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[1]盧凱亮,暢東平,紀曉波,等.基于機器學習的鈣鈦礦錳氧化物材料設計[J].中國材料進展,2023,42(08):625-630.[doi:10.7502/j.issn.1674-3962.202107065]
 LU Kailiang,CHANG Dongping,JI Xiaobo,et al.Materials Design of Perovskite Manganates Based on Machine Learning[J].MATERIALS CHINA,2023,42(08):625-630.[doi:10.7502/j.issn.1674-3962.202107065]
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基于機器學習的鈣鈦礦錳氧化物材料設計()

中國材料進展[ISSN:1674-3962/CN:61-1473/TG]

卷:
42
期數(shù):
2023年第08期
頁碼:
625-630
欄目:
出版日期:
2023-08-31

文章信息/Info

Title:
Materials Design of Perovskite Manganates Based on Machine Learning
文章編號:
1674-3962(2023)08-0625-06
作者:
盧凱亮1暢東平1紀曉波2陸文聰12
1.上海大學 材料基因組工程研究院,上海 200444 2.上海大學理學院,上海 200444
Author(s):
LU Kailiang1 CHANG Dongping1 JI Xiaobo2 LU Wencong12
1. Materials Genome Institute, Shanghai University, Shanghai 200444, China 2. Department of Chemistry, College of Sciences, Shanghai University,Shanghai 200444, China
關鍵詞:
ABO3鈣鈦礦錳氧化物奈爾溫度機器學習高通量篩選在線預報
Keywords:
ABO3 perovskite manganates Néel temperature machine learning high-throughput screening online prediction
分類號:
TP181;O482.52+5;TQ137.1+2
DOI:
10.7502/j.issn.1674-3962.202107065
文獻標志碼:
A
摘要:
ABO3鈣鈦礦錳氧化物因成本低廉和穩(wěn)定性好,已成為反鐵磁體中最熱門的存儲器材料。提高ABO3鈣鈦礦錳氧化物的奈爾溫度(Néel temperature,TN),使之在室溫下呈現(xiàn)反鐵磁性,具有重要的意義。利用超多面體方法對特征變量的重要性進行排序,進而結合機器學習算法來篩選特征變量,并構建了極端梯度回歸(XGBoost)機器學習模型,搭建了ABO3鈣鈦礦錳氧化物的TN在線預報平臺。利用高通量篩選找到了TN預測值高于室溫的候選材料(Sr0.7Ce0.1Sm0.2MnO3,308.5 K),其TN比已知最高的樣本還高6.37%。該研究方法有助于實驗工作者選擇最有希望的材料來做實驗,可以加快新材料的研發(fā)和性能突破。
Abstract:
ABO3 perovskite manganates has become the most popular memory material in anti-ferromagnets due to its low cost and good stability. It is of great significance to improve the Néel temperature (TN) of ABO3 perovskite manganates to make it antiferromagnetic at room temperature. In this work, hyper-polyhedron method is used to rank the importance of characteristic variables, and the machine learning algorithm is integrated to screen features.The online prediction platform was built for TN of ABO3 perovskite manganates. The XGBoost machine learning model was established to screen out the potential material(Sr0.7Ce0.1Sm0.2MnO3, 308.5 K) with the predicted TN higher than room temperature based on high-throughput screening. The TN of the potential material is 6.37% higher than the highest one known. This research method is helpful for experimental workers to select the most promising materials, which can be used to speed up the research and development of new materials with targeted performances.

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備注/Memo

備注/Memo:
收稿日期:2021-07-30修回日期:2022-08-04 基金項目:云南省重大科技專項(202002AB080001-1); 之江實驗室科研攻關項目(2021PE0AC02) 第一作者:盧凱亮,男,1991年生,博士 通訊作者:陸文聰,男,1964年生,教授,博士生導師, Email:wclu@shu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2023-07-28
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