Известный как последовательное регулирование профиля регрессом (ШТАНГА), техника могла также уменьшить количество экспериментальных данных, требуемых сделать заключения, и помощь отличает истинные nanoscale явления от экспериментальной ошибки. Вне nanomaterials и nanostructures, техника могла также улучшить надежность и точность в измерениях наноэлектроники – и в исследованиях определенных систем большего масштаба.

Точное понимание этих свойств важно по отношению к развитию будущего большого объема индустриальные заявления для nanomaterials и nanostructures, потому что изготовители потребуют последовательности в своих продуктах.

“Наша статистическая модель будет полезна, когда nanomaterials промышленность расширится от лабораторного производства, потому что индустриальные пользователи не могут позволить себе сделать детальное исследование из каждого производства управляемым,” сказал К. Ф. Джефф Ву, профессор в Школе Стюарта Индустриальных и Системное проектирование в Институте Джорджии Технологии. “Существенные экспериментальные ошибки могут быть отфильтрованы автоматически, что означает, что это могло использоваться в условиях производства.”

Спонсируемый Национальным научным фондом, исследование было, сообщила Джун 25, 2009 в раннем выпуске журнала Слушания Национальной Академии Наук. Бумага, как полагают, является первой, чтобы описать использование статистических методов для количественного анализа данных от nanomechanical измерений.

Исследователи нанотехнологии долго беспокоились трудностью измерения nanoscale свойства и отделение сигналов от экспонатов данных и шума. Экспонаты данных могут быть вызваны такими проблемами как уменьшение изучаемых структур, поверхностные неисправности и неточное размещение атомного наконечника микроскопа силы на образцы.

В измерении эффектов чрезвычайно маленьких сил, действующих на чрезвычайно маленькие структуры, сигналы интереса могут быть только в два или три раза более сильный чем экспериментальный шум. Это может мешать делать выводы, и потенциально маскирует другие интересные эффекты.

“В прошлом мы действительно не знали статистической надежности данных в этом масштабе размера,” сказал Жонг Лин Уонг, профессор Регентов в Технической Школе Джорджии Науки Материалов и Разработки. “В nanoscale усилены маленькие ошибки. Эта новая техника применяет статистическую теорию идентифицировать и проанализировать данные, полученные от nanomechanics, таким образом мы можем быть более уверенными в том, насколько надежный это.”

В развитии новой техники исследователи изучили набор данных, измеряющий деформацию цинковой окиси nanobelts, исследование, предпринятое, чтобы определить упругий модуль материала. Теоретически, применение силы к nanobelt с наконечником атомного микроскопа силы должно произвести последовательную линейную деформацию, но экспериментальные данные не всегда показывали это.

В некоторых случаях, меньше силы, казалось, создало больше деформации, и кривая деформации не была симметрична. Исследовательская группа Уонга попыталась применить простые методы исправления данных, но не была удовлетворена результатами.

“Измерения, которые они сделали просто, не соответствовали тому, что ожидалось с теоретической моделью,” объяснил Ву, который держит стул Coca-Cola в технической статистике. “Кривые должны были быть симметричными. Чтобы обратиться к этой проблеме, мы развивали новую технику моделирования, которая использует данные непосредственно, чтобы отфильтровать несоответствие постепенное использование техники регресса.”

Идеально, исследователи нашли бы и исправили бы экспериментальные причины этих ошибок данных, но потому что они происходят в таких небольшого размера весах, которые были бы трудными, отметил V. Рошен Джозеф, адъюнкт – профессор в Технической Школе Джорджии Индустриальных и Системное проектирование.

“Основанные на физике модели основаны на нескольких предположениях, которые могут пойти не так, как надо в действительности,” сказал он. “Мы могли попытаться идентифицировать все источники ошибки и исправить их, но это является очень отнимающим много времени. Статистические методы могут более легко исправить ошибки, таким образом этот процесс более приспособлен к индустриальному использованию.”

Для будущего исследовательская группа – который включает Ксинвеи Денга и Венджи Мэй в дополнение к уже упомянутым – планирует проанализировать свойства nanowires, которые важны по отношению к операции семьи nanoscale электрических генераторов, развиваемых исследовательской группой Уонга. Исправление для ошибок данных в этих структурах потребует развития отдельной модели, используя те же самые методы ШТАНГИ, сказал Ву.

В конечном счете, ШТАНГА может привести исследователей к новым фундаментальным объяснениям nanoscale мира.

“Один из ключевых вопросов сегодня в нанотехнологии – могут ли существующие физические теории все еще быть применены, чтобы объяснить явления, которые мы видим,” сказал Уонг, который является также директором Технического Центра Джорджии Характеристики Nanostructure и Изготовления. “Мы попытались ответить на вопрос того, наблюдаем ли мы действительно новые явления, или являются ли наши ошибки настолько большими, что мы не можем видеть, что теория все еще работает.”

Уонг планирует использовать технику ШТАНГИ на будущей работе, и проанализировать прошлое исследование для потенциальных новых результатов. “Что, возможно, казалось, что шум мог фактически быть важным сигналом,” сказал он. “Эта техника обеспечивает действительно новый инструмент для поиска данных и анализа в нанотехнологии.”