一般常用微观形貌观测模式。电流大小是由电流密度和镀件面积决定的,电流密度是由各电镀工艺决定的。那么,知道了这几个条件怎样计算镀层厚度或者时间呢?首先要了解电化当量的概念,所谓电化当量,就是单位电流和单位时间内能够镀出的金属的质量(重量),电镀常用的电化当量单位是克/安培小时,不同的金属有不同的电化当量,可以查相关资料得到,也可以自己计算出来,计算方法是金属的克当量(就是金属的原子量除以它的价数)除以26.8。
比如,镍的原子量是58.69,价数是2,它的克当量就是58.69/2=29.35,它的电化当量就是29.35/26.8=1.095(克/安培小时)。怎样由电化当量计算镀层厚度呢?举个例子,比如镀镍,已知电化当量是1.095克/安培小时,假定给的电流密度是3A/平方分米,那么1平方分米面积,镀1小时,就是3安培小时,就会镀出1.095乘以3,等于3.225克镍,这么多的镍分布在1平方分米的面积上,镍的密度(比重)是8.9,不难算出镀层厚度是3.6丝,考虑到电流效率不是100%,镀镍电流效率一般为95%,修正后镀层厚度就是3.6乘以0.95=3.4丝。
SEM简单介绍,以下资料来源
因果关系:SEM一般用于建立因果关系模型,但是本身却并不能阐明模型的因果关系。
一般应用于:测量错误、错漏的数据、中介模型(mediation model)、差异分析。
历史:SEM 包括了 回归分析,路径分析(wright, 1921),验证性因子分析(confirmatory factor analysis)(Joreskog, 1969).
SEM也被称为 协方差结构模型(covariance structure modelling),协方差结构分析和因果模型。
因果关系:
究竟哪一个是“真的”? 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。
举一个简单的例子: 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量,“吃糖果”和“蛀牙”,前者是因,后者是果。 如果上一个因果关系成立,那将会形成一个因果机制,也许会出现这样的结构:
3. 这时还有可能出现更多的潜在变量:
这里我又举另外一个例子,回归模型
在这里,回归模型并不能很好的描述出因果次序,而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。
我们在举另外一个例子“路径分析”
路径分析能让我们用于条件模型(conditional relationships),上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型,在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。
在这里我们总结一下:
回归分析简单的说就是:X真的影响Y 吗?
路径分析:为什么/如何 X 会影响Y? 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗?例子:刷牙(X)减少蛀牙(Y)通过减少细菌的方法(Z)。------测量和测试中介变量(例如上图中的Z变量)可以帮助评估因果假设。
在这里要提一下因素模型(factor model)
在这个模型当中,各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响,变得相互有内在的联系,一般来说那些变量都很复杂、混乱,而且很多变量是不能直接被观察到的。
举个例子:“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”,是被观察到的变量,而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子:“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量,而“种族偏见”是未被观察到的变量。
相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致,而是由于那些潜在的变量而导致。
这些被观察到变量(y1--y4)也有可能由一个潜在的变量(F)所影响。
扫描电镜可以观察生物样品!当前SEM在生物组织形态结构方面研究普遍应用。你向问的问题似乎是:SEM为什么不能观察活的生物样品?
传统扫描电镜工作模式需要将样品处于高真空环境下,因此对样品的基本要求是干燥、无油、导电。
这种条件下,无法满足活生物样观察!但活的生物样品在一定时空下的形态,通过生物组织固定,脱水,干燥,喷金即可观察,可以了解在有生命状态下的组织结构特征。
为了实现活的生物样品观察,美国公司开发的环境扫描电镜已经商品化!
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