Галд тэсвэртэй гянтболдын металлын доод урсгалын төлөөлөгчийн хувьд өндөр хувийн жинтэй вольфрамын хайлш нь цацраг идэвхт бус, өндөр нягтрал, өндөр бат бэх, өндөр хатуулаг, химийн тогтвортой байдлын шинж чанаруудаас гадна маш сайн хамгаалах чадвартай бөгөөд коллиматор, тариурт өргөн хэрэглэгддэг. , хамгаалалтын бамбай, хамгаалалтын юүлүүр, хамгаалалтын лааз, хамгаалалтын хөнжил, согог илрүүлэгч, олон навч сараалж болон бусад хамгаалалтын бүтээгдэхүүн.
Гянтболдын хайлшийг хамгаалах шинж чанар нь материал нь γ рентген, рентген болон β зэрэг цацраг туяанаас сэргийлдэг гэсэн үг юм. Цацрагийн нэвтрэлт хийх чадвар нь химийн найрлага, зохион байгуулалтын бүтэц, материалын зузаан, ажлын орчин болон бусад хүчин зүйлүүдтэй нягт холбоотой байдаг. материал.
Ерөнхийдөө гянт болд зэсийн хайлш ба вольфрамын никелийн хайлшийг хамгаалах чадвар нь ижил түүхий эдийн харьцаа, бичил бүтэц болон бусад хүчин зүйлсийн дор бага зэрэг ялгаатай байдаг. Химийн найрлага ижил байх үед гянтболдын агууламж ихсэх эсвэл холбосон металлын (никель, төмөр, зэс гэх мэт) агууламж багасах тусам хайлшийн хамгаалалт илүү сайн байдаг; Харин эсрэгээр, хайлшны хамгаалалтын гүйцэтгэл муу байна. Бусад ижил нөхцөлд хайлшийн зузаан их байх тусам хамгаалалтын гүйцэтгэл сайн болно. Үүнээс гадна деформаци, хагарал, сэндвич болон бусад согогууд нь вольфрамын хайлшийг хамгаалахад ноцтой нөлөөлнө.
Гянтболдын хайлшийн хамгаалалтын гүйцэтгэлийг Монте-Карлогийн аргаар хэмждэг бөгөөд хайлшийн рентген туяанаас хамгаалах чадварыг тооцоолох эсвэл хайлшны материалын хамгаалалтын нөлөөг хэмжих туршилтын аргаар хийдэг.
Монте-Карлогийн арга нь статистикийн симуляцийн арга, статистик туршилтын арга гэгддэг бөгөөд магадлалын үзэгдлийг судалгааны объект болгон авдаг тоон симуляцийн арга юм. Энэ нь үл мэдэгдэх шинж чанарын хэмжигдэхүүнийг тооцоолохын тулд статистикийн утгыг олж авахын тулд түүвэр судалгааны аргыг ашигладаг тооцооллын арга юм. Энэ аргын үндсэн үе шатууд нь дараах байдалтай байна: байлдааны үйл явцын шинж чанарын дагуу симуляцийн загварыг бий болгох; Шаардлагатай үндсэн өгөгдлийг тодорхойлох; Симуляцийн нарийвчлал, нэгдэх хурдыг сайжруулах аргуудыг ашиглах; Симуляцийн тоог тооцоолох; Програмыг эмхэтгэж, компьютер дээр ажиллуулах; Өгөгдлийг статистикийн аргаар боловсруулж, асуудлын загварчлалын үр дүн, түүний нарийвчлалын тооцоог өгнө.
Шуудангийн цаг: 2023 оны 1-р сарын 29-ний хооронд