خانه نمونه‌ها اسکرین‌شات‌ها راهنمای کاربر

OghmaNano شبیه‌سازی سلول‌های خورشیدی آلی/پروسکایتی، OFETها و OLEDها دانلود Quick Start guide

برازش مدل به داده‌های تجربی

برازش مدل به داده‌های تجربی
برای استخراج بازترکیب و تحرک‌پذیری.

ابزارهای برازش OghmaNano به شما امکان می‌دهند شبیه‌سازی‌ها را مستقیماً به اندازه‌گیری‌های خود متصل کنید — و داده‌های خام تجربی را به پارامترهای فیزیکی معنادار تبدیل کنید. با برازش مدل به اندازه‌گیری‌های حالت پایا یا گذرا، می‌توانید کمیت‌هایی مانند تحرک‌پذیری حامل بار، ضرایب بازترکیب، چگالی تله‌ها، و پارامترهای بی‌نظمی انرژی را استخراج کنید. چارچوب بهینه‌سازی از برازش چندپارامتری پشتیبانی می‌کند و اجازه می‌دهد چندین پارامتر فیزیکی به‌طور هم‌زمان استخراج شوند. این الگوریتم‌ها با مدل‌های drift–diffusion، مدل‌های در سطح مدار، یا هر مدل فیزیکی پشتیبانی‌شده دیگر در OghmaNano کار می‌کنند — و به شما یک گردش‌کار یکپارچه برازش در حوزه‌های مختلف شبیه‌سازی می‌دهند.

ویژگی‌های کلیدی:

استخراج چندپارامتری — چندین ثابت فیزیکی را به‌طور هم‌زمان برازش دهید، مانند تحرک‌پذیری، ثابت‌های بازترکیب، چگالی تله، و موارد دیگر.
رابط کاربری آسان برای وارد کردن داده‌های تجربی از فایل‌های .txt، .csv، یا .dat.
بهینه‌سازی سریع و مقاوم با استفاده از الگوریتم سیمپلکس نزولی (Nelder–Mead) برای همگرایی قابل‌اعتماد بدون نیاز به مشتق‌ها.
برازش به مجموعه‌داده‌های حالت پایا (برای مثال، منحنی‌های JV، Suns–Voc) یا حوزه زمانی (برای مثال، TPV، TPC، CELIV).
نمایش لحظه‌ای — با پیشرفت برازش، تغییر منحنی‌های شبیه‌سازی‌شده را مشاهده کنید و بازخورد فوری درباره همگرایی دریافت کنید.
برازش سراسری چندمجموعه‌داده‌ای — چندین اندازه‌گیری از یک افزاره را به‌طور هم‌زمان برازش دهید تا یک مجموعه یگانه و خودسازگار از پارامترهای فیزیکی استخراج شود.
قیود پارامترها — مقادیر معلوم را ثابت نگه دارید یا کران‌های واقع‌بینانه تعیین کنید تا برازش هدایت شود و از نتایج غیرفیزیکی جلوگیری گردد.
پارامترهای برازش‌شده و منحنی‌های شبیه‌سازی‌شده نهایی را برای گزارش‌دهی یا تحلیل بیشتر صادر کنید.

با ترکیب داده‌های تجربی با مدل‌سازی مبتنی بر فیزیک، OghmaNano به پژوهشگران امکان می‌دهد حلقه بین اندازه‌گیری و شبیه‌سازی را ببندند — که به بینش‌های عمیق‌تر، مدل‌های دقیق‌تر، و بهینه‌سازی سریع‌تر افزاره منجر می‌شود.

می‌خواهید عمیق‌تر شوید؟

👉 آموزش برازش را در راهنما ببینید و بلافاصله شبیه‌سازی را آغاز کنید.

برازش مدل به داده‌های تجربی

برازش مدل به داده‌های تجربیبرای استخراج بازترکیب و تحرک‌پذیری.

ویژگی‌های کلیدی:

برازش مدل به داده‌های تجربی
برای استخراج بازترکیب و تحرک‌پذیری.