וואָס איז די שילדינג פאַרמאָג פון טונגסטאַן אַללוי

ווי אַ רעפּריזענאַטיוו דאַונסטרים פּראָדוקט פון ראַפראַקטערי טאַנגסטאַן מעטאַל, הויך-ספּעציפיש ערלעכקייט טאַנגסטאַן צומיש האט ויסגעצייכנט שילדינג פאָרשטעלונג אין אַדישאַן צו די טשאַראַקטעריסטיקס פון ניט-ראַדיאָאַקטיוויטי, הויך געדיכטקייַט, הויך שטאַרקייַט, הויך כאַרדנאַס און גוט כעמישער פעסטקייַט, און איז וויידלי געניצט אין קאַלימייטערז, סירינגס. , שילדינג שילדז, שילדינג פונעלס, שילדינג קאַנס, שילדינג בלאַנגקאַץ, פלאָ דעטעקטאָרס, מאַלטי-בלאַט גראַץ און אנדערע שילדינג פּראָדוקטן.

די שילדינג פאַרמאָג פון טאַנגסטאַן צומיש מיטל אַז דער מאַטעריאַל פּריווענץ ראַדיאַציע אַזאַ ווי γ X-Ray, X-Ray און β. מאַטעריאַל.

אין אַלגעמיין, די שילדינג פיייקייט פון טאַנגסטאַן קופּער צומיש און טאַנגסטאַן ניקאַל צומיש איז אַ ביסל אַנדערש אונטער דער זעלביקער רוי מאַטעריאַל פאַרהעלטעניש, מיקראָסטרוקטורע און אנדערע סיבות. ווען די כעמישער זאַץ איז די זעלבע, מיט די פאַרגרעסערן פון טאַנגסטאַן צופרידן אָדער די פאַרקלענערן פון באַנדיד מעטאַל (אַזאַ ווי ניקאַל, אייַזן, קופּער, אאז"ו ו) צופרידן, די שילדינג פאָרשטעלונג פון די צומיש איז בעסער; אויף די פאַרקערט, די שילדינג פאָרשטעלונג פון די צומיש איז ערגער. אונטער די זעלבע אנדערע באדינגונגען, די גרעסער די גרעב פון די צומיש, די בעסער די שילדינג פאָרשטעלונג. אין דערצו, דיפאָרמיישאַן, קראַקס, סאַנדוויטשיז און אנדערע חסרונות וועט עמעס ווירקן די שילדינג פאָרשטעלונג פון טאַנגסטאַן אַלויז.

די שילדינג פאָרשטעלונג פון טאַנגסטאַן צומיש איז געמאסטן דורך Monte Carlo אופֿן צו רעכענען די X-Ray שילדינג פאָרשטעלונג פון די צומיש, אָדער דורך יקספּערמענאַל אופֿן צו מעסטן די שילדינג ווירקונג פון די צומיש מאַטעריאַל.

מאַנטי קאַרלאָ מעטאָד, אויך באקאנט ווי סטאַטיסטיש סימיאַליישאַן מעטאָד און סטאַטיסטיש פּראָבע מעטאָד, איז אַ נומעריקאַל סימיאַליישאַן מעטאָד וואָס נעמט מאַשמאָעס דערשיינונג ווי די פאָרשונג כייפעץ. עס איז אַ כעזשבן אופֿן וואָס ניצט אַ מוסטערונג יבערבליק אופֿן צו באַקומען סטאַטיסטיש ווערט צו אָפּשאַצן די אומבאַקאַנט קוואַליטעט קוואַנטיטי. די גרונט סטעפּס פון דעם אופֿן זענען ווי גייט: בויען אַ סימיאַליישאַן מאָדעל לויט די קעראַקטעריסטיקס פון די קאַמבאַט פּראָצעס; באַשטימען די פארלאנגט יקערדיק דאַטן; ניצן מעטהאָדס וואָס קענען פֿאַרבעסערן סימיאַליישאַן אַקיעראַסי און קאַנווערדזשאַנס גיכקייַט; אָפּשאַצן די נומער פון סימיאַליישאַנז; קאַמפּייל די פּראָגראַם און לויפן עס אויף די קאָמפּיוטער; סטאַטיסטיש פּראָצעס די דאַטן, און געבן די סימיאַליישאַן רעזולטאַטן פון די פּראָבלעם און זייַן אַקיעראַסי אָפּשאַצונג.