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材料的化学组成预测式设计需要相关物性的物理化学原理、变化规律以及预测目标三个要素,材料设计是一个多目标协同的工程设计。
基于晶体量子理论,我们构造选择了钙钛矿氧化物的数字化描述符,发现了禁带宽度、铁电相变温度、自旋磁序等物理性质与数字化描述符之间的因果关系,初步建立了钙钛矿氧化物铁性功能材料的预测设计物理模型,进行了相关材料的预测式设计与验证。
关于禁带宽度的细节见《科学通报》文章:
BiFeO3系固溶体钙钛矿窄禁带铁电半导体光伏材料研究
https://doi.org/10.1360/TB-2021-0068
关于铁电相变温度与自旋磁序的细节见《Physica Solidi State RRL》文章:
Physics-guided data-mining driven design of room-temperature multiferroic perovskite oxides
https://doi.org/10.1002/pssr.201900028
关于铁电压电陶瓷的细节见《IEEE Xplore》文章:
Data-Mining Driven Design for Novel Perovskite-type Piezoceramics
https://ieeexplore.ieee.org/document/8463245
关于数据范式材料研究方法的细节见《科技导报》文章:
数据科学范式下的钙钛矿结构铁电新材料研究
http://www.kjdb.org/CN/Y2019/V37/I11/71
上述工作已完成了范式架构,随着数据生产与规律挖掘的推进,预测模型将更加准确...
该方法之集大成者是完成了“室温铁磁半导体”的0-1发现,该工作已在2021全国电介质会议(4月9-11日)、在ISAF-2021(5月17-21日)会议上进行了宣讲。
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