发明

加速材料结构搜索的方法、装置、电子设备及介质

2023-08-31 07:24:27 发布于四川 0
  • 申请专利号:CN202310592710.7
  • 公开(公告)日:2025-07-08
  • 公开(公告)号:CN116646026A
  • 申请人:厦门大学
摘要:本发明公开了一种加速材料结构搜索的方法,包括:通过全局势能面搜索方法搜索势能面结构;利用第一性原理计算所抽取的势能面结构对应的势能和原子受力并收集作为初始训练数据集;通过机器学习模型训练得到表征体系势能面的机器学习势能模型;结合全局势能面搜索方法对体系势能面进行筛选式采样,更新训练数据集和机器学习势能模型;通过全局势能面搜索方法进行目标体系结构的高通量搜索,预测结构势能并进行结构筛选;对筛选得到的结构进行第一性原理计算得到对应的势能和原子受力,将势能和原子受力作为测试数据集测试机器学习势能模型的预测性能,并通过势能计算结构的形成能。本发明还公开了加速材料结构搜索的装置、电子设备及介质。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116646026 A (43)申请公布日 2023.08.25 (21)申请号 202310592710.7 (22)申请日 2023.05.24 (71)申请人 厦门大学 地址 361005 福建省厦门市思明区思明南 路422号 (72)发明人 程俊 郭渝鑫 庄永斌  (74)专利代理机构 北京庚致知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 11807 专利代理师 韩德凯 (51)Int.Cl. G16C 20/40 (2019.01) G16C 20/70 (2019.01) G16C 20/60 (2019.01) 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 (54)发明名称 加速材料结构搜索的方法、装置、电子设备 及介质 (57)摘要 本发明公开了一种加速材料结构搜索的方 法,包括 :通过全局势能面搜索方法搜索势能面 结构;利用第一性原理计算所抽取的势能面结构 对应的势能和原子受力并收集作为初始训练数 据集;通过机器学习模型训练得到表征体系势能 面的机器学习势能模型;结合全局势能面搜索方 法对体系势能面进行筛选式采样,更新训练数据 集和机器学习势能模型;通过全局势能面搜索方 法进行目标体系结构的高通量搜索,预测结构势 能并进行结构筛选;对筛选得到的结构进行第一 性原理计算得到对应的势能和原子受力,将势能 A 和原子受力作为测试数据集测试机器学习势能 6 模型的预测性能 ,并通过势能计算结构的形成

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