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申请/专利权人：中国科学院赣江创新研究院
申请日：2024-01-15
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117954012A
主分类号：G16C60/00
分类号：G16C60/00;G06N20/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种耐高温软磁材料的高通量筛选方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取软磁材料的本征结构数据，并对本征结构数据进行掺杂处理，得到批量文件包；对批量文件包进行第一性原理计算，得到结果文件包；根据结果文件包对初始机器学习模型进行训练和调整，得到目标机器学习模型，并将结果文件包对应的软磁材料结构特征作为目标机器学习模型的输入数据，将批量文件包对应的软磁材料高温磁稳定性数据和软磁材料高温相稳定性数据作为目标机器学习模型的输出数据，以构建材料构效关系模型；根据材料构效关系模型对待筛选软磁材料进行预测，并根据预测结果选择耐高温软磁材料。本发明大幅提高了材料筛选的效率和准确性。
主权项：1.一种耐高温软磁材料的高通量筛选方法，其特征在于，包括：获取软磁材料的本征结构数据，并对所述本征结构数据进行掺杂处理，得到批量文件包；所述批量文件包对应的本征结构数据至少包括软磁材料高温磁稳定性数据和软磁材料高温相稳定性数据；对所述批量文件包进行第一性原理计算，得到结果文件包；所述结果文件包对应的软磁材料结构特征至少包括掺杂元素、掺杂位置和缺陷形成能；根据所述结果文件包对初始机器学习模型进行训练和调整，得到目标机器学习模型，并将所述结果文件包对应的软磁材料结构特征作为所述目标机器学习模型的输入数据，将所述批量文件包对应的软磁材料高温磁稳定性数据和软磁材料高温相稳定性数据作为所述目标机器学习模型的输出数据，以构建材料构效关系模型；根据所述材料构效关系模型对待筛选软磁材料进行预测，并根据预测结果选择耐高温软磁材料；所述预测结果包括待筛选软磁材料高温磁稳定性预测值和待筛选软磁材料高温相稳定性预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院赣江创新研究院 耐高温软磁材料的高通量筛选方法、系统、设备及介质
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