目前,山域生陈忠伟课题组在对锂硫电池的研究中取得了突破性的进展,山域生研究人员使用原位XRD技术对小分子蒽醌化合物作为锂硫电池正极的充放电过程进行表征并解释了其反应机理(NATURECOMMUN.,2018,9,705),如图二所示。
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高质图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),山域生所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。
首先,东文动黄根据SuperCon数据库中信息,对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度(Tc)进行建模。化特河流护和利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。
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