在实际的计算中,北极梯度材料所产生的强化作用总是要比理论值大,因此梯度材料的变形机制还存在一些未知的东西需要研究。
就是针对于某一特定问题,星招建立合适的数据库,星招将计算机和统计学等学科结合在一起,建立数学模型并不断的进行评估修正,最后获得能够准确预测的模型。近年来,更懂这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。
首先,优秀构建带有属性标注的材料片段模型(PLMF):将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段,表示结构的连通性。利用k-均值聚类算法,北极根据凹陷中心与红线的距离,对磁滞回线的转变过程进行分类。有很多小伙伴已经加入了我们,星招但是还满足不了我们的需求,期待更多的优秀作者加入,有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。
另外7个模型为回归模型,更懂预测绝缘体材料的带隙能(EBG),更懂体积模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜温度(θD),定压热容(CP),定容热容(Cv)以及热扩散系数(αv)。虽然这些实验过程给我们提供了试错经验,优秀但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。
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