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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利固-固界面结构全局优化方法及装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119670519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510187760.6，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权固-固界面结构全局优化方法及装置、设备及存储介质是由刘胜;余伟;郭宇铮设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本固-固界面结构全局优化方法及装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种固‑固界面结构全局优化方法及装置、设备及存储介质。包括：生成一个或多个初始固‑固界面构型；采用最小跳跃法对每一个初始固‑固界面构型进行分子动力学模拟，记载分子动力学模拟过程中的固‑固界面构型的结构及其界面能量，形成数据集；根据数据集构建机器学习势函数模型描述固‑固界面构型与界面能量的关系；周期性的采用最小跳跃法对每一个初始固‑固界面构型进行分子动力学模拟，并采用机器学习势函数模型计算每次模拟得到的固‑固界面构型的界面能量，得到多个具备局部能量最小值的固‑固界面构型，在满足迭代次数时，输出得到的具备最小界面能量的固‑固界面构型。

本发明授权固-固界面结构全局优化方法及装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种固-固界面结构全局优化方法，其特征在于，包括：生成一个或多个初始固-固界面构型；采用最小跳跃法对每一个初始固-固界面构型进行分子动力学模拟，记载分子动力学模拟过程中的固-固界面构型的结构及其界面能量，形成数据集；根据数据集构建机器学习势函数模型描述固-固界面构型与界面能量的关系的步骤包括：步骤31，采用多个描述符用于描述训练集中的固-固界面构型在界面处不同区域下的原子坐标，以描述训练集中的固-固界面构型的原子结构；步骤32，根据描述符和描述符描述区域下的原子结构的势能，训练得到机器学习势函数模型；在训练机器学习势函数模型时，采用损失函数计算得到权重和偏置的梯度，并采用适应性矩估计算法沿梯度的反方向更新权重和偏置；步骤33，采用测试集测试机器学习势函数模型是否收敛，在机器学习势函数模型不收敛时，再次采用最小跳跃法对初始固-固界面构型进行分子动力学模拟，将模拟得到的固-固界面构型及其能量加入训练集，将模拟得到的第二固-固界面构型加入测试集；利用更新后的训练集，返回步骤31后重新训练机器学习势函数模型，直至机器学习势函数模型收敛；周期性的采用最小跳跃法对每一个初始固-固界面构型进行分子动力学模拟，并采用机器学习势函数模型计算每次模拟得到的固-固界面构型的界面能量，得到多个具备局部能量最小值的固-固界面构型，在满足迭代次数时，输出得到的具备最小界面能量的固-固界面构型。

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