位错线的识别对晶体性质的识别有很大的帮助。

因此，从微观上看，识别误线对判断晶体的性能有很大的帮助。目前，对骨骼提取算法的讨论可分为四类：拓扑和几何分析、拓扑学的细化、间歇场方法和一般情境场方法。本文采用的改进骨架提取算法结合上述四种算法的兴趣，分离出所讨论的数据对象的特征，具有以下优点：1）可有效处理点云数据，适合离散模型，执行效率高：2） 能有效处理网格数据，连接性好，对边框噪声不敏感：3）能有效处置堵塞的边网，便于完成，能更好地保证原晶模型的拓扑施工。本文讨论的对象是晶体的原子结构，原子的三维坐标和活动参数由IMD计算。例如，原子的质量、速度、潜在能量等。该算法可以直接应用原子数据模型，独立于特定的晶体结构，并能保持大量的信息，确保晶体拓扑结构完好无损，从而识别误判者。2 本文使用的算法以拓扑精炼法和网状收缩法为基础，分离晶体误区原子数据的特性为反间隔插值（IDW）。在阅读了晶体错位的原子数据以显示三维晶体后，再从初始晶网结构中计算出晶体结构中的原子与相邻原子之间的关系，然后将网状收缩的理念应用于网状结构成一条线，处理后，从而获得误区线，其中线对线边界可以理解为误读节点。

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