained by variation of composition of work solutions. It allows to reduce losses in their application in microwave devices. Microphotographs of magnetic film indicate a grain structure with a grain size of about 50 nm and presence of inclusions with the size of 3-5 nm. To determine the magnetic parameters of the investigated films the method of ferromagnetic resonance (FMR) absorption curves processing is used. The values of FMR line width and an effective magnetization of film material saturation were obtained.Приведены результаты исследования свойств магнитомягких тонких пленок СоР, полученных методом химической металлизации из водного раствора на основе цитратных комплексов с применением в качестве щелочного реагента NaOH. С помощью вариации составов рабочих растворов получены оптимальные значения магнитных параметров пленок: намагниченности насыщения и ширины линии ферромагнитного резонанса

ON NONPARAMETRIC MODELLING OF MULTIDIMENSIONAL NONINERTIAL SYSTEMS WITH DELAY

We consider the problem of noninertial objects identication under nonparametric uncertainty when a priori information about the parametric structure of the object is not available. In many applications there is a situation, when measurements of various output variables are made through signicant period of time and it can substantially exceed the time constant of the object. In this context, we must consider the object as the noninertial with delay. In fact, there are two basic approaches to solve problems of identication: one of them is identication in "narrow" sense or parametric identication. However, it is natural to apply the local approximation methods when we do not have enough a priori information to select the parameter structure. These methods deal with qualitative properties of the object. If the source data of the object is suciently representative, the nonparametric identication gives a satisfactory result but if there are "sparsity" or "gaps" in the space of input and output variables the quality of nonparametric models is signicantly reduced. This article is devoted to the method of lling or generation of training samples based on current available information. This can signicantly improve the accuracy of identication of nonparametric models of noninertial systems with delay. Conducted computing experiments have conrmed that the quality of nonparametric models of noninertial systems can be signicantly improved as a result of original sample "repair". At the same time it helps to increase the accuracy of the model at the border areas of the process input-output variables denitionРассматривается задача идентификации безынерционных объектов с запаздыванием в условиях непараметрической неопределенности, т.е. когда априорные сведения о параметрической структуре исследуемого объекта отсутствуют. Во многих приложениях возникает ситуация, когда измерение тех или иных выходных переменных осуществляется через значительные промежутки времени и могут существенно превышать постоянную времени объекта. В этой связи приходится рассматривать объект как безынерционный с запаздыванием. В сущности, для решения задач идентификации используются два основных подхода: один из них - это идентификация в ' узком' смысле или параметрическая идентификация либо при недостатке априорных сведений для выбора параметрической структуры естественно применить методы локальной аппроксимации, которые в последнем случае используют в качестве априорных сведений лишь качественные свойства исследуемого объекта. В случае, если исходные данные об объекте достаточно представительны, то непараметрическая идентификация дает удовлетворительный результат, если же в пространстве входных и выходных переменных имеют места разреженности, то качество непараметрических моделей существенно снижается. Настоящая статья посвящена методике заполнения или генерации обучающих выборок на основании имеющейся текущей информации. Это позволяет существенно повысить точность непараметрических моделей при идентификации безынерционных систем с запаздыванием. Проведенные вычислительные эксперименты подтвердили, что качество непараметрических моделей безынерционных систем может быть существенно улучшено в результате 'ремонта' исходной выборки. Одновременно значительно повышается точность модели на границе областей определения входных-выходных переменных процесса