MATHEMATICAL MODELING OF RADIATION DEFECT FORMATION PROCESSES ON LIGHT TARGETS

Journal of Mathematics Mechanics and Computer Science, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jmmcs2025127310
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article analyzes the problem of studying the mechanisms of radiation defect generation in materials under ion irradiation. During the research, algorithms were developed to calculate the cascade-probability function (CPF) and the concentration of cascade regions as a function of the depth of the irradiated material, which allowed for an increase in the accuracy of modeling defect formation processes. The calculations of the CPF and the concentration of cascade regions revealed patterns in the behavior of radiation defects depending on the physical parameters of irradiation. The comparison of the obtained calculated data with experimental results confirmed the validity of the developed algorithms and models. A distinctive feature of the proposed method is the application of an analytical cascade-probability approach, which allows tracking the dynamics of defect formation at any depth of the target, unlike traditional numerical methods that require significant computational resources. These results can be explained by the fact that the process of particle interaction with matter and the formation of radiation defects is probabilistic, allowing for the determination of the probabilities of ion interactions with materials (CPF) at any depth of the irradiated material, which enables more accurate modeling of defect formation processes and their dependence on physical parameters such as energy and depth. The developed models and algorithms can be applied in materials science, micro- and nanoelectronics, and in predicting the radiation resistance of structural materials.