一种镁锂合金深度学习势函数构建方法2024

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本发明公开了一种镁锂合金深度学习势函数构建方法，该方法包括通过高通量密度泛函理论计算得到稳定状态不同浓度镁锂合金的晶格常数和弹性常数；镁锂合金不同晶面的表面能以及不同滑移系的广义层错能曲线，获取所有构型的能量、原子受力信息；利用深度学习软件DeePMD‑kit对DFT数据集进行训练、测试，并拟合得到了Mg‑Li合金深度学习势函数模型。本发明采用上述的镁锂合金深度学习势函数构建方法，得到的Mg‑Li势函数模型在预测基面层错能随Li原子浓度变化趋势与DFT计算结果一致，解决了经典MEAM势函数无法准确预测基面层错能随Li浓度变化趋势的问题。G06F30/27(2020.01);G16C60/00(2019.01);G06F18/214(2023.01);G06N3/08(2023.01);G06F17/14(2006.01)