Scaling Cellular Automaton Simulations of Short-Range Diffusion Processes

Abstract

By applying the cellular automaton method the short-range diffusion processes in metals can be efficiently simulated. Several examples for the two-and three dimensional modeling of recrystallization and grain-coarsening are know at the literature. In some previous works, results have been performed concerning the two-dimensional, stochastic automatons of grain-coarsening, recrystallization and allotropic transformation. In order to use these simulations also in technological processes, it is necessary to scale the results reached by the simulation. The primary aspect of adapting the automaton in technological processes is the quick-operating simulation. The aim is to develop a most simplified, scalable cellular automaton by which scaling can be efficiently performed.

Simulation of Grain Coarsening Using One-Dimensional Cellular Automaton

“…As Davies proves [12] the modified stochastic Hesselbarth-Göbel automaton gives a better simulation capability of the recrystallization process. It can be utilized in one dimension also [13]. All simulation of grain coarsening operates in two-or three-dimensions [4].…”

Filtro de difusão anisotrópica anômala como método de melhoramento de imagens de ressonância magnética nuclear ponderada em difusão

“…É o que ocorre, em parte, nas membranas celulares. Esta equação serviu como modelo em muitos sistemas de transporte físico, como o modelo de transporte em membranas celulares [2,3], mas também pode ser utilizado para modelagem de dispersão de informação [4], automatos celulares [5,6] e ou outras características não físicas como, por exemplo, os valores quanticados nos pixeis em uma determinada imagem digital [7,8]. Em processamento de imagens fazemos a identicação da função de concentração de partículas com a intensidade de cinza quanticada em cada pixel da imagem.…”

“…Podemos resumir os parâmetros que inuem na aquisição do sinal em IRM na equação (3.5 ser modelado devido as utuações aleatórias devido a eletrônica das bobinas de aquisição e excitação, e da própria quantização no processo de amostragem do espaço 5 Surge de variações previsíveis da instrumentação como, por exemplo, a largura de pulso de excitacão e um espaçamento pequeno entre cortes. 6 Voxel é a unidade de volume da imagem, assim como pixel é a unidade de área da imagem.…”