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一種面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法、設(shè)備及介質(zhì)

文檔序號:40463368發(fā)布日期:2024-12-27 09:28閱讀:8來源:國知局
一種面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法、設(shè)備及介質(zhì)

本申請涉及材料科學(xué)領(lǐng)域,特別是涉及一種面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法、設(shè)備及介質(zhì)。


背景技術(shù):

1、在實際工程應(yīng)用中,對材料的功能需求往往是多元的,涉及到光、電、熱和機(jī)械等性能,結(jié)構(gòu)與性能之間的緊密聯(lián)系導(dǎo)致各種性能之間存在深度耦合關(guān)聯(lián)。目前的材料設(shè)計研究,大多僅僅關(guān)注于單個具體性能的優(yōu)化,但在目標(biāo)性能參數(shù)提升的同時可能會導(dǎo)致其它關(guān)鍵性能指標(biāo)意外下降。并且,現(xiàn)有的材料設(shè)計研究中,受機(jī)器學(xué)習(xí)“黑盒”模型局限,大多所建立的材料結(jié)構(gòu)與性能間的顯性關(guān)系難以被揭示。

2、比如針對多功能材料的開發(fā),主流方法為借助多目標(biāo)優(yōu)化算法實現(xiàn),包括但不限于多目標(biāo)遺傳算法和多目標(biāo)貝葉斯優(yōu)化等。但是,一方面,這些算法在每一輪優(yōu)化迭代中都需要對新推薦的結(jié)構(gòu)進(jìn)行實驗/計算的性能驗證,這是一個昂貴且耗時的過程。另一方面,如遺傳算法,其優(yōu)化收斂性能受到初始樣本的影響較大;貝葉斯優(yōu)化算法性能主要依賴于核函數(shù),典型的為高斯過程回歸,并且核函數(shù)的訓(xùn)練需要進(jìn)行繁瑣的超參數(shù)優(yōu)化。即,現(xiàn)有的材料設(shè)計受限于機(jī)器學(xué)習(xí)模型,且模型優(yōu)化迭代過程中需要反復(fù)進(jìn)行材料的性能試樣,具有耗時長、效率低和成本高等缺點(diǎn)。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的目的是提供一種面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法、設(shè)備及介質(zhì),可實現(xiàn)同時達(dá)到不同性能指標(biāo)要求的多功能材料的高效開發(fā)。

2、為實現(xiàn)上述目的,本申請?zhí)峁┝巳缦路桨福?/p>

3、第一方面,本申請?zhí)峁┝艘环N面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,包括:

4、獲取材料數(shù)據(jù)集合;所述材料數(shù)據(jù)集合包括目標(biāo)材料的結(jié)構(gòu)成分?jǐn)?shù)據(jù)及多種目標(biāo)性能指標(biāo);所述目標(biāo)性能指標(biāo)用于反映所述目標(biāo)材料的光學(xué)性質(zhì)、電學(xué)性質(zhì)、熱性能及機(jī)械性能中的一種;

5、針對任一所述目標(biāo)性能指標(biāo),基于所述目標(biāo)材料的結(jié)構(gòu)成分?jǐn)?shù)據(jù)創(chuàng)建多個物理描述符;所述物理描述符用于表征對應(yīng)的目標(biāo)材料的組分特征、原子特征、電子特征及拓?fù)涮卣餮苌奈锢碇笜?biāo);

6、對所有所述目標(biāo)性能指標(biāo)對應(yīng)的多個物理描述符進(jìn)行降維優(yōu)化,以得到優(yōu)化描述符集合;

7、將所述優(yōu)化描述符集合分別輸入至多個目標(biāo)性能預(yù)測模型中,并采用shap算法對所述目標(biāo)性能預(yù)測模型進(jìn)行解釋,以得到多個優(yōu)化描述符排序系數(shù)集合;其中,一個所述目標(biāo)性能預(yù)測模型對應(yīng)一個所述目標(biāo)性能指標(biāo)、一個所述優(yōu)化描述符排序系數(shù)集合;所述目標(biāo)性能預(yù)測模型為預(yù)先訓(xùn)練完成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,用于根據(jù)優(yōu)化描述符預(yù)測目標(biāo)性能指標(biāo)的量值;

8、基于所述多個優(yōu)化描述符排序系數(shù)集合,對所述優(yōu)化描述符集合進(jìn)行特征敏感度差異分析并篩選得到多個重要描述符;所述重要描述符為所述目標(biāo)材料的多性能間解耦關(guān)鍵物理因子,用于作為評估材料是否具有多功能屬性的依據(jù)。

9、第二方面,本申請?zhí)峁┝艘环N計算機(jī)設(shè)備,包括:存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序,所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序以實現(xiàn)面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法。

10、第三方面,本申請?zhí)峁┝艘环N計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機(jī)程序,該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法。

11、根據(jù)本申請?zhí)峁┑木唧w實施例,本申請公開了以下技術(shù)效果:本申請?zhí)峁┝艘环N面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法、設(shè)備及介質(zhì),可根據(jù)需要確定目標(biāo)材料的多種目標(biāo)性能指標(biāo),從而構(gòu)建出反映目標(biāo)材料的光學(xué)性質(zhì)、電學(xué)性質(zhì)、熱性能及機(jī)械性能中的一種或多種的多性能需求,為后續(xù)步驟處理提供多性能基礎(chǔ)。然后,根據(jù)目標(biāo)材料的結(jié)構(gòu)成分?jǐn)?shù)據(jù)創(chuàng)建多個物理描述符,該物理描述符的設(shè)置使得每個描述符存在對應(yīng)的目標(biāo)材料的組分特征、原子特征、電子特征及拓?fù)涮卣餮苌奈锢碇笜?biāo),后續(xù)對得到的多個理描述符進(jìn)行篩選,在篩選過程中用到了降維優(yōu)化處理、shap(shapleyadditive?explanation,機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋工具)算法,從而得到最終的多個重要描述符,其為目標(biāo)材料的多性能間解耦關(guān)鍵物理因子。需知,在上述重要描述符的篩選過程中,并未用到多目標(biāo)遺傳算法或貝葉斯優(yōu)化算法等,而僅需根據(jù)已經(jīng)公開數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型、進(jìn)行數(shù)值排序和比較即可,成本低、用時短、效率更高。另外,本申請所得到的重要描述符具有實際的物理含義,可作為評估材料是否具有多功能屬性的依據(jù),而通過重要描述符的確定也使得材料結(jié)構(gòu)與性能間的顯式關(guān)系被揭示進(jìn)而可進(jìn)行應(yīng)用,因此在得到多個重要描述符后,還可基于同樣的目標(biāo)性能指標(biāo)的需求用于在僅有結(jié)構(gòu)信息的化學(xué)空間中篩選更多具有多功能屬性的先進(jìn)材料。也即,從多種目標(biāo)材料的設(shè)計過程來看,本申請方案也可進(jìn)一步提高設(shè)計效率和降低設(shè)計成本。綜上,本申請確定材料不同性能間的解耦關(guān)鍵物理因子(結(jié)構(gòu)衍生物理描述符),可實現(xiàn)同時達(dá)到不同性能指標(biāo)要求的多功能材料的高效開發(fā)的目的。



技術(shù)特征:

1.一種面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,其特征在于,所述面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,其特征在于,將所述優(yōu)化描述符集合分別輸入至多個目標(biāo)性能預(yù)測模型中,并采用shap算法對所述目標(biāo)性能預(yù)測模型進(jìn)行解釋,以得到多個優(yōu)化描述符排序系數(shù)集合,包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,其特征在于,每個優(yōu)化描述符對應(yīng)的shap值的計算公式為:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,其特征在于,基于所述多個優(yōu)化描述符排序系數(shù)集合,對所述優(yōu)化描述符集合進(jìn)行特征敏感度差異分析并篩選得到多個重要描述符,包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,其特征在于,對所有所述目標(biāo)性能指標(biāo)對應(yīng)的多個物理描述符進(jìn)行降維優(yōu)化,以得到優(yōu)化描述符集合,包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,其特征在于,進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)系數(shù)篩選處理時,選用皮爾森相關(guān)系數(shù)以考慮了兩組變量間的線性關(guān)系,采用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)以衡量兩組變量間的單調(diào)性關(guān)系;其中,兩組變量中一組變量為物理描述符,用x表示;另一組變量為目標(biāo)性能指標(biāo),用y表示;

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,其特征在于,所述目標(biāo)材料的結(jié)構(gòu)成分?jǐn)?shù)據(jù)包括目標(biāo)材料的化學(xué)元素組分和化學(xué)式信息;

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法,其特征在于,所述面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法還包括:

9.一種計算機(jī)設(shè)備,包括:存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序以實現(xiàn)權(quán)利要求1-8中任一項所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法。

10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機(jī)程序,其特征在于,該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-8中任一項所述的面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法。


技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種面向多功能材料開發(fā)的描述符篩選方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及材料科學(xué)領(lǐng)域,方法包括:針對材料數(shù)據(jù)集合中目標(biāo)材料的結(jié)構(gòu)組分信息創(chuàng)建多個物理描述符,并進(jìn)行降維優(yōu)化;然后將優(yōu)化描述符集合分別輸入至多個目標(biāo)性能預(yù)測模型中,并采用SHAP算法對模型進(jìn)行解釋以得到多個優(yōu)化描述符排序系數(shù)集合;目標(biāo)性能預(yù)測模型為預(yù)先訓(xùn)練完成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型;基于多個優(yōu)化描述符排序系數(shù)集合,對優(yōu)化描述符集合進(jìn)行特征敏感度差異分析并篩選得到多個重要描述符,其為目標(biāo)材料的多性能間解耦關(guān)鍵物理因子。本申請可通過綜合評估材料對應(yīng)的不同關(guān)鍵物理因子的數(shù)值水平以用于指導(dǎo)同時達(dá)到多個目標(biāo)性能指標(biāo)要求的多功能材料的高效開發(fā)。

技術(shù)研發(fā)人員:黃翔,宋少博,趙培濤,呂宗澤,李嘉薇
受保護(hù)的技術(shù)使用者:中國礦業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/26
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