晶体学原理与XRD精修教学演示
前言
该演示通过交互式3D可视化和实时计算,深入浅出地展示晶体学基本原理和XRD精修的核心概念。包含两个模块:结构模拟与XRD图谱生成,以及Rietveld精修原理的交互式学习。
在线演示
演示功能
模式一:结构与XRD模拟
功能特点:
- 3D晶体结构可视化:实时展示简单立方(SC)、体心立方(BCC)、面心立方(FCC)结构
- 交互式参数调节:
- 晶胞参数a (2.0-8.0 Å)
- X射线波长λ (0.5-2.5 Å)
- 峰宽(FWHM)
- 实时XRD图谱生成:基于Bragg定律和消光规则计算衍射图谱
- hkl指数提示:鼠标悬停在衍射峰上可查看对应的晶面指数
- 双语支持:中文/English界面切换
学习要点:
- 理解晶体结构与衍射峰位置的对应关系
- 掌握Bragg定律:nλ = 2d sinθ
- 学习消光规则:不同空间群的衍射条件
- 观察晶胞参数变化对衍射图谱的影响
- 理解波长选择对衍射角度的影响
物理原理:
1 | Bragg定律:nλ = 2d sinθ |
模式二:XRD精修原理
功能特点:
- 数据导入:从模拟模块导入含噪声的”实验数据”
- 模型选择:选择不同的晶体结构模型进行拟合
- 手动精修:通过滑块调节晶胞参数,实时观察拟合效果
- 自动拟合:三种真实优化算法演示:
- 变步长爬山法 (Hill Climbing)
- 模拟退火 (Simulated Annealing)
- 梯度下降 (Gradient Descent)
- 实时统计指标:
- Rwp(加权图谱残差)
- Rp(图谱残差)
- χ²(拟合优度)
- 可视化输出:标准的Rietveld精修图谱(观测值、计算值、差值曲线)
学习要点:
- 理解精修的基本原理和目标
- 掌握Rietveld精修的统计评估指标
- 学习不同优化算法的特点和应用场景
- 理解模型选择对拟合结果的影响
- 掌握参数精修的策略和技巧
统计指标说明:
1 | Rwp(加权图谱残差): |
优化算法对比:
| 算法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 爬山法 | 快速、智能,自动调节步长 | 参数较少、函数较平滑 |
| 模拟退火 | 能跳出局部最优,前期会”乱跳” | 多峰函数、全局搜索 |
| 梯度下降 | 数学严谨,带回溯机制 | 连续可导、需要高精度 |
使用方法
- 点击上方链接打开演示页面
- 模式一:调节结构参数和仪器参数,观察3D结构和XRD图谱的实时变化
- 模式二:
- 点击”导入模拟数据”按钮
- 选择合适的晶体模型
- 手动调节参数或使用自动拟合功能
- 观察Rwp、Rp、χ²等指标的变化
- 悬停在公式各符号上可查看详细说明
技术实现
该演示使用以下技术:
- Vue.js 2.6:前端框架,实现响应式数据绑定
- Three.js:3D图形渲染,晶体结构可视化
- Plotly.js:科学图表绘制,XRD图谱展示
- 纯前端JavaScript:实现所有物理计算和优化算法
- 响应式设计:支持不同屏幕尺寸
物理计算细节
消光规则
- **简单立方(SC)**:所有(hkl)都产生衍射
- **体心立方(BCC)**:h + k + l = 偶数
- **面心立方(FCC)**:h、k、l全奇或全偶
峰强计算
考虑以下因素:
- 多重性因子(Multiplicity)
- 洛伦兹-偏振因子(Lorentz-Polarization factor)
- 结构因子(Structure factor)
噪声模型
模拟真实实验条件:
- 基底随机振荡
- 泊松噪声(计数统计噪声)
教学应用场景
- 材料科学课程教学
- XRD实验培训
- 晶体学基础教学
- 精修方法学习
- 优化算法可视化
学习建议
- 循序渐进:先从模式一开始,理解结构与图谱的关系
- 参数探索:系统性地调节各参数,观察变化规律
- 算法对比:在模式二中尝试不同优化算法,理解其特点
- 理论结合:结合教材学习,加深对公式的理解
- 反复练习:多次操作,建立直觉认识
常见问题
Q: 为什么有些峰消失了?
A: 这是由消光规则决定的,不同空间群有不同的衍射条件。
Q: Rwp和Rp有什么区别?
A: Rwp是加权残差,考虑了计数统计误差;Rp是绝对残差,未加权。
Q: χ²的理想值是多少?
A: 理想值接近1.0,表示模型与数据的拟合程度与统计误差一致。
Q: 如何判断拟合质量?
A: 综合观察Rwp(越低越好)、χ²(接近1为佳)和差值曲线(应为随机噪声)。
总结
通过这个交互式演示,可以直观地理解晶体学的基本原理和XRD精修的核心概念。建议配合理论学习反复实践,加深对晶体结构、衍射原理和精修方法的理解。
祝你学习愉快! 晶体学教学演示finished!