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Freitag, 19. Oktober 2018
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Wissenschaft & Technik, Technologien

Mathematische und empirische Evaluation des Kubelka-Munk-Modells

Montag, 08. Oktober 2018

Vor kurzem wurden Versuche unternommen, die Genauigkeit des Kubelka-Munk-Modells zur Farbübereinstimmungsvorhersage von opaken und lichtdurchlässigen Oberflächenbeschichtungen in der Farbe unter Verwendung der Industrie mathematisch und empirisch zu bewerten.

Forscher haben ein innovatives inverses mathematisches Bewertungsverfahren ausgearbeitet, um die Genauigkeit des Kubelka-Munk-Modells zu bewerten. Quelle: darkmoon1968 / Pixabay.
Forscher haben ein innovatives inverses mathematisches Bewertungsverfahren ausgearbeitet, um die Genauigkeit des Kubelka-Munk-Modells zu bewerten....

Zu diesem Zweck wurde ein innovatives inverses mathematisches Bewertungsverfahren ausgearbeitet, das aus der Darstellung der Absorptions- und Streukonstanten des Kubelka-Munk-Modells oder einer seiner verschiedenen modifizierten Form- oder Ersatztheorien gegen die intrinsischen optischen Koeffizienten der jeweiligen exakten Strahlungstransporttheorien, nämlich Chandrasekhar für opak und van de Hulst für transparente Medien, besteht. Die Ergebnisse beweisen mathematisch, dass das Kubelka-Munk-Modell für opake Medien eine solide Theorie ist und seine verschiedenen vorgeschlagenen Modifikationen oder Ersetzungen die Farbübereinstimmungsvorhersage von opaken Oberflächenbeschichtungsmedien nicht verbessern.

Weitere Forschungen nötig

Diese mathematische Schlussfolgerung wurde durch die Vorhersage der Farbübereinstimmung von tatsächlich undurchsichtigen Lackmustern weiter bestätigt. Andererseits veranschaulichte die mathematische Vorhersage für lichtdurchlässige Medien ein völlig anderes Bild, indem sie die Nichtlinearität zwischen den optischen Konstanten und den jeweiligen Konzentrationen von Farbstoffen darstellte. Dies bedeutet, dass noch viel mehr getan werden muss, um invertierbare neue Gleichungen abzuleiten, um die Linearität in solchen Situationen durchzusetzen oder alternative künstlich intelligente Verfahren zu nutzen, die speziell auf Nichtlinearität ausgelegt sind.

Die Studie wurde veröffentlicht in: Journal of Coatings Technology and Research  September 2018, Volume 15, Issue 5, pp 1117–1131.

Bildquelle: Pixabay

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