申请/专利权人：陕西理工大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117789886A

主分类号：G16C60/00

分类号：G16C60/00;G16C20/70;G16C20/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了基于机器学习的多释氢温度复合储释氢材料设计方法，具体包括：DFT计算；数据收集；数据预处理；建立预测模型通过测定系数R2和均方根误差RMSE确定最优预测模型；通过最优预测模型筛选出构成二元氢化镁合金的Me元素及参杂量；通过得到的合金构建复合储释氢材料模型结构。本发明解决了现有技术中存在的释氢温度单一，计算和实验成本高的问题。

主权项：1.基于机器学习的多释氢温度复合储释氢材料设计方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，DFT计算：计算二元氢化镁合金的原子百分比、合金元素电负性、原子半径、第一电离能、第二电离能、电子亲和能、金属内聚能、原子序数、合金元素熔点、德拜温度和储氢重量比wt％；步骤2，数据收集：收集随机DFT计算得到的输入特征与目标建立训练数据集，目标值选取为解氢温度Td；步骤3，数据预处理：对所有特征值进行归一化处理以最小化特征间维度变化的影响；步骤4，建立预测模型：利用机器学习算法构建输入特征关于目标的回归模型；步骤5，通过测定系数R2和均方根误差RMSE确定最优预测模型；步骤6，通过最优预测模型筛选出构成二元氢化镁合金的Me元素及参杂量；步骤7，通过步骤6得到的合金构建复合储释氢材料模型结构。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 陕西理工大学 基于机器学习的多释氢温度复合储释氢材料设计方法

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